對英特爾的國有化真的是個可怕的主意。改變我的想法。

2030年預測：AI最深遠的潛力將受到以下因素的削弱：(1) 用戶留存驅動的自戀獎勵循環和 (2) 設計不良的民粹主義政治驅動的預防性監管。

在X上，隨著每次新的AI發布，"瘋狂的炒作"和"結束了"之間的劇烈波動掩蓋了一個相當清晰的情況：在過去的一年裡，似乎在有意義的基準測試上持續取得進展，且以相對穩定的指數速度進行，同時伴隨著顯著的成本降低。

人工水母。

"能想象一個未來嗎？" @gridsar 在 @revistaenie 的 THE STACK 中提到。編輯：@InterferenciasE。✨

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了解我兒子高中老師對學生講述人工智慧的內容真是個令人震驚的發現。 他們都覺得有必要向學生解釋這件事的重要性，但他們的基本知識令人感到恐懼地不足。這不僅僅是缺乏了解或持有奇怪的觀點——他們教授的是事實錯誤的概念。"這只是一個包含所有網站和圖像的大數據庫，"（谷歌搜索謬論）"它只是根據一套算法自動生成句子，"（ELIZA謬論）"他們做過研究證明這會讓你變得更笨，"（小報標題版的研究謬論）。 學生們走出教室時，智力水平比進來時稍微低了一點。 你能想像一位AP物理老師說光是通過以太傳播，電子是牛頓粒子，冷聚變已經解決，等等嗎？ 如果我有錢，我會資助一個項目來教中學老師LLM、ML、DL等的基礎知識。他們出於好意，關心孩子們，想知道該教什麼，但卻被留給自己去摸索。這對任何形式的良好傳播都是一條可怕的道路，無論模型在上游如何被監管。

尋求關於最佳物理人工智慧、具身人工智慧、人工智慧機器人等播客、新聞通訊、X 頻道和 Substack 的推薦。尋找一些珍品。

從人類學到動物學，從工程學到城市規劃，每個學科都透過模擬產生、建模和驗證知識。一些計算機模擬被設計為沉浸式虛擬環境，其中體驗是人工化的。科學模擬則相反，它們並不創造欺騙性的幻覺。它們是使本來不可想像的潛在現實能夠被思考的手段：一種了解不可思議事物的技術。模擬是認識論技術，然而它們卻被深刻地忽視。它們是一種沒有重要理論的關鍵實踐。那么，模擬的一般理論會是什麼樣子呢？在這次演講中，本傑明·布拉特展示了這樣一種模擬理論需要考慮的內容：陰影、布景、場景、合成體驗、模型、演示、沉浸、詭計、玩具世界、微型模型和投影。 觀看本傑明·布拉特在《安提基特拉期刊》中的《模擬的一般理論》講座影片，或通過個人資料中的鏈接觀看。