Створення RL envs – це приємно. робити те ж саме з верифікаторами/ПІ – це майже звикання. Я відчуваю себе як гра LMAO, щойно побудував свою першу пару ENV на цій екосистемі, і я не думаю, що можу або хочу зупинятися Цього тижня я спробую перенести всі ENV, які я створив цього року, і перенести їх на хаб

Середовища RL з відкритим вихідним кодом можуть бути найважливішим елементом для забезпечення відкритого коду AII

Зізнаюся, у мене є дуже конкретна місія з цим проектом. Напіврозпливчасте розгортання приватної бета-версії є його частиною. Набір завдань, які ми отримуємо, є його частиною. винагороди за графічний процесор є його частиною. Гівняні пости є його частиною. Подкасти є його частиною. Тут вирішальне значення має розум. Дозвольте мені пояснити. В даний час багато дискусій навколо середовищ RL зосереджено на цій новій хвилі стартапів, чия бізнес-модель полягає в побудові та продажу середовищ дуже невеликій кількості великих лабораторій на ексклюзивній основі. Механізація є найгучнішою, але їх є кількість. Замість того, щоб витрачати кошти на налаштування інструкцій зразків та анотацій, лабораторії прагнуть купувати приватні середовища як наступний великий витратний ресурс для навчання моделей. Це явище є як серйозним ризиком для перспективи того, що моделі з відкритим вихідним кодом залишаться конкурентоспроможними, так і серйозною можливістю схилити шальки терезів, якщо ми зможемо змістити центр ваги. Якщо хороше середовище є дорогим і прихованим, моделі з відкритим вихідним кодом відстануть ще більше. По суті, це те, що сталося з даними передтренувальної підготовки. Але якщо може з'явитися досить надійна екосистема інструментів з відкритим вихідним кодом для середовищ і навчання, то варіант з відкритим вихідним кодом також може бути найсучаснішим. Приблизно так сталося з Pytorch. Схилити шальки терезів тут – моя мета. Наша мета. Я приєднався до Prime Intellect, тому що всі були шалено талановиті, були до біса серйозні щодо місії AGI з відкритим вихідним кодом для всіх і не боялися про це говорити, а також тому, що команда мала єдину структурну перевагу, яка означала, що ми дійсно могли зробити кілька справжніх коливань. Ми продаємо комп'ютери. Ми створюємо інфраструктуру, щоб покращити ваші можливості використання цих обчислень. Ми досліджуємо, як змусити ці обчислення взаємодіяти по-новому. Ми готуємо більші та кращі моделі. У нас є правильні стимули для виконання важкої, необхідної роботи. Ці шматочки всі пов'язані між собою. Ми не можемо зробити це самотужки. Ніхто не може. Для цього знадобляться стартапи та підприємства, студенти та викладачі по всьому світу. В даний час Open Research не має інструментів для вивчення питань, які великі лабораторії вважають найбільш важливими для майбутнього прогресу. Ми повинні знайти спосіб створення цих інструментів. Ми намагаємося зробити це простіше. Ми всі повинні навчитися працювати разом, не винаходити велосипед, збирати окремі частини в більші пазли. Давайте візьмемо те, що ми колективно зробили до цього часу, приберемо це, зробимо так, щоб це працювало разом, зберемо більше людей у намет і почнемо грати в ігри з позитивною сумою. якщо ми не зможемо знайти кращі способи спільної роботи, ми прямуємо до майбутнього штучного інтелекту, де ми колективно просто *не знаємо, що це за моделі*, тому що завіса ніколи не піднімається, і все, що ми насправді бачимо, є лише іграшкою. У цьому просторі можна побудувати інший тип компанії; такий, який все ще дозволяє продавати великим лабораторіям, але не виключно; Такий, який все ще дозволяє вам мати свої комерційні секретні рови та друкувати солодкий ARR, але не робить нас колективно менш поінформованими про майбутнє, яке ми будуємо. базу браузерів. Курсор. Вих. Модальних. і незліченна кількість інших. Давайте зробимо більше таких. Ви можете побудувати чудову компанію, створивши потужні інструменти та інструменти для агентів, які відображають високоцінні завдання, які люди хочуть, щоб моделі дійсно виконували. мають елементи, які відкриті для вільного спроби, і елементи, які розміщуються за API. Плата за використання з деякими преміум-функціями Enterprise. створити найкращий клон excel у формі LLM, або клон figma, або клон turbotax. Змініть його настільки, щоб уникнути судового позову, а потім дозвольте приватним клієнтам побачити більш надійну для позову версію. Насолоджуйтесь здоровою конкуренцією на арені та знаходьте способи співпрацювати там, де це важливо. Знайдіть свій кут і будьте настільки хорошими, щоб ви могли продавати всім, будь то для RL або для реального використання. Досягайте критичної маси і будьте настільки доступними, що нікому не варто намагатися відновити те, що ви вже зробили. Я сподіваюся, що це часова шкала, в яку ми потрапимо. Це світ, де великі лабораторії все ще можуть працювати чудово, і, ймовірно, запропонують найпростіші способи витратити трохи більше, щоб покращити загальну продуктивність. Але це також той випадок, коли моделі з відкритим вихідним кодом не відстають, і кожен, хто достатньо небайдужий, може в основному бачити, що відбувається, і розуміти, як насправді навчаються моделі, які ми використовуємо. якщо ви думаєте про заснування або приєднання до компанії, орієнтованої на середовище RL, я закликаю вас подумати про те, на яку часову шкалу ви неявно робите ставку, і подумати про те, як ви ставитеся до цього.

