تهيئة الظروف لأقصى قدر من الرغبة الجوهرية في اكتساب معرفة جديدة بشكل مستمر ... يجب على المرء أن يقلل بشكل غير متوقع من حجم "المعرفة" المسبقة حتى يكون العقل خاليا من التقاليد. أعتقد أن هذا صحيح مع كل ألياف في كياني. لهذا السبب ، أعتقد أن 100٪ من نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة اليوم متخلفة في نهجها الأساسي لتقطير المعلومات التي يستنتجها البشر بعد ذلك. بالنسبة للنماذج المدربة على تريليونات من البيانات التي تحمل علامات الإنسان (المتحيزة) و RLHF'd (بغيضة): لا يوجد تفكير. لا يوجد ذكاء. هناك ببساطة قلس وهلوسة يتنكر في شكل معرفة. ومع ذلك ، فإن الأدوات المتاحة اليوم مؤثرة بشكل عميق وتسرع بوضوح التقدم الرقمي بطرق عميقة. ولكن كما قال @amasad في بودكاست حديث ، لا يمكننا تشتيت انتباهنا بسبب الإثارة الصناعية للأساليب الحالية. لم تتم تجربة Real RL بعد. يجب ألا نستسلم. يجب أن ندرك أن هناك حاجة إلى مزيد من الاستكشاف ... على مستوى معماريات البرمجيات (نعم ، بدائل المحولات وما بعدها بكثير) ، ركائز الأجهزة (التناظرية ، memristors ، إلخ) ، تمثيلات البيانات (أبعاد أعلى جديدة من 4D + موترات) وأكثر من ذلك بكثير!