Joelle heeft het AI-lab bij Meta gebouwd Ze heeft gewerkt en geleerd van Zuck Ze is een van de leidende geesten in AI Wat iedereen denkt te weten over AI maar verkeerd heeft 👇 - Waarom schaalwetten zullen blijven bestaan - Waarom je succes in AI niet kunt kopen met talentacquisities - Toekomst van synthetische data & wat het betekent voor modellen - Waarom AI-codering vergelijkbaar is met beeldgeneratie in 2015 Spotify 👉 Youtube 👉 Apple Podcasts 👉 Tijdstempels: 00:00 Intro 01:16 Hoe Meta heeft gevormd hoe ik over AI-onderzoek denk 02:22 Uitdagingen in versterkend leren 08:33 Is het mogelijk om kapitaal efficiënt te zijn in AI 13:47 AI in ondernemingen: efficiëntie en adoptie 21:51 Beveiligingszorgen met AI-agenten 28:06 Kan Zuck winnen door de supersterren van AI te kopen 32:11 De stijgende kosten van data 36:38 Synthetische data en modeldegradatie 38:42 Waarom AI-codering vergelijkbaar is met beeldgeneratie in 2015 51:16 Als Joelle een VC was, waar zou ze dan in investeren? 51:50 Snelle ronde: lessen van Zuck, grootste mindsetverschuiving Mijn 5 belangrijkste punten met @jpineau1 👇

1. Wat is de juiste maatstaf om te bepalen of AI succesvol is? Kunnen de meeste van je werknemers hun werk 10 keer beter doen met AI dan alleen? Mensen en AI hebben complementaire vaardigheden. Het is onrealistisch om een deel van je personeel volledig te vervangen. Ik hoor graag jullie gedachten hierover @DavidCahn6 @eisokant @btaylor @varunvummadi

2. Het Belang van Open Source AI Alles dicht bij elkaar houden is een grote fout geweest. We hebben ideeën nodig om het onderzoek naar AI vooruit te helpen. Ik hoor graag jullie gedachten hierover @soumithchintala @ylecun @douwekiela @aaref @jasoncwarner

3. AI Supersterren Werken Niet Aan Het Bouwen Van Een Team Een stel AI-supersterren in een kamer maakt hen niet productiever. Ze hebben een uitvoeringsmachine nodig, ze hebben de sociale lijm nodig. Ik geloof sterk in het bouwen van diverse teams met complementaire talenten. Ik hoor graag jullie gedachten hierover @mntruell @paulbz @mmurph @ivanhzhao

4. Wat is de toekomst van de dataleveringsmarkt voor bedrijven zoals Mercor en Surge? De samenwerking tussen mens en AI is geen fase. De balans van uitkomsten zal verschuiven; mensen zullen aanvullende richting geven. Sommige bedrijven bestaan misschien niet meer over 5 jaar, maar mensgestuurde training is hier om te blijven. Ik hoor graag je gedachten, hoe ziet de markt voor data eruit in 2030? @BrendanFoody @echen @GarrettLord @speechu @jonsidd @manuaero @peterfenton

5. WTF Gebeurt Er Als We Een Wereld Hebben Met Zoveel AI-gegenereerde Code Met zoveel AI-gegenereerde code is de bottleneck niet de creatie: het is de selectie. We zullen redactionele mechanismen nodig hebben om waardevolle, veilige, doelgerichte code te kiezen. Ik hoor graag jullie gedachten hierover @natfriedman @rauchg @scottbelsky @aparnacd @TYehoshua