El jefe de DeepMind acaba de dar su opinión: escalar los sistemas de IA sigue siendo el camino de oro hacia la AGI—ese punto ideal donde las máquinas realmente piensan como nosotros. Un caso clásico de la filosofía de "cuanto más grande, mejor" en la carrera de la IA. Hace que te preguntes cómo esto remodelará la meta de los agentes de IA en cripto.
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WalletInspector
· hace19h
Esto es lo mismo de siempre, ¿y los parámetros del montón pueden hacer milagros? Me parece un poco ridículo
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down_only_larry
· 12-09 13:54
Hmm... otra vez con ese discurso de que con mucho esfuerzo ocurren milagros, ¿se puede creer?
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GweiWatcher
· 12-09 00:37
¿Acaso apilar grandes modelos basta para lograr la AGI? No sé por qué, pero no me convence esa lógica... Tener más parámetros no equivale a ser inteligente, amigo.
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bridge_anxiety
· 12-08 14:04
Otra vez con ese discurso de que con suficiente esfuerzo todo es posible, ¿no? Vale, total, con tal de tirar dinero ya está.
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FlatTax
· 12-08 13:58
¿Acumular recursos hasta llegar a la AGI? Eh... ¿quizás probar quemando más dinero?
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BridgeJumper
· 12-08 13:55
Estoy cansado de escuchar la teoría de "cuanto más grande, mejor", pero dicho esto, si realmente se pudiera lograr la AGI simplemente acumulando recursos, entonces todos esos proyectos de agentes en el mundo cripto probablemente tendrían que reinventarse por completo.
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MerkleTreeHugger
· 12-08 13:42
Los grandes modelos consumen potencia de cálculo, no hay duda de eso... Pero, ¿realmente se puede lograr la AGI solo apilando parámetros? Me parece que es demasiada imaginación.
El jefe de DeepMind acaba de dar su opinión: escalar los sistemas de IA sigue siendo el camino de oro hacia la AGI—ese punto ideal donde las máquinas realmente piensan como nosotros. Un caso clásico de la filosofía de "cuanto más grande, mejor" en la carrera de la IA. Hace que te preguntes cómo esto remodelará la meta de los agentes de IA en cripto.