Los LLM han pasado la prueba de Turing. Podrías seguir discutiendo sobre si los LLM pueden pensar o tienen un alma. Pero en algún momento, básicamente estás admitiendo que la mayoría de las personas no pueden decir si una entidad con la que están interactuando es sensible y tiene un alma.

La vida te da elecciones. Podrías desperdiciar tu vida en X teniendo amargas y desagradables discusiones personales sobre política. O podrías desperdiciar tu vida en X teniendo amargas y desagradables discusiones personales sobre si los LLM pueden hacer matemáticas.

Hasta ahora, ningún dron puede hacer esto. Incluso los espectáculos de luces elaborados dependen de rutas preprogramadas y un comportamiento determinista. Este comportamiento emergente y dinámico, donde los pájaros individuales se siguen unos a otros y se forma un ‘enjambre’, todavía está más allá de la computación en el borde.

¿Hay restaurantes de clase mundial en Palo Alto???

He estado pensando en las lecciones que he aprendido en los últimos cinco años sobre investigación y publicación para investigaciones orientadas a políticas. No soy un experto aquí, estas son solo cosas que tuve que descubrir por mi cuenta, y tal vez sean útiles para otros. 👇

Una herramienta verdaderamente útil que proviene de las finanzas académicas son los teoremas de separación de carteras. Van más allá de los antiguos teoremas de separación de fondos mutuos. Puedes superponer carteras y restarlas. Algunas operaciones importantes en finanzas son lineales, y muchas no lineales son al menos suaves. Si crees que "mi estrategia de cobertura genera dinero", puedes separarlas en dos estrategias, de las cuales solo una es rentable. Puedes separar componentes de temporización y no temporización, frecuencias, coberturas, etc. Pero es obvio, dirás. También lo es la superposición de estados en la mecánica cuántica, o el principio de la casilla de correo. Sin embargo, tal vez no haya suficientes personas que discutan esto.

chicos, por el bien de la humanidad, dejen de multiplicar números de diez dígitos en ChatGPT para demostrarme que estoy equivocado sobre los LLMs siendo buenos en matemáticas. esto es tan ineficiente como intentar ejecutar Doom en una computadora de redstone de Minecraft. Están evaporando los océanos solo para llamarme idiota.

"Los LLM nunca se utilizarán en entornos empresariales reales porque solo funcionan alrededor del 80% del tiempo", dicen los trabajadores de nivel inicial, ignorando el hecho de que logran completar las tareas que sus jefes les asignan alrededor del 40% del tiempo.

Realmente deberíamos animar a las personas que piensan que los LLM son malos en matemáticas. Son pensadores claros, que basan sus creencias en su experiencia subjetiva del mundo - los LLM no pueden sumar grandes números - en lugar de en algunos "expertos" que dicen que estos modelos pueden sobresalir en la IMO, sea lo que sea.

Conservo esta cita de ⁦@__paleologo⁩ para días como hoy.