Joelle hat das AI-Labor bei Meta aufgebaut Sie hat von Zuck gearbeitet und gelernt Sie ist einer der führenden Köpfe im Bereich AI Was jeder denkt, über AI zu wissen, aber falsch ist 👇 - Warum Skalierungsgesetze weiterhin gelten werden - Warum man Erfolg in AI nicht mit Talentakquisitionen kaufen kann - Zukunft von synthetischen Daten und was das für Modelle bedeutet - Warum AI-Coding dem Bildgenerieren im Jahr 2015 ähnelt Spotify 👉 Youtube 👉 Apple Podcasts 👉 Zeitstempel: 00:00 Einführung 01:16 Wie Meta meine Denkweise über AI-Forschung geprägt hat 02:22 Herausforderungen im Reinforcement Learning 08:33 Ist es möglich, kapitaleffizient in AI zu sein? 13:47 AI in Unternehmen: Effizienz und Akzeptanz 21:51 Sicherheitsbedenken bei AI-Agenten 28:06 Kann Zuck gewinnen, indem er die Superstars der AI kauft? 32:11 Die steigenden Kosten von Daten 36:38 Synthetische Daten und Modellverschlechterung 38:42 Warum AI-Coding dem Bildgenerieren im Jahr 2015 ähnelt 51:16 Wenn Joelle VC wäre, wo würde sie investieren? 51:50 Schnellfeuer-Runde: Lektionen von Zuck, größte Denkweise-Änderung Meine 5 Erkenntnisse mit @jpineau1 👇

1. Was ist das richtige Barometer dafür, ob KI erfolgreich ist? Können die meisten Ihrer Mitarbeiter ihre Arbeit mit KI um das 10-fache steigern im Vergleich zu alleine? Menschen und KI haben komplementäre Fähigkeiten. Es ist unrealistisch, einen Teil Ihrer Belegschaft einfach zu ersetzen. Ich würde gerne Ihre Gedanken dazu hören @DavidCahn6 @eisokant @btaylor @varunvummadi

2. Die Bedeutung von Open Source AI Alles zu schließen war ein großer Fehler. Wir brauchen Ideen, die zirkulieren, um die Forschung im Bereich AI voranzutreiben. Ich würde gerne eure Gedanken dazu hören @soumithchintala @ylecun @douwekiela @aaref @jasoncwarner

3. KI-Superstars arbeiten nicht daran, ein Team aufzubauen Eine Gruppe von KI-Superstars in einem Raum macht sie nicht produktiver. Sie brauchen eine Ausführungsmaschine, sie brauchen den sozialen Kitt. Ich bin ein großer Befürworter des Aufbaus vielfältiger Teams mit komplementären Talenten. Ich würde gerne eure Gedanken dazu hören @mntruell @paulbz @mmurph @ivanhzhao

4. Was ist die Zukunft des Datenversorgungsmarktes für Unternehmen wie Mercor und Surge? Die Partnerschaft zwischen Mensch und KI ist keine Phase. Das Gleichgewicht der Ergebnisse wird sich verschieben; Menschen werden ergänzende Richtung geben. Einige Unternehmen könnten in 5 Jahren nicht mehr existieren, aber das menschlich geführte Training wird bleiben. Ich würde gerne Ihre Gedanken hören, wie sieht der Datenmarkt im Jahr 2030 aus? @BrendanFoody @echen @GarrettLord @speechu @jonsidd @manuaero @peterfenton

5. Was passiert, wenn wir eine Welt mit so viel von KI generiertem Code haben? Bei so viel von KI generiertem Code ist der Engpass nicht die Erstellung: es ist die Auswahl. Wir werden redaktionelle Mechanismen benötigen, um wertvollen, sicheren, zielgerichteten Code auszuwählen. Ich würde gerne eure Gedanken dazu hören @natfriedman @rauchg @scottbelsky @aparnacd @TYehoshua