Ілля Полосухін (@ilblackdragon), співавтор книги «Увага – це все, що вам потрібно» та засновник @NEARProtocol, приєднується до @labenz на @cogrev_podcast, щоб обговорити своє конкретне бачення майбутнього на основі штучного інтелекту. У них обговорюються: * Як асистенти кодування зі штучним інтелектом забезпечують «особисте програмне забезпечення», де кожен може створити власну автоматизацію замість використання складних, універсальних інструментів, таких як Salesforce. * Перехід від традиційних інтерфейсів користувача до уніфікованого рівня інтелекту, який працює на всіх ваших пристроях, передбачає, що вам потрібно, і активно виконує завдання * Як агенти зі штучним інтелектом трансформуватимуть ринки, з'єднуючи покупців і продавців безпосередньо, роблячи рекламу та посередників менш релевантними * Як виглядає повсякденне життя в епоху достатку штучного інтелекту - з персоналізованими розвагами та людьми, які знаходять сенс у невеликих нішевих спільнотах * Делегати штучного інтелекту, які голосують від імені власників токенів, і довгострокова мета NEAR, щоб кожна людина мала власний штучний інтелект, який бере участь в управлінні * Симбіотичні відносини між людьми та їхніми особистими штучними інтелектами, які «ростуть разом», коли ШІ переслідують свої людські інтереси навіть у переговорах з іншими ШІ * Залишаються проблеми біобезпеки та необхідність координації в міру того, як потужні системи штучного інтелекту набувають широкого поширення РОЗДІЛІВ: (00:00) Спонсор: Google Gemini Notebook LM (00:31) Про епізод (03:33) Штучний інтелект трансформує розробку програмного забезпечення (14:18) Майбутнє роботи (18:58) Захист блокчейну за допомогою штучного інтелекту (частина 1) (19:08) Спонсори: Tasklet | Лінійних (21:48) Захист блокчейну за допомогою штучного інтелекту (частина 2) (33:03) Бачення суспільства штучного інтелекту (частина 1) (33:55) Спонсор: Shopify (35:52) Бачення суспільства штучного інтелекту (частина 2) (49:14) Архітектура та вирівнювання агентів (58:30) Експерименти з управлінням штучним інтелектом (01:06:43) Безпека та надійність штучного інтелекту (01:16:09) Біобезпека та відкриті моделі (01:22:56) Координація розвитку штучного інтелекту (01:28:52) Аутро

.@eoghan, генеральний директор @intercom, і @fergal_reid, директор зі штучного інтелекту, приєднуються до @labenz на @cogrev_podcast, щоб обговорити, як вони створили FIN — агента з обслуговування клієнтів зі штучним інтелектом, який за 30 місяців піднявся з 35% до 65%, водночас запровадивши новаторське ціноутворення на основі результату на рівні 99 центів за роздільну здатність. Вони досліджують: * Чому інтелект не є вузьким місцем — GPT-4 вже був досить розумним, і лише кілька відсоткових пунктів їхнього 30-пунктового покращення надійшли від кращих базових моделей * Контекст-інжиніринг як реальний драйвер: користувацькі моделі пошуку, повторні рейтинги та тисячі виробничих A/B-тестів, які виявляють зміни швидкості роздільної здатності на 0,1% * Модель ціноутворення 99 центів за роздільну здатність, яка починалася з збитковості, але досягла маржі на рівні програмного забезпечення завдяки покращенню показників успіху та падінню витрат на висновок * Як Fin вирішив проблему підводної команди підтримки без масових звільнень — сповільнюючи нових співробітників і просуваючи людей вгору по ланцюжку створення вартості (за винятком BPO, які замінюються негайно) МІТКИ: (00:00) Про епізод (03:43) Не відставати від штучного інтелекту (09:56) Оцінка моделей та евалів (13:04) Посадовці проти стартапів (18:54) Ризик продукту та судження (частина 1) (19:00) Спонсори: Linear | АГНТСІ (21:34) Ризик продукту та судження (частина 2) (23:42) Історія звільнення в Klarna (частина 1) (32:11) Спонсори: Claude | Shopify (36:13) Історія звільнення в Кларні (частина 2) (36:14) Коефіцієнт роздільної здатності водіння (45:00) Інтелект – не вузьке місце (50:10) Подолання прогалини в автоматизації (56:20) Точність людини проти штучного інтелекту (1:01:03) Нюанс швидкості (1:04:48) Розгляд зміни парадигми (1:09:31) Модель ціноутворення на основі результату (1:19:12) Випадкові хакерські атаки та прозріння (1:26:05) Впровадження штучного інтелекту та амбіції (1:36:00) Аутро

Зрозумійте психологію та прийняття рішень лідерів зі штучним інтелектом, таких як @sama. @FU_joehudson, виконавчий коуч і засновник @artofaccomp, приєднується до @labenz на @CogRev_Podcast, щоб обговорити психологію та прийняття рішень дослідниками та лідерами штучного інтелекту. Вони досліджують: * Чому кожен дослідник штучного інтелекту задається питанням «чи роблю я добро для людства?», але не має консенсусу щодо того, що це означає * Як патерни емоційного блокування шкодять інноваціям - і техніки для «розблокування» через інтеграцію голова/серце/кишечник * Чому приниження розробників ШІ призводить до зворотного ефекту, а підтримка їх, як «герої, що народжують», працює краще * Неминучість розвитку штучного інтелекту та потреба в позитивних баченнях, що виходять за рамки оптимізації чистого інтелекту Мітки: (00:00) Про епізод (03:00) Тренерський досвід Джо (12:40) Закономірності дослідження штучного інтелекту (частина 1) (17:46) Спонсор: Лінійний (19:15) Закономірності дослідження штучного інтелекту (Частина 2) (Частина 1) (28:10) Спонсор: Oracle Cloud Infrastructure (29:34) Закономірності дослідження штучного інтелекту (частина 2) (Частина 2) (31:54) Перегони та регулювання (50:20) Етика та підтримка (01:04:07) Питання про свідомість ШІ (01:21:34) Позитивні видіння майбутнього (01:39:12) Підтримка розробників штучного інтелекту (01:43:09) Аутро