## Eficiența la nivel uman este necesară pentru AGI încheind o călătorie grozavă 🇸🇬 în care am avut ocazia să petrec timp cu @agihippo + am putut să-i văd pe @jeffdean @quocleix @denny_zhou și alții dau actualizări "State of GDM" 2025* De departe, tema recurentă #1 în conversațiile noastre este eficiența învățării. Calculul timpului de inferență este la modă acum, dar #efficiencyiscoming următor și, de obicei, sunt cu 3-6 luni înaintea majorității când am sentimente de genul acesta. Oamenii sunt adesea surprinși și apoi, în general, sunt de acord când trag o linie directă din breakthru de învățare auto-supravegheată și RLAIF și RLVR că toate sunt doar schimbări de pas în performanța câștigată pe punct de date, iar următorul salt exponent al acestei eficiențe a fost evident ceea ce Quoc a confirmat că Ilya lucrează și în discursul său la care se face referire mai jos + "muntele" lui Ilya pe care l-a identificat la NeurIPS. Aș paria niște bani că soluția la asta este un nou bloc / abstracție non-transformatoare care nu este "doar multiagenți" și este mai asemănător cu testarea în timp real și rezolvarea ipotezelor potențiale ale modelului de lume, un fel de cum rezolvi un puzzle sudoku sau joci Cluedo. acesta este singurul mod sistematic în care știu cum să reduc procesul de învățare umană în care putem învăța concepte cu 10-20 de puncte de date pe concept mai puțin decât SOTA actual. Dacă aș fi cercetător, aș începe aici acum... Și ar fi foarte ironic/cool dacă aceasta ar fi victoria finală a lui @ylecun. *+ a făcut câteva întâlniri cu bogăție suverană locală + startup-uri!