Зізнаюся, у мене є дуже конкретна місія з цим проектом. Напіврозпливчасте розгортання приватної бета-версії є його частиною. Набір завдань, які ми отримуємо, є його частиною. винагороди за графічний процесор є його частиною. Гівняні пости є його частиною. Подкасти є його частиною. Тут вирішальне значення має розум. Дозвольте мені пояснити. В даний час багато дискусій навколо середовищ RL зосереджено на цій новій хвилі стартапів, чия бізнес-модель полягає в побудові та продажу середовищ дуже невеликій кількості великих лабораторій на ексклюзивній основі. Механізація є найгучнішою, але їх є кількість. Замість того, щоб витрачати кошти на налаштування інструкцій зразків та анотацій, лабораторії прагнуть купувати приватні середовища як наступний великий витратний ресурс для навчання моделей. Це явище є як серйозним ризиком для перспективи того, що моделі з відкритим вихідним кодом залишаться конкурентоспроможними, так і серйозною можливістю схилити шальки терезів, якщо ми зможемо змістити центр ваги. Якщо хороше середовище є дорогим і прихованим, моделі з відкритим вихідним кодом відстануть ще більше. По суті, це те, що сталося з даними передтренувальної підготовки. Але якщо може з'явитися досить надійна екосистема інструментів з відкритим вихідним кодом для середовищ і навчання, то варіант з відкритим вихідним кодом також може бути найсучаснішим. Приблизно так сталося з Pytorch. Схилити шальки терезів тут – моя мета. Наша мета. Я приєднався до Prime Intellect, тому що всі були шалено талановиті, були до біса серйозні щодо місії AGI з відкритим вихідним кодом для всіх і не боялися про це говорити, а також тому, що команда мала єдину структурну перевагу, яка означала, що ми дійсно могли зробити кілька справжніх коливань. Ми продаємо комп'ютери. Ми створюємо інфраструктуру, щоб покращити ваші можливості використання цих обчислень. Ми досліджуємо, як змусити ці обчислення взаємодіяти по-новому. Ми готуємо більші та кращі моделі. У нас є правильні стимули для виконання важкої, необхідної роботи. Ці шматочки всі пов'язані між собою. Ми не можемо зробити це самотужки. Ніхто не може. Для цього знадобляться стартапи та підприємства, студенти та викладачі по всьому світу. В даний час Open Research не має інструментів для вивчення питань, які великі лабораторії вважають найбільш важливими для майбутнього прогресу. Ми повинні знайти спосіб створення цих інструментів. Ми намагаємося зробити це простіше. Ми всі повинні навчитися працювати разом, не винаходити велосипед, збирати окремі частини в більші пазли. Давайте візьмемо те, що ми колективно зробили до цього часу, приберемо це, зробимо так, щоб це працювало разом, зберемо більше людей у намет і почнемо грати в ігри з позитивною сумою. Все, що ми створюємо, спрямоване на те, щоб зробити це простіше. якщо ми не зможемо знайти кращі способи спільної роботи, ми прямуємо до майбутнього штучного інтелекту, де ми колективно просто *не знаємо, що це за моделі*, тому що завіса ніколи не піднімається, і все, що ми насправді бачимо, є лише іграшкою. У цьому просторі можна побудувати інший тип компанії; такий, який все ще дозволяє продавати великим лабораторіям, але не виключно; Такий, який все ще дозволяє вам мати свої комерційні секретні рови та друкувати солодкий ARR, але не робить нас колективно менш поінформованими про майбутнє, яке ми будуємо. базу браузерів. Курсор. Вих. Модальних. і незліченна кількість інших. Давайте зробимо більше таких. Ви можете побудувати чудову компанію, створивши потужні інструменти та інструменти для агентів, які відображають високоцінні завдання, які люди хочуть, щоб моделі дійсно виконували. мають елементи, які відкриті для вільного спроби, і елементи, які розміщуються за API. Плата за використання з деякими преміум-функціями Enterprise. створити найкращий клон excel у формі LLM, або клон figma, або клон turbotax. Змініть його настільки, щоб уникнути судового позову, а потім дозвольте приватним клієнтам побачити більш надійну для позову версію. Насолоджуйтесь здоровою конкуренцією на арені та знаходьте способи співпрацювати там, де це важливо. Знайдіть свій кут і будьте настільки хорошими, щоб ви могли продавати всім, будь то для RL або для реального використання. Досягайте критичної маси і будьте настільки доступними, що нікому не варто намагатися відновити те, що ви вже зробили. Я сподіваюся, що це часова шкала, в яку ми потрапимо. Це світ, де великі лабораторії все ще можуть працювати чудово, і, ймовірно, запропонують найпростіші способи витратити трохи більше, щоб покращити загальну продуктивність. Але це також той випадок, коли моделі з відкритим вихідним кодом не відстають, і кожен, хто достатньо небайдужий, може в основному бачити, що відбувається, і розуміти, як насправді навчаються моделі, які ми використовуємо. якщо ви думаєте про заснування або приєднання до компанії, орієнтованої на середовище RL, я закликаю вас подумати про те, на яку часову шкалу ви неявно робите ставку, і подумати про те, як ви ставитеся до цього.

