Jeszcze tego nie skończyłem, ale jak na razie Packy świetnie to ujął. Świetna baza do zrozumienia kumulacji, która pojawi się na tych krzywych kosztów.

coraz bardziej wydaje się, że potrzebowaliśmy 140 znaków, aby móc mieć latające samochody

Miałem okazję wrócić i posłuchać tego jako pasywny uczestnik. Szczerze mówiąc, @moonshot6666 to skarbnica wiedzy na temat ekosystemów AI w USA i Chinach oraz szerzej pojętej informatyki. Zdecydowanie polecam.

Cieszę się z materiałów @lex_feeds, ponieważ jest na tyle oczytany, aby zrozumieć szerszy kontekst i umieścić swoje opinie w odpowiednim kontekście, a jednocześnie ma doświadczenie produktowe, które pozwala mu dostarczać wnikliwe informacje na poziomie dewelopera. Jestem wyraźnie stronniczy, ale poza może Seminanalysis, uważam, że badania długoterminowe @delphi_intel są jednymi z najlepszych dostępnych, dostarczanych za darmo. Link:

**O stawaniu się dziwniejszym** Nie jestem z natury bardzo dziwny, ale pracuję nad tym, aby stać się dziwniejszym. Wierzę, że przyniesie mi to korzyści, zarówno osobiście, jak i zawodowo. Przechodzimy z świata, który nagradza konformizm (systemy szkolnictwa fabrycznego, standaryzowane testy, pożądane 2 lata w bankowości inwestycyjnej, 2 lata w szkole biznesowej, 2 lata w private equity itd.) do takiego, który coraz bardziej nagradza dziwność. W miarę jak AI pochłania wiele standaryzowanych zadań, podążanie za tym, co czyni cię dziwnym, staje się coraz bardziej optymalną strategią. Niestety, nie urodziłem się bardzo dziwny. Mam wiele "standardowych" cech, a moje preferencje muzyczne są najbardziej podobne do tych 13-letniej dziewczynki. Jednak przez ostatnie 10 lat podejmowałem świadome decyzje, aby przezwyciężyć niektóre z moich podstawowych tendencji w dążeniu do stania się bardziej dziwnym. Nie w sensie podejmowania nowego hobby czy powtarzania kilku plagiatowanych monologów z Wikipedii lub angażowania się w cosplay, ale rzeczywiście próbując zbudować życie, które jest inne. Często zmiany są przypadkowe, innym razem przemyślane, ale generalnie, z definicji, polegają na mówieniu tak do rzeczy, na które większość ludzi by się nie zdecydowała. W San Francisco wiele osób jest z natury dość dziwnych, a jeszcze więcej stara się wyglądać na dziwnych, ale zauważam, że wiele z nich utknęło w stawaniu się dziwniejszymi lub, paradoksalnie, staje się dziwniejszych w ten sam sposób. W APAC rosnące przyjęcie kultury otaku to kolejny przykład, gdzie ludzie próbują stać się dziwniejszymi, ale generalnie zaczynają podążać w kierunku tych samych domyślnych wyborów. Stawanie się dziwniejszym w poszukiwaniu statusu lub akceptacji jest często performatywne i rozpraszające, a wyraźnie nadal dość memetyczne, co jest zasadniczo przeciwieństwem stawania się dziwnym. Duża część stawania się dziwniejszym polega na wyborze mówienia tak do rzeczy, które są dziwne. Może to wydawać się banalne, ale tak nie jest. W szczególności mam na myśli konsekwentne podejmowanie niegłównego, niezgodnego z konsensusem wyboru w znaczących decyzjach życiowych, które kumulują się z czasem. Krótko mówiąc, stawanie się dziwniejszym polega na podejmowaniu decyzji, których twoja najbliższa grupa rówieśnicza by nie podjęła. Prawie z definicji wiąże się to z krótkoterminowymi stratami w statusie. Często jest to ryzykowne i prowadzi do większej zmienności, co jest mieczem obosiecznym. Jeśli nie jesteś bardzo dziwny, jednym ze sposobów na stawanie się dziwniejszym jest poszukiwanie partnera życiowego, który jest z natury dość różny od ciebie (może z innej kultury) lub po prostu przeprowadzka do innego kraju. To nie chodzi o stawanie się bardziej wykształconym czy światowym, ale o rozszerzenie powierzchni doświadczeń, aby umożliwić bardziej unikalną syntezę. Podobnie jak w przypadku ekspresji genów, podczas gdy istnieją silne naturalne tendencje, różne cechy ujawniają się w różnych środowiskach. Te pętle są często wzajemne: wrodzona dziwność jest wydobywana w nowych środowiskach, które indukują poszukiwanie jeszcze bardziej unikalnych środowisk i tak dalej. Dla mnie celem nie jest dziwność dla samej dziwności, ale proces, który nieustannie udoskonala mieszankę genów i doświadczeń, które czynią mnie wyjątkowym; co powoli pomaga mi stworzyć historię jako prawdziwe N z 1. Niektórzy ludzie nie są z natury bardzo dziwni, ale każdy może stać się dziwniejszy. Być może najważniejszym składnikiem jest po prostu odwaga. Dziękuję za uwagę w tej sprawie.

(1/8) W poprzednim raporcie badałem, jak modele AI są fascynującymi sprzecznościami—genialne, a jednocześnie losowe, posiadające wiedzę, ale ograniczone percepcyjnie, potężne, ale nieświadome. Dziś publikuję drugi raport, "Obfita inteligencja i ograniczone doświadczenie", który dotyczy tego, jak skutecznie wykorzystać tę nowo obfitą inteligencję. Potrzebujemy nowego podręcznika współpracy: zharmonizować świadomość, przyznać autonomię, weryfikować wyniki, dostarczać informacje zwrotne i umożliwić ciągłe doskonalenie. Mówiąc prościej, aplikacje muszą wprowadzać AI w doświadczenie. Zobacz szczegóły poniżej:

Fluktuacje tutaj w tak krótkim okresie czasu są niezwykłe i ogólnie muszą sprawić, że docenisz poziom inwestycji, jaki mogą przyciągnąć amerykańskie rynki kapitałowe. Bardzo dobry wskaźnik średnio- i długoterminowej dominacji AI. Ostatecznie spodziewałbym się podobnego wzrostu inwestycji w robotykę, aby pomóc zrekompensować wyczerpaną zdolność przemysłową Ameryki. Lata 2020 nie będą dekadą niskich stóp procentowych.

2035 Odcinek 1: Chińska vs Amerykańska AI, podsumowanie. @ZeMariaMacedo i ja mieliśmy okazję usiąść z @moonshot6666, aby omówić wszystkie sprawy związane z AI w USA i Chinach. Alex jest obecnie współzałożycielem @get_truenorth i ma bardzo unikalną perspektywę, pracując w dużych firmach zajmujących się chipami, firmach technologicznych oraz firmach inwestycyjnych po obu stronach Pacyfiku. Jeden z bardziej informacyjnych odcinków dostępnych na temat dynamiki AI w USA i Chinach oraz przyszłości obliczeń w szerszym kontekście. 2035 to nowy podcast @delphi_intel. Linki poniżej:

Znajdź kogoś, kto patrzy na ciebie tak, jak @FloodCapital patrzy na GLXY @ZeMariaMacedo patrzy na Ethena @lex_feeds patrzy na arXiv

PSA: @lex_feeds miał świetne spostrzeżenia w mini-feedzie @delphi_intel w tym tygodniu: 1) Jak AI podbiło gospodarkę USA 2) Symuluj świat - badacze DeepMind ujawniają Genie3 3) Modele podstawowe nie potrafią naprawdę uczyć się ciągle - czyż nie? Zapisz to: