Illia Polosukhin (@ilblackdragon), medförfattare till "Attention is All You Need" och grundare av @NEARProtocol, ansluter sig till @labenz på @cogrev_podcast för att diskutera sin konkreta vision för en AI-driven framtid. De diskuterar: * Hur AI-kodningsassistenter möjliggör "personlig programvara" - där alla kan bygga sin egen automatisering istället för att använda komplexa verktyg som Salesforce * Övergången från traditionella användargränssnitt till ett enhetligt intelligenslager som fungerar på alla dina enheter, förutser vad du behöver och proaktivt får saker gjorda * Hur AI-agenter kommer att förändra marknader genom att koppla samman köpare och säljare direkt, vilket gör reklam och mellanhänder mindre relevanta * Hur vardagen ser ut i en tid av AI-överflöd - med personlig underhållning och människor som hittar mening i små nischade gemenskaper * AI-delegater som röstar på uppdrag av tokeninnehavare, och NEAR:s långsiktiga mål att varje individ ska ha sin egen AI som deltar i styrningen * Det symbiotiska förhållandet mellan människor och deras personliga AI som "växer upp tillsammans" - där AI följer sina mänskliga intressen även i förhandlingar med andra AI:er * De återstående utmaningarna inom biosäkerhet och behovet av samordning i takt med att kraftfulla AI-system blir allmänt distribuerade. KAPITEL: (00:00) Sponsor: Google Gemini Notebook LM (00:31) Om avsnittet (03:33) AI förvandlar programvaruutveckling (14:18) Framtidens arbete (18:58) Säkra blockkedjan med AI (del 1) (19:08) Sponsorer: Tasklet | Linjär (21:48) Säkra blockkedjan med AI (del 2) (33:03) Vision för ett AI-samhälle (del 1) (33:55) Sponsor: Shopify (35:52) Vision för ett AI-samhälle (del 2) (49:14) Agentarkitektur och justering (58:30) Experimentera med AI-styrning (01:06:43) AI-säkerhet och robusthet (01:16:09) Biosäkerhet och öppna modeller (01:22:56) Samordning av AI-utveckling (01:28:52) Outro

.@eoghan, VD för @intercom, och @fergal_reid, Chief AI Officer, deltar i @labenz på @cogrev_podcast för att diskutera hur de byggde Fin – AI-kundtjänstagenten som gick från 35 % till 65 % lösningsfrekvens över 30 månader samtidigt som de banade väg för resultatbaserad prissättning på 99 ¢ per lösning. De utforskar: * Varför intelligens inte är flaskhalsen – GPT-4 var redan tillräckligt smart, och bara några få procentenheter av deras 30-punkters förbättring kom från bättre basmodeller * Kontextteknik som den verkliga drivkraften: anpassade hämtningsmodeller, omrankningar och tusentals A/B-tester i produktionen som upptäcker förändringar i upplösningsfrekvensen på 0,1 % * Prismodellen med 99 ¢ per upplösning som till en början var olönsam men som uppnådde marginaler på programvarunivå genom förbättrade framgångsfrekvenser och sjunkande inferenskostnader * Hur Fin löste problemet med undervattenssupportteamet utan massuppsägningar – att bromsa nyanställningar samtidigt som människor flyttas upp i värdekedjan (förutom BPO:er, som ersätts omedelbart) TIDSSTÄMPLAR: (00:00) Om avsnittet (03:43) Hålla jämna steg med AI (09:56) Utvärdera modeller och utvärderingar (13:04) Etablerade företag vs. nystartade företag (18:54) Produktrisk och bedömning (del 1) (19:00) Sponsorer: Linear | AGNTCY (21:34) Produktrisk och bedömning (del 2) (23:42) Berättelsen om uppsägningen av Klarna (del 1) (32:11) Sponsorer: Claude | Shopify (Shopify (36:13) Berättelsen om uppsägningen av Klarna (del 2) (36:14) Frekvens för att lösa problem (45:00) Intelligens är inte flaskhalsen (50:10) Att överbrygga automatiseringsklyftan (56:20) Noggrannhet för människor jämfört med AI (1:01:03) Nyanserna av hastighet (1:04:48) Överväger paradigmskiften (1:09:31) Resultatbaserad prissättningsmodell (1:19:12) Casual Hacking och insikter (1:26:05) AI-användning och ambition (1:36:00) Outro

Förstå psykologin och beslutsfattarna hos AI-ledare som @sama. @FU_joehudson, executive coach och grundare av @artofaccomp, ansluter sig till @labenz on @CogRev_Podcast för att diskutera psykologi och beslutsfattande hos AI-forskare och ledare. De utforskar: * Varför alla AI-forskare brottas med "gör jag gott för mänskligheten?" men saknar konsensus om vad det innebär * Hur emotionella blockeringsmönster skadar innovation - och tekniker för att "avblockera" genom integration av huvud/hjärta/tarm * Varför det fungerar bättre att skambelägga AI-utvecklare och att stödja dem som "hjältar som föder barn" * Det oundvikliga med AI-utveckling och behovet av positiva visioner bortom ren intelligensoptimering Tidsstämplar: (00:00) Om avsnittet (03:00) Joes tränarbakgrund (12:40) Forskningsmönster för AI (del 1) (17:46) Sponsor: Linjär (19:15) AI-forskningsmönster (del 2) (del 1) (28:10) Sponsor: Oracles molninfrastruktur (29:34) AI-forskningsmönster (del 2) (del 2) (31:54) Racing och reglering (50:20) Etik och stöd (01:04:07) Frågor om AI-medvetande (01:21:34) Positiva framtidsvisioner (01:39:12) Stöd för AI-utvecklare (01:43:09) Outro