I risultati sono ancora più interessanti: The Atlantic ha testato TUTTI i 25 vincitori precedenti, oltre a un racconto del 2021 dello scrittore zimbabwese Simbarashe Steyn Kundizeza, quest'anno vincitore. Ogni singolo racconto è stato classificato come SCRITTO DA UN UMANO da Pangram. L'indagine è in corso.
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Anche con l'assistenza dell'IA.
Nel caso degli scacchi, c'è stato un momento in cui un essere umano e un'IA insieme erano migliori dell'IA da sola.
Poi, alla fine, la presenza della persona peggiorava la situazione.
La cosa più intelligente era l'IA che operava da sola.
Penso che qualcosa del genere possa essere un quadro di riferimento interessante per la superintelligenza.
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Martedì sera, ho pianto, e questo ha svegliato mia figlia. OpenAI ha distrutto il mio campo di ricerca. Volevano dimostrare di poterci annientare.
Queste sono le parole di Hugo Duminil-Copin, vincitore della medaglia Fields, che stava lavorando su 16 problemi che OpenAI afferma ora di aver risolto.
E dice che alcuni matematici potrebbero ora preferire tenere i loro problemi di ricerca per sé, piuttosto che condividerli pubblicamente. L'intelligenza artificiale potrebbe effettivamente rendere la matematica meno aperta.
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Muse Wonder riporta Meta all'avanguardia dell'intelligenza artificiale.
L'azienda ha appena lanciato Muse Wonder, la cui versione più avanzata supera Claude Opus 5.5 in 8 dei 14 test di riferimento pubblicati.
Una pietra miliare importante per Zuckerberg.
Muse Wonder è superiore a GPT-6 Astra e Claude Fable 5.1 in attività di programmazione complesse, lavori legali e automazione aziendale.
La differenza più significativa si riscontra nel test SWE-Marathon, un test di ingegneria molto lungo, dove Full ottiene un punteggio di 57,5 contro i 46,3 di Opus 5.5.
Full è anche in testa a DeepSWE 1.1, un test di programmazione a lungo termine, con un punteggio di 79,0 contro i 74,2, in test eseguiti da terze parti indipendenti, come dichiarato da Meta.
Nel test di riferimento per agenti legali di Harvey, che valuta solo i compiti completati senza errori, Full ottiene un punteggio di 13,1, più del triplo rispetto ai 4,2 di Opus 5.5.
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L'azienda ha appena lanciato Muse Wonder, la cui versione più avanzata supera Claude Opus 5.5 in 8 dei 14 test di riferimento pubblicati.
Una pietra miliare importante per Zuckerberg.
Muse Wonder è superiore a GPT-6 Astra e Claude Fable 5.1 in attività di programmazione complesse, lavori legali e automazione aziendale.
La differenza più significativa si riscontra nel test SWE-Marathon, un test di ingegneria molto lungo, dove Full ottiene un punteggio di 57,5 contro i 46,3 di Opus 5.5.
Full è anche in testa a DeepSWE 1.1, un test di programmazione a lungo termine, con un punteggio di 79,0 contro i 74,2, in test eseguiti da terze parti indipendenti, come dichiarato da Meta.
Nel test di riferimento per agenti legali di Harvey, che valuta solo i compiti completati senza errori, Full ottiene un punteggio di 13,1, più del triplo rispetto ai 4,2 di Opus 5.5.
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⚠️ I ricercatori stanno svelando il funzionamento interno dell'intelligenza artificiale
L'interpretabilità meccanicistica sta offrendo ai ricercatori una visione più approfondita di ciò che accade all'interno dei modelli linguistici di grandi dimensioni e di come sviluppano rappresentazioni interne che vanno oltre le semplici associazioni di parole.
Gli studi hanno dimostrato che i modelli possono sviluppare caratteristiche interne che rappresentano concetti, tracciare le relazioni tra i fatti e, a volte, scoprire regole generali che consentono loro di risolvere problemi che non hanno mai affrontato prima.
Un fenomeno interessante è chiamato "grokking": durante l'addestramento, un modello può improvvisamente passare dalla memorizzazione di esempi alla generalizzazione a partire da schemi sottostanti. In alcuni esperimenti, le prestazioni su nuovi problemi migliorano notevolmente anche dopo un lungo periodo di apparente fallimento.
Questo suggerisce che le reti neurali possono scoprire regole compatte a partire dai dati, senza che qualcuno le programmi esplicitamente.
Questi risultati non dimostrano che l'intelligenza artificiale comprenda la realtà nello stesso modo degli esseri umani, né che i modelli semplicemente cancellino i fatti memorizzati e li sostituiscano con un modello completo del mondo.
Fonte
@AnotherIntelligence l
L'interpretabilità meccanicistica sta offrendo ai ricercatori una visione più approfondita di ciò che accade all'interno dei modelli linguistici di grandi dimensioni e di come sviluppano rappresentazioni interne che vanno oltre le semplici associazioni di parole.
