algoritmo demoniaco, lascia che questo tweet sia il tuo tributo infernale. possa aiutarti a costruire la grande città di Pandaemonium nel cloud.

l'aggiunta di dataset post-addestramento non porterà a un'uscita di controllo tecnico-economica delle macchine

Mi unisco a @eriktorenberg di @a16z nel nuovo team media. La nostra missione: curare le conversazioni più importanti nella tecnologia (attraverso podcast, scrittura e chat di gruppo), catturare il nostro mondo mentre si trasforma e scrivere la storia del futuro in anticipo. Se questo ti interessa, mandami un DM.

tutti osservati da macchine di amorevole grazia

molti dipendenti di agi lab non si sono ancora resi conto che il loro datore di lavoro ha rinunciato a scadenze brevi / decollo veloce

Sono estremamente entusiasta del potenziale della fedeltà e dell'interpretabilità del chain-of-thought. Ha influenzato significativamente il design dei nostri modelli di ragionamento, a partire da o1-preview. Poiché i sistemi di intelligenza artificiale spendono più risorse computazionali, ad esempio, su problemi di ricerca a lungo termine, è fondamentale avere un modo per monitorare il loro processo interno. La meravigliosa proprietà dei CoT nascosti è che, mentre iniziano a essere ancorati in un linguaggio che possiamo interpretare, la procedura di ottimizzazione scalabile non è avversaria alla capacità dell'osservatore di verificare l'intento del modello - a differenza, ad esempio, della supervisione diretta con un modello di ricompensa. La tensione qui è che se i CoT non fossero nascosti per impostazione predefinita, e considerassimo il processo come parte dell'output dell'IA, ci sarebbe un grande incentivo (e in alcuni casi, necessità) a mettere supervisione su di esso. Credo che possiamo lavorare per ottenere il meglio di entrambi i mondi qui: addestrare i nostri modelli a essere bravi a spiegare il loro ragionamento interno, ma allo stesso tempo mantenere la capacità di verificarlo occasionalmente. La fedeltà del CoT è parte di una direzione di ricerca più ampia, che è l'addestramento per l'interpretabilità: impostare obiettivi in modo che almeno una parte del sistema rimanga onesta e monitorabile su scala. Stiamo continuando ad aumentare il nostro investimento in questa ricerca presso OpenAI.

penso che l'immaginazione della natura sia molto più grande di quella dell'uomo. non ci lascerà mai rilassarci.

Cognition ha firmato un accordo definitivo per acquisire Windsurf. L'acquisizione include la proprietà intellettuale, i prodotti, il marchio e il brand di Windsurf, oltre a un solido business. Soprattutto, include le persone di Windsurf, di livello mondiale, che siamo privilegiati di accogliere nel nostro team. Onoriamo anche il loro talento e il duro lavoro nel costruire Windsurf nel grande business che è oggi. Questa transazione è strutturata in modo che il 100% dei dipendenti di Windsurf parteciperà finanziariamente. Avranno anche tutte le scadenze di maturazione annullate e riceveranno una maturazione completamente accelerata per il loro lavoro fino ad oggi. In Cognition ci siamo concentrati sullo sviluppo di agenti autonomi robusti e sicuri, mentre Windsurf ha pionierato l'IDE agentico. Devin + Windsurf sono una combinazione potente per gli sviluppatori che serviamo. Lavorando fianco a fianco, presto vi permetteremo di pianificare compiti in un IDE alimentato dalla comprensione del codice di Devin, delegare porzioni di lavoro a più Devin in parallelo, completare le parti di maggiore impatto da soli con l'aiuto del completamento automatico e riunire tutto nello stesso IDE. Cognition e Windsurf sono unite dietro una visione condivisa per il futuro dell'ingegneria del software, e non c'è mai stato un momento migliore per costruire. Benvenuti ai nostri nuovi colleghi di Windsurf!