dspiniak

Getting deep into tech. Product manager, entrepreneur, and management consultant.

[Shreyas Doshi @shreyas]

If you are very smart and you operate as though execution vs. ideas are distinct phases, you might still get good at execution or good at ideas, but you will never get great at either.

Greatness requires a visceral understanding that execution and ideas are one thing, not two.

[Economista Flaite @Economistflaite]

👇🏼

[Economista Flaite @Economistflaite]

Ustedes eran muy chicos pero antes la carreteras concesionaban….No veo el interés público en financiar una weá así. Pero una concesión tiene mucho sentido, atraería más turismo.

[Pablo Eguiguren Reyes 🇨🇱 @paeguiguren]

Ministro, el crecimiento de Chile no se consolida. Por el contrario, se desacelera:
El crecimiento desestacionalizado del 2° trimestre, frente al trimestre anterior, fue el más bajo de los últimos 4.
Saludos.
https://t.co/gtu6rNdqYr

[Sebastián Sichel @sebastiansichel]

Tener un programa de 7 páginas y no leerlo, demuestra la frivolidad con que el PC/FA se toma algo tan serio como gobernar. Puro liricismo y emoción, cero concreción. El país no está para seguir experimentando.

[Economista Flaite @Economistflaite]

Pero paz social no significa extorsión de la izquierda dura de dejar la cagada si no gobiernan ellos . Eso no es paz social, es extorsión y matonaje. Nadie quiere invertir en un país secuestrado políticamente.

["Las leyes inútiles debilitan a las necesarias" @xxxxxxx03474898]

Básicamente el Frente Amplio grito y grito, x más de 10 años, para impedir lo mismo q terminan promoviendo en su gobierno.
O sea, hicieron perder 10 años al país, y cientos (quizás miles) de enfermos no tuvieron la posibilidad de tratarse

Estos cabros nos han salido muy caros

[Tomás Sánchez V. @TomasSanchezV]

Saque sus propias conclusiones

[dspiniak @dspiniak]

@deedydas Does not consider R&D costs

[Sebastián Sichel @sebastiansichel]

Usar recursos Corfo para tapar hoyos financieros es confesar que nunca existió una estrategia de I+D.

Lo único "magistral" que hará este gobierno es convertir al litio en salitre: financiar la burocracia y la política de salón.

Ni el más neoliberal se había atrevido.

[Economista Flaite @Economistflaite]

Permisología:
Decrecer hasta que duela. Ese el mantra.

[Economista Flaite @Economistflaite]

Vaciaron los cofres y endeudaron el país sin ninguna crisis mayor ni nacional ni internacional como el terremoto o la pandemia . Sin duda un gobierno “re-fundacional”.

[Louis de Grange @louisdegrange]

Porqué es urgente intervenir el CMN (mi carta de hoy en El Mercurio):

1) No tienen superior jerárquico ni rinden cuentas a nadie.
2) Toman decisiones arbitrarias con enormes costos sociales.
3) No respetan plazos.
4) Evidentes conflictos de interés de algunos consejeros.

[More Births @MoreBirths]

The fastest fertility collapse in the world
In 2024 Chile recorded a fertility rate of just 0.88 births per woman, a drop of 23% in a year and 51% since 2015. No country has seen fertility fall as fast.
A look at how social changes have overwhelmed 🇨🇱 and threaten its future.
🧵!

[dspiniak @dspiniak]

@metaLulie Id be interested!

[dspiniak @dspiniak]

@louisdegrange Desarrolló una tecnología que cava túneles de 4-7m diámetro a USD $10-15M/km, órdenes de magnitud menor a métodos tradicionales.

[Rohan Paul @rohanpaul_ai]

Turns out, it's all in how you ask the question. Prompting is super-powerful.

A single finite Transformer can compute anything computable, just by changing its prompts

Mathematical proof that prompting makes Transformers universal computers

Original Problem 🤔:

The field lacks theoretical understanding of how a single LLM can perform multiple tasks through prompting. While empirical success exists, we don't know the fundamental capabilities and limitations of the prompting paradigm.

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Solution in this Paper 🔧:

→ The paper introduces a novel computational model called Two-tape Post-Turing Machine (2-PTM) that can efficiently simulate Turing machines

→ They construct a finite-size decoder-only Transformer that can execute 2-PTMs through chain-of-thought steps

→ The solution uses ReLU activation, layer normalization, and causal attention to implement boolean operations and equality checks

→ The paper develops special encoding schemes to represent arbitrary computations in finite-sized prompts

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Key Insights 💡:

→ Prompting is Turing-complete - a single finite Transformer can compute any computable function with the right prompt

→ The model doesn't need to memorize all functions or have answers embedded in prompts

→ The solution achieves nearly same complexity bounds as unbounded Transformers

→ Chain-of-thought steps are necessary for universal computation

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Results 📊:

→ Can compute any TIME(t(n)) function within O(t(n) log t(n)) chain-of-thought steps

→ Achieves O(log(n + t(n))) bits of precision for any length-n input

→ Can decide any P language within log-precision

[dspiniak @dspiniak]

@andresmatte Me parece q en el 1 to N son más aprendibles q el 0 to 1. E incluso en el 1 to N hay temas únicos de cada situación q son más sutiles. Esa “sutileza”, si bien es racionalizable por AI, hay una parte q solo el humano puede crear y articular. Ej: lo que hace a Apple ser Apple.