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.
On February 27th, Durov posted that Channels were becoming a source of unverified information and that the company lacks the ability to check on their veracity. He urged users to be mistrustful of the things shared on Channels, and initially threatened to block the feature in the countries involved for the length of the war, saying that he didn’t want Telegram to be used to aggravate conflict or incite ethnic hatred. He did, however, walk back this plan when it became clear that they had also become a vital communications tool for Ukrainian officials and citizens to help coordinate their resistance and evacuations. Artem Kliuchnikov and his family fled Ukraine just days before the Russian invasion. Ukrainian forces have since put up a strong resistance to the Russian troops amid the war that has left hundreds of Ukrainian civilians, including children, dead, according to the United Nations. Ukrainian and international officials have accused Russia of targeting civilian populations with shelling and bombardments. Telegram has gained a reputation as the “secure” communications app in the post-Soviet states, but whenever you make choices about your digital security, it’s important to start by asking yourself, “What exactly am I securing? And who am I securing it from?” These questions should inform your decisions about whether you are using the right tool or platform for your digital security needs. Telegram is certainly not the most secure messaging app on the market right now. Its security model requires users to place a great deal of trust in Telegram’s ability to protect user data. For some users, this may be good enough for now. For others, it may be wiser to move to a different platform for certain kinds of high-risk communications. "He has kind of an old-school cyber-libertarian world view where technology is there to set you free," Maréchal said.
from no
