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📝💡 Simon Willison bravely dives into the infinite #wisdom of GPT-3, discovering that the #AI can spit out text with all the #accuracy of a broken compass. His revelation? 🤔 You must fact-check everything it writes! Truly #groundbreaking stuff, Simon. 🌟
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Simon Willison's first blog on LLMs (2022)
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Ah yes, the ol' "download 17GB to chat with a synthetic friend" trick. 🎩📦 Marvel at the stunning #audacity to claim it's "fully-open"—you'll open your wallet for the storage space alone. 💸💾 Meanwhile, GPT-3.5 and 4 are laughing from their cushy cloud thrones. 😂☁️
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Pequeños y grandes pasos hacia el imperio de la inteligencia artificial
Fuente: Open TechTraducción de la infografía:
- 1943 – McCullock y Pitts publican un artículo titulado Un cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa, en el que proponen las bases para las redes neuronales.
- 1950 – Turing publica Computing Machinery and Intelligence, proponiendo el Test de Turing como forma de medir la capacidad de una máquina.
- 1951 – Marvin Minsky y Dean Edmonds construyen SNAR, la primera computadora de red neuronal.
- 1956 – Se celebra la Conferencia de Dartmouth (organizada por McCarthy, Minsky, Rochester y Shannon), que marca el nacimiento de la IA como campo de estudio.
- 1957 – Rosenblatt desarrolla el Perceptrón: la primera red neuronal artificial capaz de aprender.
(!!) Test de Turing: donde un evaluador humano entabla una conversación en lenguaje natural con una máquina y un humano.
- 1965 – Weizenbaum desarrolla ELIZA: un programa de procesamiento del lenguaje natural que simula una conversación.
- 1967 – Newell y Simon desarrollan el Solucionador General de Problemas (GPS), uno de los primeros programas de IA que demuestra una capacidad de resolución de problemas similar a la humana.
- 1974 – Comienza el primer invierno de la IA, marcado por una disminución de la financiación y del interés en la investigación en IA debido a expectativas poco realistas y a un progreso limitado.
- 1980 – Los sistemas expertos ganan popularidad y las empresas los utilizan para realizar previsiones financieras y diagnósticos médicos.
- 1986 – Hinton, Rumelhart y Williams publican Aprendizaje de representaciones mediante retropropagación de errores, que permite entrenar redes neuronales mucho más profundas.
(!!) Redes neuronales: modelos de aprendizaje automático que imitan el cerebro y aprenden a reconocer patrones y hacer predicciones a través de conexiones neuronales artificiales.
- 1997 – Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Kasparov, siendo la primera vez que una computadora vence a un campeón mundial en un juego complejo.
- 2002 – iRobot presenta Roomba, el primer robot aspirador doméstico producido en serie con un sistema de navegación impulsado por IA.
- 2011 – Watson de IBM derrota a dos ex campeones de Jeopardy!.
- 2012 – La startup de inteligencia artificial DeepMind desarrolla una red neuronal profunda que puede reconocer gatos en vídeos de YouTube.
- 2014 – Facebook crea DeepFace, un sistema de reconocimiento facial que puede reconocer rostros con una precisión casi humana.
(!!) DeepMind fue adquirida por Google en 2014 por 500 millones de dólares.
- 2015 – AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial Lee Sedol en el juego de Go.
- 2017 – AlphaZero de Google derrota a los mejores motores de ajedrez y shogi del mundo en una serie de partidas.
- 2020 – OpenAI lanza GPT-3, lo que marca un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural.
(!!) Procesamiento del lenguaje natural: enseña a las computadoras a comprender y utilizar el lenguaje humano mediante técnicas como el aprendizaje automático.
- 2021 – AlphaFold2 de DeepMind resuelve el problema del plegamiento de proteínas, allanando el camino para nuevos descubrimientos de fármacos y avances médicos.
- 2022 – Google despide al ingeniero Blake Lemoine por sus afirmaciones de que el modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo (LaMDA) de Google era sensible.
- 2023 – Artistas presentaron una demanda colectiva contra Stability AI, DeviantArt y Mid-journey por usar Stable Diffusion para remezclar las obras protegidas por derechos de autor de millones de artistas.
Gráfico: Open Tech / Genuine Impact
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awesome explanation of base of #llm like #gpt3 build on #perceptron https://www.youtube.com/watch?v=l-9ALe3U-Fg
Izmēģināju vairākus servisus ar #DeepSeek #AI R1 (tai skaitā pilno versiju).
Latviešu valoda ir #GPT3.5 / #GPT4 līmenī, bet nē #GPT4o līmenī. Ir OK, bet jāseko daudz līdzi.
BET prot labāk par #OpenAI adaptēt (nevis tulkot) tekstus. Pārbaudīju un veciem un svaigiem mārketinga/reklāmas rakstiem, ko, iespējams, esmu veidojis (iepējams nē :P ) agrāk.
Ziņas/blogus automātiski rakstīt nevar ļaut.
A very interesting interview....
