『Attention is All You Need』の共著者であり、@NEARProtocol の創設者である Illia Polosukhin 氏 (@ilblackdragon) が @cogrev_podcast の @labenz に参加し、AI を活用した未来に対する具体的なビジョンについて語ります。 彼らは次のことについて話し合います。 * AI コーディング アシスタントが「パーソナル ソフトウェア」をどのように実現しているか - Salesforce のような複雑で画一的なツールを使用する代わりに、誰もが独自の自動化を構築できる * 従来の UI から、すべてのデバイスで動作し、必要なものを予測し、プロアクティブに物事を成し遂げる統合インテリジェンス層への移行 * AI エージェントが買い手と売り手を直接結び付け、広告と仲介業者の関連性を低下させることで市場をどのように変革するか * AI が豊富な時代の日常生活はどのようなものか - パーソナライズされたエンターテイメントと人々が小さなニッチなコミュニティで意味を見出す * トークン保有者に代わって投票するAI代表者、およびすべての個人がガバナンスに参加する独自のAIを持つというNEARの長期目標 * 人間と「共に成長する」個人AIとの共生関係 - AIは他のAIとの交渉においても人間の利益を追求する * バイオセキュリティに残された課題と、強力な AI システムが広く分散する中での調整の必要性 章： (00:00) スポンサー:Google Gemini Notebook LM (00:31) エピソードについて (03:33) AI がソフトウェア開発を変革 (14:18) 仕事の未来 (18:58) AIによるブロックチェーンの保護(パート1) (19:08) スポンサー: Tasklet |リニア (21:48) AI によるブロックチェーンの保護 (パート 2) (33:03) AI社会のありたい姿(その1) (33:55) スポンサー: Shopify (35:52) AI社会のあり方(その2) (49:14) エージェントのアーキテクチャとアライメント (58:30) AI ガバナンスの実験 (01:06:43) AI の安全性と堅牢性 (01:16:09) バイオセキュリティとオープンモデル (01:22:56) AI 開発の調整 (01:28:52) アウトロ

@intercomのCEOである.@eoghanと最高AI責任者の@fergal_reidが@cogrev_podcastに@labenzに加わり、30か月間で解決率が35%から65%に向上し、解像度あたり99セントという結果ベースの価格設定の先駆者であるAIカスタマーサービスエージェントであるFinをどのように構築したかについて話し合います。彼らは以下を探求します。 * インテリジェンスがボトルネックではない理由 - GPT-4 はすでに十分に賢く、30 ポイントの改善のうち、より優れた基本モデルによるものはわずか数パーセント ポイントでした * 真の推進力としてのコンテキストエンジニアリング:カスタム検索モデル、リランカー、および0.1%の解像度の変化を検出する数千の本番A/Bテスト * 解像度あたり 99 セントの価格設定モデルは、最初は不採算でしたが、成功率の向上と推論コストの低下によりソフトウェア レベルの利益率を達成しました。 * Fin が大量解雇を行わずに水中サポートチームの問題をどのように解決したか、つまり新入社員のペースを遅らせながら人間をバリューチェーンの上流に移動させた方法(すぐに交換される BPO を除く) タイムスタンプ： (00:00) エピソードについて (03:43) AI についていく (09:56) モデルと評価の評価 (13:04) 既存企業とスタートアップ企業 (18:54) 製品リスクと判断(パート1) (19:00) スポンサー: リニア |アガンシー (21:34) 製品のリスクと判断(パート2) (23:42) クラナレイオフの物語(パート1) (32:11) スポンサー: クロード |Shopify(英語) (36:13) クラナのレイオフストーリー (パート 2) (36:14) ドライビング解像度 (45:00) インテリジェンスはボトルネックではない (50:10) 自動化のギャップを埋める (56:20) 人間と AI の精度 (1:01:03) スピードのニュアンス (1:04:48) パラダイムの変化を考える (1:09:31) 結果ベースの価格モデル (1:19:12) カジュアルなハッキングと洞察 (1:26:05) AI の導入と野心 (1:36:00) アウトロ

@samaのようなAIリーダーの心理と意思決定者を理解します。エグゼクティブコーチであり、@artofaccompの創設者である@FU_joehudsonが@CogRev_Podcast@labenzに参加し、AI研究者やリーダーの心理と意思決定について話し合います。 彼らは以下を探求します。 * なぜすべてのAI研究者が「私は人類のために良いことをしているのか?」と格闘しているのに、それが何を意味するのかについてコンセンサスが得られていない理由 * 感情のブロックパターンがイノベーションにどのような影響を与えるか - そして、頭/心臓/腸の統合による「ブロック解除」のテクニック * AI 開発者を恥じることが裏目に出て、「ヒーローが出産する」ようにサポートする方が効果的な理由 * AI開発の必然性と、純粋なインテリジェンスの最適化を超えた前向きなビジョンの必要性 タイムスタンプ： (00:00) エピソードについて (03:00) ジョーのコーチングの経歴 (12:40) AI研究パターン(パート1) (17:46) スポンサー: リニア (19:15) AI研究パターン(第2回)(第1回) (28:10) スポンサー: Oracle Cloud Infrastructure (29:34) AI研究パターン(パート2)(パート2) (31:54) レースとレギュレーション (50:20) 倫理とサポート (01:04:07) AI 意識に関する質問 (01:21:34) ポジティブな未来ビジョン (01:39:12) AI 開発者のサポート (01:43:09) アウトロ