AI を実際につくっている人たちが今日話したこと。1 ページ、約 3 分。
Rich Suttonは、AI分野は「奇妙」だと主張している——トレーニング後に学習を停止し、経験から継続的に学ばないモデルを構築していると。一方、BoxのCEO Aaron Levieは、オープンウェイトが改善されるにつれて垂直モデルの新たな波が来ると見ており、VercelのGuillermo Rauchは、AIスロップに対抗するための次のデザインシステムとしてMarkdownを提案している。
Sutton: LLMはブレークスルーだが、知能の20%に過ぎない
Rich Suttonと共同創業者のKhurram Javedは、現在のLLMはデプロイ後に学習を停止するため行き詰まりだと主張している。Suttonは合成データを「大きな間違い」と呼び、現実世界は無限に複雑であり、シミュレーションで捉えることはできないと述べている。彼の研究室Oakは、重みごとのステップサイズを持つ継続的深層学習と、「生成してテストする」アプローチに賭けており、時間とともに新しい抽象化を成長させる。彼は、真に知的なシステムは現在2000ワットで動作可能であり、10年後には20ワットにスケーリングすると推定している。
Shipper: AIを人間扱いするのは問題ない——理解に役立つならば
Dan Shipperは、AIを人間のように扱うことは理解、予測、より良い使用に役立つが、パニックを引き起こしたり意識について誤った主張をしたりする場合には有害になると主張している。彼はAI時代において「プラグマティストが勝ち続ける」と述べている。
Nan YuがOpenAIに入社、CodexとChatGPT担当
元Linearのプロダクト責任者Nan Yuは、OpenAIのプロダクトスタッフとして入社し、CodexとChatGPTに取り組むと発表した。彼女は別の投稿を「気がかり」と呼んでいるが、詳細は述べていない。
Peter Yang: 信頼がパーソナルエージェント導入の最大の障壁であり推進力
Peter Yangは、人々がパーソナルAIエージェントを採用するかどうかは信頼が左右すると主張している。彼の他の投稿はプロモーションやリツイートであり、実質的なコメントはない。
元データは zarazhangrui によるオープンソースプロジェクト follow-builders（MIT ライセンス）から取得しています。要約はそのプロジェクトの公開フィードをもとに LLM が生成し、要約プロンプトも同プロジェクトを改変したものです。上記の各項目は原文にリンクしています。
要約は自動生成です。判断の根拠にする前に原文をご確認ください。