Joelle byggde upp AI-labbet på Meta Hon arbetade och lärde sig av Zuck Hon är en av de ledande hjärnorna inom AI Vad alla tror att de vet om AI men får fel 👇 - Varför skalningslagar kommer att fortsätta - Varför du inte kan köpa framgång inom AI med talangförvärv - Framtiden för syntetisk data och vad det betyder för modeller - Varför AI-kodning är besläktat med bildgenerering 2015 👉 Spotify (på engelska) På YouTube 👉 Apple Podcaster 👉 Tidsstämplar: 00:00 Introduktion 01:16 Hur Meta formade hur jag tänker kring AI-forskning 02:22 Utmaningar inom Reinforcement Learning 08:33 Är det möjligt att vara kapitaleffektiv i AI 13:47 AI i företag: Effektivitet och adoption 21:51 Säkerhetsproblem med AI-agenter 28:06 Kan Zuck vinna genom att köpa superstjärnorna av AI 32:11 De Stigande Kostnaderna För Data 36:38 Syntetisk data och modellförsämring 38:42 Varför AI-kodning är besläktad med bildgenerering 2015 51:16 Om Joelle var en riskkapitalist, var skulle hon investera? 51:50 Snabbskjutning: Lärdomar från Zuck, största förändringen av tankesättet Mina 5 saker att ta med sig @jpineau1 👇

1. Vad är rätt barometer för om AI är framgångsrik? Kan de flesta av dina anställda göra 10 gånger sitt arbete med AI jämfört med på egen hand? Människor och AI har kompletterande förmågor. Att helt enkelt byta ut en del av din personalstyrka är orealistiskt. Älskar att höra dina tankar om denna @DavidCahn6 @eisokant @btaylor @varunvummadi

2. Vikten av AI med öppen källkod Att lägga till allt nära har varit ett stort misstag. Vi behöver idéer som cirkulerar för att främja forskningen om AI. Älskar att höra dina tankar om denna @soumithchintala @ylecun @douwekiela @aaref @jasoncwarner

3. AI Superstars arbetar inte för att bygga ett team Att ha ett gäng AI-superstjärnor i ett rum gör dem inte mer produktiva. De behöver en avrättningsmaskin, de behöver det sociala kittet. Jag tror mycket på att bygga mångsidiga team med kompletterande talanger. Älskar att höra dina tankar om detta @mntruell @paulbz @mmurph @ivanhzhao

4. Hur ser framtiden ut för dataförsörjningsmarknaden för sådana som Mercor och Surge? Partnerskapet mellan människa och AI är inte en fas. Balansen i produktionen kommer att förändras. Människor kommer att ge kompletterande vägledning. Vissa företag kanske inte finns om 5 år, men människostyrd utbildning är här för att stanna. Älskar att höra dina tankar, hur ser marknaden för data ut år 2030? @BrendanFoody @echen @GarrettLord @speechu @jonsidd @manuaero @peterfenton

5. WTF händer när vi har en värld med så mycket AI-genererad kod Med så mycket AI-genererad kod är flaskhalsen inte skapandet: det är urvalet. Vi behöver redaktionella mekanismer för att välja värdefull, säker och ändamålsenlig kod. Älskar att höra dina tankar om detta @natfriedman @rauchg @scottbelsky @aparnacd @TYehoshua