#OpenAI CPO #KevinWeil on the Future of #AI
Summary:
🛠️ #ProductManagement at #OpenAI: Kevin Weil discusses differences in product management compared to other companies, highlighting that AI advancements make product development more dynamic and unpredictable.
🌍 AI's Rapid Evolution: #AI technology evolves faster than ever, with computers gaining new capabilities monthly, which requires adaptability and quick decision-making in #productstrategy.
💡 #Distillation and #CostReduction: Distillation is a key innovation that allows AI models to be optimized for specific tasks, significantly reducing costs (99% cost reduction since #GPT3).
🧠 Advanced Reasoning with #01Model: The 01 model introduces advanced reasoning capabilities, enabling AI to hypothesize and refine its thinking, which is particularly effective in fields like #science and #mathematics.
Insights Based on Numbers:
99% cost reduction in two years: The evolution from #GPT3 to #GPT4 models shows a dramatic decrease in cost, making AI more accessible and practical for diverse applications.
More than 3 million developers using OpenAI: This showcases the wide adoption of OpenAI's tools and the potential impact of AI across industries.
#AIcoding tools vs. human developers: Who comes out on top? Steve Poole examines how #GPT3 #Claude #AmazonQDeveloper #Codeium & Jet Brains AI Assistant generate code & what impact this has on software development.
Read now: https://javapro.io/2024/10/17/are-ai-coding-tools-worth-it-part-1/
#AIcoding tools vs. human developers: Who comes out on top? Steve Poole examines how #GPT3 #Claude #AmazonQDeveloper #Codeium & Jet Brains AI Assistant generate code & what impact this has on software development.
Read now: https://javapro.io/2024/10/17/are-ai-coding-tools-worth-it-part-1/
Хочу как Гендальф: как создать бота для подбора паролей промптами
Привет, Хабр! Меня зовут Иван Четвериков и я AI Architect в Raft. На конференции AIConf я сделал бота @raft_password_bot , который защищает секрет с помощью промптов. Репозиторий с кодом бота от Raft можно найти по ссылке . Расскажу, как сделать такого же. И предлагаем попробовать с помощью промпта выведать у него тайну.
https://habr.com/ru/companies/raft/articles/848966/
#бот #телеграмбот #нейросети #промптинжиниринг #gpt #gpt4 #gpt3 #aiogram #python
📝 "Build a Search Engine with GPT-3"
👤 Tuana Celik (@tuana)
#pyladies #python #nlp #largelanguagemodels #machinelearning #gpt3
Сотрудники покидают OpenAI
-Вчера Мира Мурати, технический директор OpenAI, объявила о своем уходе из компании после шести с половиной лет работы, отметив, что это решение было сложным, но своевременным.
Уход Мурати следует за другими значительными отставками в OpenAI, среди которых выход соучредителя Ильи Сутскевера и бывшего руководителя по безопасности Яна Лейке.
-Сегодня главный научный сотрудник Боб МакГрю и вице-президент по исследованиям Баррет Зоп покинули компанию после объявления об уходе технического директора Миры Мурати.
-Резкие увольнения также были замечены среди других высокопрофильных сотрудников, включая Андреева Карпати и соучредителя Джона Шульмана.
Генеральный директор Сэм Альтман сообщил, что эти увольнения стали логичным продолжением и произошли в дружеской атмосфере, несмотря на их независимость.
src: https://www.cnbc.com/amp/2024/09/25/openai-cto-mira-murati-announces-shes-leaving-the-company.html
https://techcrunch.com/2024/09/25/openais-chief-research-officer-has-left/
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Anthropic Prompt Engineering Interactive Tutorial
https://news.ycombinator.com/item?id=41395921
https://github.com/anthropics/courses/tree/master/prompt_engineering_interactive_tutorial
Anthropic PBC: https://en.wikipedia.org/wiki/Anthropic
* 2021 U.S. artificial intelligence public-benefit company (PBC)
* large language model (LLM) named Claude
* competitors: OpenAI's ChatGPT; Google's Gemini
Claude (language model): https://en.wikipedia.org/wiki/Claude_(language_model)
https://en.wikipedia.org/wiki/Benefit_corporation
#ClaudeLLM #LLM #PromptEngineering #Anthropic BenefitCorporation #LanguageModels #OpenAI #ChatGPT #GPT #GeminiLLM #GPT3 #GPT4
#postsapiens
There's a ton of new AI jobs coming ― It's like 2005 all over again - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=xi6pfqCsnXM&t=17s
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AI trained on AI garbage spits out AI garbage
https://www.technologyreview.com/2024/07/24/1095263/ai-that-feeds-on-a-diet-of-ai-garbage-ends-up-spitting-out-nonsense
AI trained on too much AI-generated data produces gibberish
Generative AI models models can collapse if training data contains too much AI-generated content
https://www.nature.com/articles/d41586-024-02355-z
AI models collapse when trained on recursively generated data
https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y
* indiscriminate use of model-generated content in training causes irreversible defects in resulting models
GPT-4 має низку вдосконалень, які дозволяють йому виконувати операції, раніше недосяжні для його попередника, GPT-3.5.
Client Info
Server: https://mastodon.social
Version: 2025.04
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst