Joelle đã xây dựng phòng thí nghiệm AI tại Meta Cô ấy đã làm việc và học hỏi từ Zuck Cô ấy là một trong những bộ óc hàng đầu trong lĩnh vực AI Những điều mà mọi người nghĩ họ biết về AI nhưng lại sai 👇 - Tại sao các quy luật mở rộng sẽ tiếp tục - Tại sao bạn không thể mua thành công trong AI bằng cách thu hút nhân tài - Tương lai của dữ liệu tổng hợp & ý nghĩa của nó đối với các mô hình - Tại sao lập trình AI tương tự như tạo hình ảnh vào năm 2015 Spotify 👉 Youtube 👉 Apple Podcasts 👉 Thời gian: 00:00 Giới thiệu 01:16 Cách Meta định hình cách tôi nghĩ về nghiên cứu AI 02:22 Những thách thức trong học tăng cường 08:33 Liệu có thể tiết kiệm vốn trong AI không 13:47 AI trong doanh nghiệp: Hiệu quả và sự chấp nhận 21:51 Những lo ngại về an ninh với các tác nhân AI 28:06 Liệu Zuck có thể thắng bằng cách mua những ngôi sao của AI không 32:11 Chi phí dữ liệu đang tăng lên 36:38 Dữ liệu tổng hợp và sự suy giảm mô hình 38:42 Tại sao lập trình AI tương tự như tạo hình ảnh vào năm 2015 51:16 Nếu Joelle là một VC, cô ấy sẽ đầu tư ở đâu? 51:50 Vòng hỏi nhanh: Bài học từ Zuck, sự thay đổi tư duy lớn nhất 5 điều tôi rút ra với @jpineau1 👇

1. Thước đo nào là đúng để đánh giá AI có thành công hay không? Liệu hầu hết nhân viên của bạn có thể làm gấp 10 lần công việc của họ với AI so với tự làm không? Con người và AI có những khả năng bổ sung cho nhau. Việc thay thế hoàn toàn một phần lực lượng lao động của bạn là không thực tế. Rất muốn nghe ý kiến của bạn về điều này @DavidCahn6 @eisokant @btaylor @varunvummadi

2. Tầm quan trọng của AI mã nguồn mở Việc đóng mã mọi thứ là một sai lầm nghiêm trọng. Chúng ta cần những ý tưởng được lưu thông để thúc đẩy nghiên cứu AI. Rất mong được nghe ý kiến của bạn về điều này @soumithchintala @ylecun @douwekiela @aaref @jasoncwarner

3. Những Ngôi Sao AI Không Làm Việc Để Xây Dựng Một Đội Ngũ Có một đám ngôi sao AI trong một căn phòng không làm cho họ trở nên năng suất hơn. Họ cần một cỗ máy thực thi, họ cần sự kết nối xã hội. Tôi là một người tin tưởng lớn vào việc xây dựng các đội ngũ đa dạng với những tài năng bổ sung cho nhau. Rất muốn nghe ý kiến của bạn về điều này @mntruell @paulbz @mmurph @ivanhzhao

4. Tương lai của thị trường cung cấp dữ liệu cho những cái tên như Mercor và Surge sẽ ra sao? Mối quan hệ đối tác giữa con người và AI không phải là một giai đoạn. Cân bằng đầu ra sẽ thay đổi; con người sẽ cung cấp hướng đi bổ sung. Một số công ty có thể không tồn tại trong 5 năm tới nhưng việc đào tạo dưới sự hướng dẫn của con người sẽ vẫn tồn tại. Rất muốn nghe ý kiến của bạn, thị trường dữ liệu sẽ trông như thế nào vào năm 2030? @BrendanFoody @echen @GarrettLord @speechu @jonsidd @manuaero @peterfenton

5. Điều gì sẽ xảy ra khi chúng ta có một thế giới với quá nhiều mã được tạo ra bởi AI Với quá nhiều mã được tạo ra bởi AI, nút thắt không phải là việc tạo ra: mà là việc lựa chọn. Chúng ta sẽ cần các cơ chế biên tập để chọn ra mã có giá trị, an toàn và có mục đích. Rất muốn nghe ý kiến của bạn về điều này @natfriedman @rauchg @scottbelsky @aparnacd @TYehoshua