Elias

[kache @yacineMTB]

"You can offload a task, or even a job, but you can never offload your learning" honestly so true

[Citrini @citrini]

The robot staggering backwards at the end, seemingly in horror at the realization it has kicked a child in the nuts, is sending me.

[Legal Data Hunter @LegalDataHunter]

Legal work has a weird property.

Doing it usually creates more legal work for someone else.

A contract needs review.

A claim needs a response.

A notice needs advice.

Cheap AI drafting may not reduce the amount of legal work.

It might multiply it.

[terminally onλine εngineer @tekbog]

people misunderstand what AI does
it accelerates everything
even incompetence

[Elias @MdnElias]

@anthonyzenkus @kferrDC @GB_C50 In Belgium at the end of an automation trajectory, the automation is described well enough that you don’t need to power it with a sonnet4.6 level model. So you rely on smaller model that could be easily switched and current OS model are matching this level.

[vik @vikhyatk]

agents make swes more productive. they finish tasks faster and tackle more ambitious work

but as uber is learning, most swes in large companies aren’t in value producing roles

[Thariq @trq212]

the basic trick to using Claude Code for non-technical work is to put a bunch of files in a folder and tell it can write scripts + make HTML

[✮ راينر براون @dondawastaken]

Never forget that you are the main data center. Drink water, and consume as much literature as possible.

[tomie @tomieinlove]

It’s all fun and games until Mythos 2 finds vulnerabilities in the human genome.

[taoki @justalexoki]

me: <explaining openais recent breakthrough>
wife: ?
me: 80 year old math thing humans couldn't figure out
wife: ?
me: AGI is coming. then ASI
wife: ?
me: I'm gonna start growing vegetables and gear up the root cellar
wife: oh fun! bell peppers? i love bell peppers

[giyu_codes @giyu_codes]

Today I try to convince 8 different lawyers to pay me $50k a month for data that is free.

[Tibo @thsottiaux]

Codex can do incredible things on demand, but it cannot experience life for you.

Don’t forget to get out there and remember who you’re building for.

[conduct|r @conductr_]

Carl Jung once said that one of the most destructive forces a person can carry is unused creative energy. if you have something in you that wants to be made and you keep refusing to make it, that energy does not just go away. it turns inward and starts working against you.

[Denzel Rust @AdemLuz]

Everyone is always rooting for you. Your parents want you to be a great son. Wife wants you to be a great husband. Your boss wants you to be a slam dunk hire. Every first date you’ve ever been on they’ve been rooting for you to get laid. Every time you started to tell a joke people hoped it would have a hilarious punch line. Your proximity to anyone is a reflection of themself, meaning the deck is never stacked against you, and your failures are completely your own

[Samuel Fitoussi @SamuelFitouss10]

Quelques reflexions sur la résolution du problème Erdos vieux de 80 ans par un modèle d'Open AI.

Chez un humain, tout acte de création consiste en une recombinaison de savoir ou de principes premiers en une forme inédite.

Or un LLM est capable d'opérer des recombinaisons qu'aucun cerveau humain ne pourrait produire. Pourquoi ? Parce que nous avons tellement élargi l'enveloppe du savoir que pour en atteindre la frontière, il faut consacrer une vie à un domaine. Les polymathes n'existent plus.

Un LLM, lui, est un polymathe. Il a donc accès à des combinaisons de savoir inaccessibles aux humains. Comment le modèle d’Open AI a-t-il résolu le problème Erdos de la conjecture des unités alors que des humains avaient toujours échoué ? « Une explication, écrit le mathématicien Daniel Litt, cité par @raphaeldoan, est que la solution exigeait des idées venues de domaines que les chercheurs travaillant sur ce problème ne connaissaient pas. » (Voir l'excellent tweet de @raphaeldoan à ce sujet).

Par ailleurs, nous comprenons mal comment fonctionne la créativité humaine. Et si celle-ci n'était en réalité que calcul ? Lorsque j'écris des satires, je laisse mon esprit vagabonder vers des associations incongrues, puis je soumets chaque résultat aux critères de ce qui fait rire. De même, en écrivant un roman, l’auteur envisage plusieurs options pour un personnage, et se demande, à chaque fois, si le choix est cohérent avec sa psychologie, s'il fait avancer l'intrigue dans une bonne direction, etc. Tout acte de création pourrait se résumer à ces deux tâches : générer, puis trier. L’IA pourra massivement paralléliser le processus de génération ; si elle peut ensuite juger chaque option à la lumière des critères de goûts humains, elle sera plus créative que nous. Les LLM sont encore mauvais en humour ; mon intuition est qu'ils deviendront bientôt excellents.

À ce sujet, il est intéressant de noter que nous, humains, n’explorons mentalement un chemin que si nous estimons significative la probabilité de trouver, au bout, une chose qui en vaille la peine. Pour l'IA, le coût marginal d'exploration est minuscule. Elle peut donc suivre des sentiers qui promettent peu.

La résolution du problème Erdos en est l’illustration. Pendant des décennies, les mathématiciens avaient surtout cherché à prouver la conjecture (une borne maximale au nombre de points situés à une unité de distance sur un graphe), l’intégralité des experts ayant l’intuition qu’elle était vraie. Et pourtant, le modèle d’Open AI l’a réfutée, trouvant un contre-exemple (une forme géométrique complexe en plusieurs dimensions).

Les humains auraient difficilement consenti à suivre le chemin tortueux menant vers cette solution, pour la simple raison que la probabilité qu’il débouche sur la solution était, de l’avis de tous, extrêmement faible ! L'IA, elle, ne paye pas le prix de l’exploration. Une quantité immense de connaissances nouvelles sera générée ainsi.

[Zac Van Heyningen @ZacVanheyningen]

@danshipper @every Ai makes a very small subset of humans 20x-100x as capable and willing to do more because they are wired that way. I think the vast majority still don’t find AI fundamentally interesting in their day to day and that will be a massive differentiator societally in 5-10 years.

[Elias @MdnElias]

@Krishna70284154 @tokenbender You are asking here to create a new color

[Daniel @growing_daniel]

Intelligence seems to increase the surface area of ideas you can consider which increases the odds you’re aware of the right solution but decreases the chances you’ll land on it