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Вміст надано Kevin Escoda. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Kevin Escoda або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
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QuickTalk v06 | Social Media: faida tra Kendrick Lamar e Drake, quando la storia della musica si sviluppa 24/7 sui social media

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Estratto del QuickTalk v06 speciale LLM, RegTech e Kendrick Lamar vs. Drake (la storia della musica si svolge 24/7 su twitter).
👉 Questa pillola in versione video: https://www.youtube.com/watch?v=C8_Pmuxz7RA
👉 Questa pillola in versione testo / newsletter: https://disruptivetalks.substack.com/p/quicktalk-v06-ai-come-gli-llm-imparano
ATTENZIONE: consigliamo la versione video per non perdere la parte di presentazione dei grafici o altre informazioni.
In uno precedente QuickTalk abbiamo esplorato Llama 3, il modello linguistico avanzato di Meta. La discussione si è incentrata sui benchmark e sulla loro "saturazione", un concetto cruciale per comprendere la direzione e le sfide della ricerca futura in intelligenza artificiale.
Due anni fa, il progetto Beyond the Imitation Game benchmark (BIG-bench) ha unito 450 ricercatori per creare 204 compiti volti a testare i Large Language Models (LLM). Il progetto mirava a valutare i limiti e le potenzialità di queste tecnologie, mettendo in luce le cosiddette "abilità emergenti". Queste abilità, che compaiono improvvisamente all'aumentare della complessità dei modelli, stanno spingendo i ricercatori a riflettere sui potenziali impatti e sui rischi dell'intelligenza artificiale.
Uno studio di Stanford ha messo in discussione i risultati del BIG-bench, suggerendo che i balzi nelle prestazioni potrebbero derivare dalle metodologie di valutazione usate, che non considerano punteggi intermedi. Questo ha portato a un dibattito sulla vera natura delle "abilità emergenti" e sulle metriche più adatte per misurare i progressi in questo campo.
La questione solleva importanti interrogativi filosofici sulla natura dell'intelligenza e della coscienza. Il dibattito si estende oltre la tecnologia per toccare aspetti fondamentali dell'esistenza e del comportamento complesso, riflettendo su come sistemi semplici possano manifestare proprietà inaspettatamente complesse.

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Розділи

1. QuickTalk v06 | Social Media: faida tra Kendrick Lamar e Drake, quando la storia della musica si sviluppa 24/7 sui social media (00:00:00)

2. Clash Tra Kendrick Lamar E Drake (00:00:07)

3. Interazione Con Gli Ascoltatori (00:08:26)

29 епізодів

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Due anni fa, il progetto Beyond the Imitation Game benchmark (BIG-bench) ha unito 450 ricercatori per creare 204 compiti volti a testare i Large Language Models (LLM). Il progetto mirava a valutare i limiti e le potenzialità di queste tecnologie, mettendo in luce le cosiddette "abilità emergenti". Queste abilità, che compaiono improvvisamente all'aumentare della complessità dei modelli, stanno spingendo i ricercatori a riflettere sui potenziali impatti e sui rischi dell'intelligenza artificiale.
Uno studio di Stanford ha messo in discussione i risultati del BIG-bench, suggerendo che i balzi nelle prestazioni potrebbero derivare dalle metodologie di valutazione usate, che non considerano punteggi intermedi. Questo ha portato a un dibattito sulla vera natura delle "abilità emergenti" e sulle metriche più adatte per misurare i progressi in questo campo.
La questione solleva importanti interrogativi filosofici sulla natura dell'intelligenza e della coscienza. Il dibattito si estende oltre la tecnologia per toccare aspetti fondamentali dell'esistenza e del comportamento complesso, riflettendo su come sistemi semplici possano manifestare proprietà inaspettatamente complesse.

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