المواضيع الرائجة
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
حتى بعد التقدم الحاد خلال الأشهر الثلاثة الماضية، لا يزال أداء الذكاء الاصطناعي مرتبطا بالألفة على المهام. في المجالات التي يمكن أخذ عينات منها بكثافة (عبر توليد برمجي + تحقق)، يكون الأداء غير محدود فعليا، وسيستمر في الارتفاع عن المستويات الحالية. في مجالات جديدة وغير مألوفة، يبقى الأداء منخفضا، ولا يزال التقدم يتطلب أفكارا جديدة، وليس فقط المزيد من البيانات والحوسبة.

منذ 11 ساعةً
حسنا، أعتقد أن تجربتي التي تركت الذكاء الاصطناعي يعمل على الأمور على مدار الساعة تنتهي هنا. لا ينجح. الكود يتضاعف بشكل كبير، والنتائج ليست جيدة جدا، والذكاء الاصطناعي لا يستطيع تجاوز الجدران الصعبة (لا يزال غير قادر حتى *فهم* SupGen)، وهو مكلف بشكل جنوني (أنفق ~1000 خلال اليومين الماضيين). أفضل النتائج تكون على مترجم جافاسكريبت، خاصة لأنه مألوف (مقارنة ب inets)، لكنه لا يستحق فقدان السيطرة على قاعدة الكود.
أعتقد أن حلم وجود ذكاء اصطناعي يعمل على الخلفية ويحرز تقدما حقيقيا في الأمور المهمة (أي أشياء جديدة حقا) لم يأت بعد. لا تزال آلة عالقة في بيانات تدريبها الخاصة، غير قادرة على التفكير خارج الصندوق. إنه رائع لبناء الأشياء التي تم بناؤها بالفعل. لكن ليس أشياء جديدة
أيضا، عادة ما يكون للبرمجة ميزة غير مقدرة بشكل كاف وهي أنك تقوم بأمرين في نفس الوقت: بناء قاعدة كود *و*تعلمها*. الاستخبارات الاصطناعية تفعل نصف ذلك فقط. النصف الآخر مستحيل 🤔 بوضوح
بالنسبة للمعايير التي تستهدف مهام جديدة، فإن شكل شائع من اختراق المعيار الذي يتجاوز هذه الفجوة هو توليد عينة كثيفة من المهام المحتملة عن طريق تعديل المساحة يدويا ثم استخدامها بالقوة الغاشمة. غالي جدا لكنه يعمل. لا يوجد الكثير مما يمكنك فعله لاستعادة صلاحية المعيار هنا سوى زيادة أبعاد مساحة المهام.
14
الأفضل
المُتصدِّرة
التطبيقات المفضلة
