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I LLM sono assolutamente straordinari per cose che rientrano nel loro set di addestramento (in distribuzione).
Sono utili per esperti esperti per cose appena oltre il set di addestramento. Al confine della distribuzione.
Poche prove di progressi ben oltre la distribuzione finora.

8 set, 00:17
Co-fondatore di OpenAI: “gpt-5 pro per la matematica innovativa — in collaborazione con un professore di matematica”
Matematici: “A prima vista, questo potrebbe sembrare utile per una fase esplorativa, aiutandoci a risparmiare tempo. In pratica, tuttavia, è stato esattamente il contrario”
> sembra supportare solo la ricerca incrementale
> nessuna idea genuinamente nuova
> solo combinazioni di idee provenienti da diverse fonti
> “siamo ancora lontani dal condividere l'entusiasmo incondizionato suscitato dal post di @SebastienBubeck”
previsioni future
> saturerà il panorama scientifico con contributi tecnicamente corretti ma solo moderatamente interessanti
> rendendo più difficile per il lavoro veramente originale emergere
> “un'inondazione di output tecnicamente competenti ma privi di ispirazione che diluisce l'attenzione”
> gli studenti di dottorato potrebbero perdere opportunità essenziali per sviluppare competenze fondamentali
> non solo una perdita di originalità, ma anche un indebolimento del processo stesso di diventare matematici
per favore, non cadere nelle tattiche PR di OAI.

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