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Non riesci a capire l'esponenziale, di nuovo?
La mia conversazione con @Mononofu - Julian Schrittwieser (@AnthropicAI, AlphaGo Zero, MuZero) - su Move 37, Scaling RL, Premio Nobel per l'AI e il confine dell'AI:
00:00 - Apertura a freddo: “Non vediamo alcun rallentamento.”
00:32 - Introduzione — Incontra Julian
01:09 - L'“esponenziale” dall'interno dei laboratori di frontiera
04:46 - 2026–2027: agenti che lavorano un'intera giornata; ampiezza a livello esperto
08:58 - Benchmark vs realtà: lavoro a lungo termine, GDP-Val, valore per l'utente
10:26 - Move 37 — cosa è realmente successo e perché è stato importante
13:55 - Scienza innovativa: AlphaCode/AlphaTensor → quando l'AI guadagna un Nobel?
16:25 - Discontinuità vs progresso fluido (e segnali di avvertimento)
19:08 - La pre-formazione + RL ci porta lì? (dibattiti sull'AGI a parte)
20:55 - “RL da zero” di Sutton? Il parere di Julian
23:03 - Il percorso di Julian: Google → DeepMind → Anthropic
26:45 - AlphaGo (impara + cerca) in termini semplici
30:16 - AlphaGo Zero (nessun dato umano)
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