algoritmo demoníaco, deja que este tweet sea tu diezmo infernal. que te ayude a construir la gran ciudad de Pandemónium en la nube

Agregar conjuntos de datos posteriores al entrenamiento no conducirá a una fuga de máquinas tecnoeconómicas

Me uniré a @eriktorenberg en @a16z en el nuevo equipo de medios. Nuestra misión: seleccionar las conversaciones más importantes sobre tecnología (a través de podcasts, escritos y charlas grupales), capturar nuestro mundo a medida que se transforma y escribir la historia del futuro con anticipación. Si eso te obliga, envíame un mensaje directo.

todo vigilado por máquinas de gracia amorosa

Muchos empleados de AGI Lab aún no se han dado cuenta de que su empleador ha renunciado a los plazos cortos / al despegue rápido

Estoy muy entusiasmado con el potencial de la fidelidad e interpretabilidad de la cadena de pensamiento. Ha influido significativamente en el diseño de nuestros modelos de razonamiento, empezando por o1-preview. A medida que los sistemas de IA dedican más tiempo a trabajar en cómputo, por ejemplo, en problemas de investigación a largo plazo, es fundamental que tengamos alguna forma de supervisar su proceso interno. La maravillosa propiedad de los CoT ocultos es que, si bien comienzan basados en un lenguaje que podemos interpretar, el procedimiento de optimización escalable no es contradictorio con la capacidad del observador para verificar la intención del modelo, a diferencia, por ejemplo, de la supervisión directa con un modelo de recompensa. La tensión aquí es que si los CoT no estaban ocultos de forma predeterminada, y vemos el proceso como parte de la salida de la IA, hay muchos incentivos (y en algunos casos, necesidad) para supervisarlo. Creo que podemos trabajar hacia lo mejor de ambos mundos aquí: entrenar a nuestros modelos para que sean excelentes explicando su razonamiento interno, pero al mismo tiempo conserven la capacidad de verificarlo ocasionalmente. La fidelidad del CoT es parte de una dirección de investigación más amplia, que es el entrenamiento para la interpretabilidad: establecer objetivos de una manera que entrene al menos a una parte del sistema para que siga siendo honesto y monitoreable con escala. Seguimos aumentando nuestra inversión en esta investigación en OpenAI.

Creo que la imaginación de la naturaleza es mucho mayor que la del hombre. Ella nunca va a dejar que nos relajemos

Cognition ha firmado un acuerdo definitivo para adquirir Windsurf. La adquisición incluye la propiedad intelectual, el producto, la marca comercial y la marca de Windsurf, así como un negocio sólido. Sobre todo, incluye a la gente de clase mundial de Windsurf, a quienes tenemos el privilegio de dar la bienvenida a nuestro equipo. También estamos honrando su talento y arduo trabajo en la construcción del windsurf en el gran negocio que es hoy. Esta transacción está estructurada para que el 100% de los empleados de Windsurf participen financieramente. También se les eximirá de todos los acantilados de adjudicación y recibirán una adjudicación totalmente acelerada por su trabajo hasta la fecha. En Cognition nos hemos centrado en el desarrollo de agentes autónomos robustos y seguros, mientras que Windsurf ha sido pionero en el IDE agentico. Devin + Windsurf son una combinación poderosa para los desarrolladores a los que servimos. Trabajando codo con codo, pronto le permitiremos planificar tareas en un IDE impulsado por la comprensión de la base de código de Devin, delegar fragmentos de trabajo a varios Devins en paralelo, completar las partes de mayor apalancamiento usted mismo con la ayuda de autocompletar y unirlo todo nuevamente en el mismo IDE. Cognition y Windsurf se unen detrás de una visión compartida para el futuro de la ingeniería de software, y nunca ha habido un mejor momento para construir. ¡Bienvenidos a nuestros nuevos colegas de Windsurf!