Non l'ho ancora finito, ma finora Packy ha centrato in pieno questo Ottima base per comprendere l'accumulo che si verrà a sovrapporre a queste curve di costo.

sembra sempre più che avessimo bisogno dei 140 caratteri affinché potessimo avere auto volanti

Ho avuto l'opportunità di tornare indietro e ascoltare questo come partecipante passivo. Onestamente, @moonshot6666 è una fonte di conoscenza sia sugli ecosistemi AI degli Stati Uniti che della Cina e sul computing in generale. Lo consiglio vivamente.

Mi piacciono i pezzi di @lex_feeds perché è abbastanza colto da articolare il quadro generale e contestualizzare le opinioni, ma ha anche l'esperienza di prodotto per fornire approfondimenti a livello sviluppatore. Sono chiaramente di parte, ma al di fuori di forse Seminanalysis, penso che la ricerca in formato lungo di @delphi_intel sia tra le migliori disponibili, offerta gratuitamente. Link:

**Diventare più strano** Non sono naturalmente molto strano, ma ho lavorato per diventare più strano. Credo che questo porterà benefici, sia a livello personale che professionale. Stiamo passando da un mondo che premia la conformità (sistemi scolastici standardizzati, test standardizzati, i tanto ambiti 2 anni in investment banking, 2 anni in business school, 2 anni in private equity, ecc.) a uno che premia sempre di più la stranezza. Con l'AI che assorbe molti compiti standardizzati, abbracciare ciò che ti rende strano è una strategia sempre più ottimale. Sfortunatamente, non sono nato molto strano. Ho molte caratteristiche "standard" con preferenze musicali simili a quelle di una ragazza di 13 anni. Tuttavia, ho fatto scelte consapevoli negli ultimi 10 anni per superare alcune delle mie tendenze di base nel tentativo di diventare più strano. Non nel senso di prendere un nuovo hobby o ripetere alcuni monologhi plagiati da Wikipedia o entrare nel cosplay, ma cercando effettivamente di costruire una vita che sia diversa. Spesso i cambiamenti sono serendipitosi, altre volte calcolati, ma generalmente, per definizione, comportano dire di sì a cose che la maggior parte delle persone non farebbe. A San Francisco, molte persone sono naturalmente piuttosto strane e ancora di più fanno uno sforzo consapevole per apparire strane, ma trovo che molti di loro siano stagnanti nel diventare più strani o, paradossalmente, stiano diventando più strani negli stessi modi. Nell'APAC, l'abbraccio crescente della cultura otaku è un altro esempio, dove le persone cercano di diventare più strane ma generalmente iniziano a marciare verso gli stessi standard. Diventare più strani in cerca di status o accettazione è spesso performativo e distraente e chiaramente ancora piuttosto memetico, che è fondamentalmente l'opposto di diventare strani. Una grande parte del diventare più strani è scegliere di dire di sì a cose che sono strane. Questo può sembrare banale, ma non lo è. In particolare, intendo fare scelte costantemente non mainstream, non consensuali con decisioni di vita significative che si accumulano nel tempo. In breve, diventare più strani implica fare scelte che il tuo gruppo di pari immediato non farebbe. Quasi, per definizione, questo comporta colpi a breve termine allo status. È spesso rischioso e porta a una maggiore variabilità, una spada a doppio taglio. Se non sei molto strano, uno dei modi per diventare più strano è cercare un partner di vita che sia naturalmente molto diverso da te (forse di una cultura diversa) o semplicemente trasferirti in un altro paese. Non si tratta di diventare più colti o cosmopoliti, quanto di espandere la tua superficie di esperienze per consentire una sintesi più unica. Come con l'espressione genica, mentre ci sono forti tendenze naturali, diversi attributi emergeranno in ambienti diversi. Questi loop sono spesso reciproci: la stranezza innata viene tirata fuori in nuovi ambienti che inducono una ricerca di ambienti ancora più unici e così via. Per me, l'obiettivo non è la stranezza per la stranezza, ma un processo che affina costantemente il mix di geni ed esperienze che mi rendono unico; che, lentamente, mi aiuta a creare una storia come un vero N di 1. Alcune persone non sono naturalmente molto strane, ma tutti possono diventare più strani. Forse l'ingrediente più importante è semplicemente il coraggio. Grazie per la vostra attenzione su questo tema.

(1/8) Nel rapporto precedente, ho esplorato come i modelli di intelligenza artificiale siano affascinanti contraddizioni: brillanti ma casuali, informati ma limitati nella percezione, potenti ma inconsci. Oggi pubblico il secondo rapporto, "Intelligenza Abbondante e Esperienza Scarsa," che affronta come sfruttare efficacemente questa nuova intelligenza abbondante. Abbiamo bisogno di un nuovo manuale di collaborazione: allineare la coscienza, concedere autonomia, verificare i risultati, fornire feedback e abilitare il miglioramento continuo. In termini più semplici, le applicazioni devono mettere l'IA nell'esperienza. Vedi di seguito per i dettagli:

Le fluttuazioni qui in un lasso di tempo così breve sono notevoli e generalmente ti fanno apprezzare il livello di investimento che i mercati capitali americani possono attrarre. Un ottimo indicatore del dominio dell'IA a medio-lungo termine. In definitiva, ci si aspetta un simile aumento degli investimenti nella robotica per compensare la capacità industriale ridotta dell'America. Gli anni 2020 non saranno un decennio di tassi bassi.

2035 Episodio 1: AI Cinese vs Americana, il Riassunto. @ZeMariaMacedo e io abbiamo avuto l'opportunità di sederci con @moonshot6666 per discutere di tutto ciò che riguarda l'AI americana contro quella cinese. Alex è attualmente Co-Fondatore di @get_truenorth e ha una prospettiva molto unica avendo lavorato in grandi aziende di chip, aziende tecnologiche e società di investimento su entrambi i lati del Pacifico. Uno degli episodi più informativi disponibili sulle dinamiche dell'AI americana e cinese e sul futuro del computing in generale. 2035 è un nuovo podcast di @delphi_intel. Link qui sotto:

Trova qualcuno che ti guarda come @FloodCapital guarda GLXY @ZeMariaMacedo guarda Ethena @lex_feeds guarda arXiv

Avviso: @lex_feeds ha condiviso alcune ottime opinioni sul mini-feed di @delphi_intel questa settimana: 1) Come l'IA ha conquistato l'economia statunitense 2) Simula il mondo - I ricercatori di DeepMind svelano Genie3 3) I modelli fondamentali non possono davvero apprendere in modo continuo - possono farlo? Aggiungilo ai segnalibri: