AI may well be able to write massive software projects “from scratch”, but that almost certainly isn’t the fastest / highest performance / highest security / most token efficient way to do things. Good building blocks matter.
In addition to RL’ing the agents on final task loss, we should try to get them to regularize the building blocks as well. What would the standard library look like that makes the agents most effective?
It is likely at the limit that it turns out to be some alien organization of code, but given the existing human-bias in training, I bet that in the near term it would be lovely code that old programmers would appreciate.
I suspect the same could be said for mathematics, but that is out of my lane.
Ya está aquí el otoño y con él llega la época de las escapadas... ¿a qué pueblo te apetecería ir con el nuevo LEXUS UX 300h?
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@DjnzMortimer@SaffronCR SDCC no tiene ese nivel de optimización. Llega hasta el punto en el que simplemente reordenando el código puedes mejorar bastante el resultado final. Es muy útil ir echándole un ojo al código ensamblador generado para ver cómo afectan tus cambios.
@SaffronCR Con mods de texturas y modelos se ve muy chulo. Yo lo he empecé dos veces y en las dos tuve que dejarlo porque me quedé atascado en el mismo bug de la historia.
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@konamiman Lo mejor es mirar las cabeceras del correo. Los correos que vienen de servidores no seguros pueden falsear dominios, pero no suelen superar los test de spam.
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