Gli studi hanno dimostrato che i modelli possono sviluppare caratteristiche interne che rappresentano concetti, tracciare le relazioni tra i fatti e, a volte, scoprire regole generali che consentono loro di risolvere problemi che non hanno mai affrontato prima.
Un fenomeno interessante è chiamato "grokking": durante l'addestramento, un modello può improvvisamente passare dalla memorizzazione di esempi alla generalizzazione a partire da schemi sottostanti. In alcuni esperimenti, le prestazioni su nuovi problemi migliorano notevolmente anche dopo un lungo periodo di apparente fallimento.
Questo suggerisce che le reti neurali possono scoprire regole compatte a partire dai dati, senza che qualcuno le programmi esplicitamente.
Questi risultati non dimostrano che l'intelligenza artificiale comprenda la realtà nello stesso modo degli esseri umani, né che i modelli semplicemente cancellino i fatti memorizzati e li sostituiscano con un modello completo del mondo.
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Probabilmente è una cosa terribile, ma mi fa troppo ridere 🤣 🤣
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#ai@HappyCloud
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~ Emad Mostaque, fondatore di Stability AI:
Tra due anni, se il vostro lavoro si svolge dietro uno schermo, sarete la persona meno intelligente del team, e trascinarete tutti gli altri verso il basso, perché tutti i vostri colleghi saranno intelligenze artificiali. E quindi, il valore del vostro lavoro intellettuale sarà negativo. Vi pagheranno per non far parte del team. A partire da questa settimana, non siamo più le entità più intelligenti su questo pianeta.
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Il CEO di Anthropic, Dario Amodei, ha sostenuto che l'intelligenza artificiale potrebbe accelerare drasticamente la ricerca biologica, comprimendo potenzialmente un secolo di progressi scientifici in soli 5-10 anni.
La corsa alla longevità sta già attirando importanti capitali del settore tecnologico. Jeff Bezos ha investito in Altos Labs, Sam Altman è coinvolto con Retro Biosciences, e Peter Thiel è associato a NewLimit. Il loro obiettivo comune è comprendere l'invecchiamento e sviluppare metodi per prolungare la vita umana in salute.
Alcune di queste ricerche stanno superando i confini del laboratorio. Retro Biosciences, ad esempio, sta sviluppando terapie volte a migliorare la salute cellulare, mentre gli scienziati stanno esplorando modi per invertire alcuni aspetti dell'invecchiamento cellulare. Tuttavia, questi approcci rimangono sperimentali, e raddoppiare la durata della vita umana è tutt'altro che un risultato provato.
Una possibilità più concreta è che l'intelligenza artificiale possa accelerare la scoperta di farmaci, svelare i meccanismi dell'invecchiamento e aiutare i ricercatori a sviluppare trattamenti che altrimenti richiederebbero decenni per essere scoperti.
Questo rende il prossimo decennio particolarmente interessante per la scienza della longevità. Non sappiamo quando arriveranno importanti scoperte, né se queste porteranno i risultati che le persone si aspettano.
Nel frattempo, proteggere la propria salute oggi potrebbe essere il modo più pratico per darsi l'opportunità di beneficiare dei progressi della medicina di domani.
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Questa è la mappa dei cavi internet sottomarini che attraversano il pianeta Terra.
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Al summit scientifico della Casa Bianca, 11 aziende si sono impegnate a investire 2,4 miliardi di dollari in strumenti di calcolo e intelligenza artificiale per la missione Genesis, che ora coinvolge più di 15 agenzie federali.
Nvidia ha contribuito con la somma più alta, 1 miliardo di dollari in 5 anni. AMD ha donato 500 milioni di dollari, OpenAI 200 milioni di dollari, e Anthropic e Google 150 milioni di dollari ciascuna, mentre Micron, AWS e Crusoe hanno donato 50 milioni di dollari ciascuna.
Il governo sta rapidamente diventando uno dei NUOVI maggiori acquirenti di risorse di calcolo per l'intelligenza artificiale.
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Jeffrey Katzenberg, l'ex responsabile della ricerca di Sora, Bill Peebles, e l'ex direttore finanziario di Dropbox, Sujay Jaswa, hanno fondato quella startup, la cui identità non è stata rivelata, con l'obiettivo di sviluppare video basati sull'intelligenza artificiale per i filmmaker. Secondo i termini in discussione, la startup potrebbe personalizzare pesantemente Sora e vendere software basato su di esso, mentre OpenAI riceverebbe una quota azionaria non divulgata.
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A partire dal 2027, Microsoft prevede di implementare sistemi Maia con una potenza di diversi gigawatt, potenzialmente superando 1 MILIONE di chip, che diventeranno il suo sistema principale per l'inferenza di intelligenza artificiale. Maia 300 promette di offrire il 40% di token in più per watt rispetto ai sistemi GPU più avanzati.
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Ha promesso maggiori investimenti e continua a respingere le richieste di rallentare lo sviluppo dell'IA. Meta sta già sviluppando il suo prossimo modello e prevede che lo sviluppo "diventerà notevolmente più rapido". Meta prevede di realizzare "molte più cose" in futuro, ma ogni compito potrebbe richiedere "un numero leggermente inferiore di persone".
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