Пока я летел до Ванкувера, слушал подкаст с Yoshua Bengio. Это канадский профессор, ещё один отец-основатель Глубокого Обучения, помимо Яна ЛеКуна и Джефа Хинтона.
Иошуа поговорил про большие языковые модели и высокоуровневое мышление. Очень интересно было послушать про ботлнек сознания человека — мы можем активно держать в уме только небольшое количество переменных, что концептуально сильно отличается от того как сейчас работают Deep Learning модели. С одной стороны, это ограничивает мощность человеческого мышления. С другой стороны это очень полезный регуляризатор, который, возможно, и позволил человеческому мозгу так быстро развиться в процессе эволюции и "заставил" человека учиться оперировать высокоуровневыми концептами.
Иошуа рассуждает о том, как было бы круто добавить такой индуктивный байес в обучение нейросетей и подводит к тому, что текущие авторегрессионные модели (как, например GPT-4) — это не совсем то, что может обрести интеллект равный человеческому. Он говорит, что не масштабированием единым мы достигнем AGI, и что нам предстоит ещё много чего концептуально улучшить в текущий моделях.
Ещё он много раз ссылается на свои недавние работы, где он со студентами пытается развивать новый тип моделей — Generative Flow Networks (GFlowNets). Я о них впервые услышал только в том подкасте, думаю стоит разобраться, что за они.
Уровень сложности подкаста — выше среднего. Но все равно очень рекомендую к прослушиванию.
Пока я летел до Ванкувера, слушал подкаст с Yoshua Bengio. Это канадский профессор, ещё один отец-основатель Глубокого Обучения, помимо Яна ЛеКуна и Джефа Хинтона.
Иошуа поговорил про большие языковые модели и высокоуровневое мышление. Очень интересно было послушать про ботлнек сознания человека — мы можем активно держать в уме только небольшое количество переменных, что концептуально сильно отличается от того как сейчас работают Deep Learning модели. С одной стороны, это ограничивает мощность человеческого мышления. С другой стороны это очень полезный регуляризатор, который, возможно, и позволил человеческому мозгу так быстро развиться в процессе эволюции и "заставил" человека учиться оперировать высокоуровневыми концептами.
Иошуа рассуждает о том, как было бы круто добавить такой индуктивный байес в обучение нейросетей и подводит к тому, что текущие авторегрессионные модели (как, например GPT-4) — это не совсем то, что может обрести интеллект равный человеческому. Он говорит, что не масштабированием единым мы достигнем AGI, и что нам предстоит ещё много чего концептуально улучшить в текущий моделях.
Ещё он много раз ссылается на свои недавние работы, где он со студентами пытается развивать новый тип моделей — Generative Flow Networks (GFlowNets). Я о них впервые услышал только в том подкасте, думаю стоит разобраться, что за они.
Уровень сложности подкаста — выше среднего. Но все равно очень рекомендую к прослушиванию.
But because group chats and the channel features are not end-to-end encrypted, Galperin said user privacy is potentially under threat. Since its launch in 2013, Telegram has grown from a simple messaging app to a broadcast network. Its user base isn’t as vast as WhatsApp’s, and its broadcast platform is a fraction the size of Twitter, but it’s nonetheless showing its use. While Telegram has been embroiled in controversy for much of its life, it has become a vital source of communication during the invasion of Ukraine. But, if all of this is new to you, let us explain, dear friends, what on Earth a Telegram is meant to be, and why you should, or should not, need to care. Stocks closed in the red Friday as investors weighed upbeat remarks from Russian President Vladimir Putin about diplomatic discussions with Ukraine against a weaker-than-expected print on U.S. consumer sentiment. That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future. The message was not authentic, with the real Zelenskiy soon denying the claim on his official Telegram channel, but the incident highlighted a major problem: disinformation quickly spreads unchecked on the encrypted app.
from de
