Krzysztof Ciebiera

Matematyk, programista, statystyk stosowany, MIMUW

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@piotrsankowski @SteDziembowski W szachach ludzie używają AI żeby się spytać czy ktoś zrobił dobry ruch. Pytanie "dlaczego ten ruch jest dobry" jest zazwyczaj zbyt trudne. Może w matematyce dojdzie do podobnej sytuacji i ludzie się będą pytać czy dana technika jest dobra na przykład w robotyce

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@FakePsyho @SteDziembowski Disproving conjectures, but you are right

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@mejmpl dlaczego PESEL jest niepotrzebny? Lekarz może równocześnie: zarabiać w szpitalu, mieć przychodnię, dostawać wyjazd na konferencję (to jest oddzielnie w PIT), pracować w fundacji, wynajmować mieszkania, .... US chyba tego nie potrafi podzielić dobrze.

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@mejmpl Nie zapomnijmy o tym jak magazynier miał cztery lata temu 9800 :)

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@yacineMTB This is not llm. This is business bullshit

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@piotrsankowski The real question is: why did Yang Zhilin (founder of Kimi) come back to China, and how was he able to launch a startup?

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@VictorTaelin If, and only if, it included kind of Lean-like proofs I would pay for it.

I assume that environment contain everything (because almost everyone is using it)

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@katarynaaa Oprócz L4 (skandaliczne) to zaproponowano im obniżenie pensji, jedną osobę na dyżurze zamiast dwóch i leczenie guzów mózgu (czego one nie umieją)

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@FakePsyho So. There is a chance for humanity after all

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@GaryMarcus There are so many people working in robotics or in computer vision. We all know that almost nothing is solved

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@wroblewski_m @annawitten https://t.co/0ppkswDtsq

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@FakePsyho @krczyx Oh. All of the top lab researchers know they are building a weapon. Let’s not pretend they don’t. And there are multiple scenarios on how to use it. And EU is fucked up in this race

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

If it doesn’t wake us up, we deserve consequences. And this should have implications in law, patents, intellectual property, budgets, …

[Psyho @FakePsyho]

It honestly might be the best gift that the US government gave to Europe (and China) in a really long time.

I also expect this to rollback very soon. Access to US nationals only makes no sense. It should be either everyone or selected governments/institutions.

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@FakePsyho @krczyx No. Scientists didn’t expect it. I’m talking to them (us) daily and they don’t seem to see the problem of spending over $1000 per month per user, although they know it’s out of the budget

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@MozejkoMarcin So my friend took his theorem proof and improved (simplified) it using llm only to find out after few months that fix was incorrect (newer llm).

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@TomaszRychter To jest startup NomadGo. System się poprawia. Oczekiwania są nierealistyczne: "system nigdy nie pomyli na ważnych towarach".

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

Niesamowite jest obserwowanie dwóch światów. W świecie matematyki zachwyt i szok, bo LLM rozwaliło Unit Distance Problem. W świecie humanistów odraza i szok, bo Noblistka mówi do LLMa "Kochana".

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@TomaszRychter Myślę, że gdyby powiedzieć zarządom, że LLMy się mylą, nie da się tego zmienić i nie jest to niczyja wina, to liczba wdrożeń spadłaby o 90%

[Krzysztof Ciebiera @ciebiera]

@skdh I would say depends on accuracy. 99% easy, but 99.999% would require human notes to ml based community notes

[Przemek Chojecki | PC @prz_chojecki]

We're living in a 10-page world currently.

GPT-5.5 Pro can do a 10-page long reasoning on any math topic, which will be 99% correct 19 out of 20 times (and less correct in the remaining 1/20).

You can push it to 20 pages with the right harness and the right problem (independent parts).

The consequences of that are yet to be grasped fully, but in principle this already automates 95% of math research which is usually 5-10 pages based on using methods from previous 2-3 papers in a new setting. This kind of synthesis-proof GPTs excel at.

They can't see analogies across domains yet, they can't find new concepts, they lose coherence over 10 pages quickly, but these 5-10 pages arguments are perfect.

It means two things:
- it's going to change science completely
- getting to AGI is still non-trivial from here