@lucas_montano Eu sei mais pensar que programar, lembro me de quase desistir em 2021 quando não existia chat gpt por bug de código que eu demorava dias pra resolver, chat gpt que me fez continuar.
@FIGHTZINCLUB eu to gostando porque minha bolha é tecnologia e bitcoin, bom é que não preciso mais traduzir, por isso estava mais no reddit. mas agora, ta muito massa e te entendo, muito do conteúdo que aparece pra mim é de predominancia americana.
@brunofaggion Satisfactory também é muito bom. Problema é que parece que o jogo nunca acaba e vc joga 5 horas direto e parece que tudo aconteceu em uma 1 hora, o jogo necessita muita concentração e organização de fluxo.
O mundo pós IA é basicamente revisar código, e esse até agora foi o recorde meu. Pior que tinha que revisar com muita atenção, e tive que fazer isso dezenas de vezes (e teve época que ele tinha 400k de changes). Cada review leva no mínimo 2h. Conclusão: espero aposentar logo!
@AvelinoReAu não sei qual o diferencial, mas tem milhares de ferrramentas como essa expalhadas por ai, se ele conseguiu esse faturamento com esse mercado gigantesco de software de gerenciamento de finanças, está de parabéns.
the AGI breakthrough is just training efficiency
that's all there is to it. we have AGI already, LLMs ARE capable of learning any skill. it just takes millions of dollars to teach them a new skill/domain
if we can bring that down to $100 then, we solve:
- 1. continual learning: just retrain
- 2. acquiring new skills: just retrain
- 3. producing new knowledge: search while training
that's all. AGI is merely an efficiency question and the fact people completely ignore that makes me intellectually offended
the only companies seriously working on AGI are these who are addressing the efficiency problem, and, no, you are NOT going to solve that without throwing away the whole ML stack. it takes MILLIONS to train a new model. we're not going to make this shit 10000x more efficient while still learning by gradient descent
a whole new approach is needed, one that replicates GPT-3 with a fraction of the cost. there is no theoretical limitation, but not enough people are dedicating their times to that because incremental progress is much easier and lower risk