Melepaskan podcast bersama @benfielding, Pengetua Bersama dan CEO di @gensynai Ben memulakan PhD-nya dalam pembelajaran mendalam pada 2015, jauh sebelum gelombang perhatian semasa sekitar AI. Dalam episod ini, saya ingin membincangkan bagaimana beliau memikirkan kemajuan yang telah kita capai, ekonomi membina model yang lebih besar, dan apa yang akan datang seterusnya. Kita membincangkan mengapa beliau meragui sama ada dana yang dimasukkan ke dalam AI terpusat akan dibalikkan melalui penggunaan produk, bagaimana model terbuka mempengaruhi perniagaan itu, dan mengapa memiliki pelanggan yang terus menggunakan produk anda lebih penting daripada terus mendahului dalam ukuran prestasi. Kita juga melalui bagaimana Gensyn berubah. Pasukan berpindah dari fokus kepada pengiraan terdesentralisasi kepada mengumpulkan maklumat yang benar dari dunia. Ben menjelaskan mengapa mereka membuat keputusan itu dan bagaimana Delphi menggunakan pasaran untuk menggabungkan maklumat dan mengesahkannya dengan apa yang sebenarnya berlaku. Ini membawa kepada peramalan. Ben percaya meramal peristiwa masa depan boleh menjadi penggunaan AI yang jauh lebih besar. Kita membincangkan bagaimana model boleh belajar daripada kebenaran atau kesalahan mereka, mengapa orang memerlukan sebab untuk berkongsi apa yang mereka tahu, dan apa maksudnya mempunyai kalkulator kebarangkalian yang membantu dengan keputusan harian. Kita membincangkan - Latar belakang Ben dalam pembelajaran mendalam dan asal-usul Gensyn - Ekonomi model AI yang lebih besar dan sama ada perbelanjaan itu munasabah - Model terbuka, persaingan, dan membina produk yang orang terus gunakan - Mengapa Gensyn berpindah jauh daripada fokus kepada pengiraan - Mengesahkan kerja pembelajaran mesin dan membuat latihan boleh diaudit dengan open-1b - Delphi, pasaran maklumat, dan belajar daripada hasil sebenar - Memberi ganjaran kepada orang yang berkongsi bukti di sebalik ramalan mereka - Peramalan, keputusan yang lebih baik, dan di mana desentralisasi membantu Masa 0:00 – Bolehkah AI Meramal Masa Depan? 1:14 – Ben Fielding dan Asal-usul Gensyn 7:26 – Memperbesar AI Melampaui Kumpulan Lebih Besar 13:29 – Mengapa Permulaan Boleh Mengambil Pendekatan Berbeza 18:49 – Kepercayaan dan Mengesahkan Pembelajaran Mesin 23:59 – Ekonomi AI Terpusat 27:29 – Mengapa Gensyn Berpindah Jauh Daripada Pengiraan 31:09 – open-1b dan Latihan AI yang Boleh Diaudit 35:47 – Model Terbuka dan Makmal Tertutup 43:29 – Produk AI, Pelanggan, dan Neoclouds 50:13 – Dari LLM kepada Peramalan 53:44 – Melatih Model untuk Membuat Ramalan Lebih Baik 57:10 – Delphi dan Pasaran Maklumat 1:02:26 – Memberi Ganjaran kepada Bukti di Sebalik Ramalan 1:04:34 – Di Mana Crypto dan AI Sebenarnya Bertemu 1:11:35 – Gelombang AI Berikutnya Nikmati!