Os LLMs são absolutamente incríveis para coisas em ou como seu conjunto de treinamento (em distribuição). Eles são úteis para especialistas experientes para coisas que vão além do conjunto de treinamento. Na fronteira da distribuição. Poucas evidências de avanços muito além da distribuição até agora.
NIK
NIK8 de set., 00:17
Cofundador da OpenAI: "gpt-5 pro for novel mathematics — em parceria com um professor de matemática" Matemáticos: "À primeira vista, isso pode parecer útil para uma fase exploratória, ajudando-nos a economizar tempo. Na prática, porém, foi exatamente o oposto" > só parece apoiar pesquisas incrementais > ideias genuinamente novas > apenas combinando ideias provenientes de diferentes fontes > "ainda estamos longe de compartilhar o entusiasmo sem reservas despertado por @SebastienBubeck postagem" Previsões futuras > saturará o cenário científico com contribuições tecnicamente corretas, mas apenas moderadamente interessantes > tornando mais difícil para o trabalho verdadeiramente original se destacar > "uma enxurrada de resultados tecnicamente competentes, mas sem inspiração, que dilui a atenção" > estudantes de doutorado podem perder oportunidades essenciais para desenvolver habilidades fundamentais > não apenas uma perda de originalidade, mas também um enfraquecimento do próprio processo de se tornar um matemático por favor, não caia nas táticas de relações públicas da OAI.
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