Я тільки що прочитав цю статтю, і вона тихо перебудувала моє розуміння навчання ШІ взагалі. Суть у тому, що ніхто не стає кращим завдяки готовій роботі — ви стаєте кращими завдяки коментарям, коли старший показує вам, що було не так і чому. Редагування — це урок, а не чистий фінальний варіант... І саме так ШІ став кращим у коді. Він ніколи не вчився на готовому коді — він вчився на різницях. Кожен виправлений баг, кожен переписаний фрагмент, кожен «ні, роби так» — те, що Git зберігав роками. Але скрізь інше ми цю частину викидаємо. Презентація відправлена, меморандум архівований, договір підписаний — і думка, що її породила, зникла. Документ — це результат судження, з якого судження видалене. > Ось чому «зберігайте свої знання», шукаючи старі документи, ніколи не працювало. Кожна фірма створила систему запису — те, що вона знає. Ніхто не створив систему судження — те, що вона справді вважає хорошим. А судження проявляється, а не висловлюється... інтерв’ю брешуть, а редагування — ні. > Це те, чого не бачать у дебатах про «ненавчуваність / приватну коректність»: це не ненавчуване — воно просто живе в тому місці, яке всі видаляють. Питайте будь-яку фірму про її рівень прийняття — вона навіть не зможе вам сказати... ніхто не зберігав червоні лінії. Програмне забезпечення випадково зберегло свої чеки. Право і фінанси ніколи не створили свого Git. Судження — у різниці.

Інженери Anthropic лише що створили повний додаток з нуля, використовуючи лише цикл агентів. 40 хвилин від команди, яка розробляє Claude Code. Три агенти, що працюють у циклі: один планує, один створює, один оцінює — цикл продовжується, доки додаток не заціпить. У цьому демо ніхто не написав однаковий запит двічі. Вони один раз спроектували цикл і пішли. Подивіться, а потім прочитайте повний гайд про те, як створити такий самий нижче.

Я думав, що запізнився з штучним інтелектом, але після інтенсивних досліджень я вважаю, що це лише початок. Звичайно, ніщо не росте прямо вгору. Будуть хвилі підйому й спаду. Але ігнорувати це й називати це бульбашкою — неприпустимо.

Чи можуть судді-ШІ допускати помилки міркування, подібні до людських? Киньте два кубики. Хоча б один — 6. Багато хто каже: 1 з 6 Правильно: 1 з 11 Проста логічна пастка — яку спостерігають і в моделях ШІ. #AI #Ontology #DID #Web3

Дві хвилини на прибирання можуть зробити так, що Claude буде відчуватися, наче ви оновили модель. Відео не про якийсь секретний промпт. Це про видалення сміття, яке ви вже надали Claude. Старі навички, мертві з’єднання, напіввикористані інструменти, випадкові інструкції для робочого простору, покинуті експерименти. Все це може сидіти у тлі і тихо отруювати контекст. Потім люди кажуть: «Claude став гіршим». Можливо. А може, ви перетворили його на переповнений браузер з 47 вкладками і попросили його думати чітко. Це важливо, бо продуктивність агента — це не лише якість моделі. Це гігієна контексту, дисципліна з інструментами та те, скільки непотрібного сміття система має носити, перш ніж відповісти. Стаття справді про ту саму урок для користувача: розумніший ШІ не врятує хаотичну налаштовану систему. Модель може бути потужною, але все одно генерувати слабкі результати, якщо оточуюче середовище шумне. Іноді обмеження — це не Claude. Це ящик для сміття, який ви під’єднали до нього.