Хочете зробити свій внесок у AGI з відкритим вихідним кодом? Приєднуйтесь до нас у створенні середовищ rl за допомогою Пінгуйте @willccbb, @johannes_hage або мене з тим, що ви хочете створити - ми надішлемо вам ранній доступ до хабу та список винагород за створення середовищ.

Щойно висунув свій перший @PrimeIntellect Environment - це логічний розв'язувач головоломок, перевірте його, дайте мені знати, що ви думаєте, і дайте мені знати, які інші середовища ви, можливо, захочете побачити, можливо, я проверну ще кілька на цих вихідних.

Відчуваю, що ми можемо готувати тут. Час покаже

Дайте мені кілька ідей, хлопці! які клінічні та біомедичні завдання РЛ ви завжди хотіли виконувати? Пам'ятайте, що багато медичних завдань легко перевіряються, особливо коли мова йде про зір!

The @arcinstitute Virtual Cell Challenge: призи на суму до 100 000 доларів США за точне прогнозування реакцій клітин на генетичні або хімічні збурення.

Зареєструйтеся сьогодні на Virtual Cell Challenge та використовуйте штучний інтелект для вирішення однієї з найскладніших проблем біології. Оголошений у @CellCellPress році, конкурс проводиться Arc Institute за підтримки @nvidia, @10xGenomics та @UltimaGenomics.