Одна річ, що викинулася мені в очі щодо ExpRL, — це те, що вона розкриває обмеження того, як ми зараз розуміємо прогрес штучного інтелекту. Більшість тестів вимірюють лише те, чи модель досягає правильної відповіді. Вони майже ніколи не вимірюють, скільки корисних ідей було досліджено й відкинуто на шляху до неї. Людська інновація часто виникає з невдалих спроб. Не з ідеальних. Вчений може перевірити сотні неправильних гіпотез, перш ніж знайти правильну. Але традиційне підсилене навчання вважає кожен невдалий шлях однаково безцінним. ExpRL пропонує, що всередині цих невдач може приховуватися цінна інформація. Ця ідея важлива далеко за межами математичних тестів. Коли агенти ШІ стануть більш здатними, переможцями можуть стати не ті моделі, які знаходять відповіді найшвидше, а ті, які найбільше вчаться на помилках. Саме тому важлива верифікація. Без надійних способів оцінки проміжних міркувань і вихідних даних ми не можемо розрізнити продуктивне дослідження від чистої галюцинації. Майбутнє ШІ може залежати менше від генерації відповідей і більше від розуміння, які помилки варто вивчати. @ritualnet

Єдиний твіт, який вам потрібен, щоб вижити в еру ШІ. Недавно я сів і написав 10 «правил» для виживання у надходящій ері ШІ. Жодного ШІ-сопу — тільки мої щирі думки. Якщо ви хвилюєтесь щодо втрати роботи чи будь-яких наслідків ШІ, сподіваюся, ви прочитаєте це: Правило №1: Будьте швидкими Найважливіший навичка в ері ШІ — висока агентність. Інформація більше не є бар’єром. Ваша перевага — це швидкість. Зробіть метою бути тим, хто швидко діє. Правило №2: Створіть бізнес ШІ створює ДУЖЕ багато можливостей для бізнесу. Інформація тепер надзвичайно доступна, і у вас немає жодних виправдань, щоб не створити бізнес з прибутком. Правило №3: Використовуйте ШІ щодня Бути нативним користувачем ШІ більше не є необов’язковим. Інтегруйте його у своє життя і намагайтеся залишатися на передовій. Правило №4: EQ > IQ Коли всі мають доступ до тих самих інструментів ШІ, різниця вже не в інтелекті, а в вашій здатності встановлювати зв’язки з іншими людьми. Правило №5: Пріоритет — здоров’я Почніть з простих речей: сон, фізичні вправи, гідратація та харчування. Правило №6: Створіть особистий бренд Дистрибуція — це новий бар’єр. Створення контенту безкоштовне, і це найкращий канал дистрибуції. Правило №7: Навчіться продавати Це навичка, про яку ніхто не говорить. ШІ може створити продукт, написати текст, спроектувати сайт і запускати рекламу, але він все ще не може будувати людські зв’язки. Правило №8: Інвестуйте Інвестуйте у себе (навички) і у ШІ (лопати й кайла). Це найбільший бульбашка, яку ми коли-небудь бачили — скористайтеся нею. Правило №9: Будуйте мережу Створюйте свою мережу. Ваша мережа — це ваша остаточна безпека та спосіб отримати нові можливості. Правило №10: Залишайтеся допитливими Це мета-навичка, яка живить все вищезазначене. Ті, хто може швидко вчитися та ітерувати, зараз цінніші, ніж будь-коли. Збережіть це, щоб не забути.

[APRO Intelligence #07] ──────────────── Штучний інтелект чудово справляється зі STEM, програмуванням, математикою. Але емпатія, естетичне судження, чуття атмосфери, виявлення повільної причинно-наслідкової зв’язності — штучний інтелект ще дуже-дуже далеко від нас. Даніела з Anthropic ідеально це сформулювала: «Ми переходять до ери, коли людська сутність стає безпрецедентно дорогокою». Створюйте з допомогою ШІ. Не забувайте про те, що робить вас незамінним. → @APRO_Oracle

Гільєрмо Рауч, генеральний директор @vercel: «Кожна задача у світі врешті-решт перетворюється на завдання з програмування. Саме тому кожна лабораторія спішить до одного й того ж — агента з програмування, який працює без вас». Найчіткіший розбір того, куди далі рухатиметься штучний інтелект у програмуванні. Цінніший, ніж будь-який курс агентів за 500 доларів. Подивіться, а потім прочитайте, як запустити його, поки ви спите.