La próxima generación de inicio de productos de valoración 10B + se construirá escalando la capacitación en el entorno interno de RL Vivimos en una gran cantidad de capacidades y, sin embargo, solo tenemos dos productos principales de IA, chatgpt y agente de codificación, y me frustra profundamente La cadena de suministro actual de inteligencia artificial está estructuralmente rota con un proveedor de hardware, un par de jugadores gigantes de IA que poseen toda la refinería de inteligencia, los desarrolladores se quedan con acceso a la API sin apenas control Como si la era de Internet se hubiera construido con Intel vendiendo CPU a 4 nubes gigantes que poseen toda la infraestructura y la pila de software con secretos y nda por todas partes y dando wordpress como un kit de desarrollo para la startup ¿Por qué la perplejidad no inventó la investigación profunda? Simplemente no pudieron porque es entrenar con RL Mi predicción para los próximos años: RL se convertirá en el conjunto de herramientas más poderoso para la creación de productos de IA en startups. Veremos cientos de historias de éxito como cursor y adorables. El usuario final será el que más se beneficie de ello Los grandes laboratorios evolucionarán hacia la empresa de productos, oai se centrará en el mercado de consumo, Antropic en el agente de codificación, deepmind integrará la IA en todos los negocios de Google, meta y XAI luchan por las redes sociales Veremos el surgimiento de un ecosistema de puesta en marcha de infraestructura de IA, venta de computación, entrenamiento de modelos de base, curación de datos, construcción de entornos de RL, ofreciendo inferencia y entrenamiento baratos, impulsados por ciencia abierta y software de código abierto. @PrimeIntellect es pionera en este ecosistema y la visión de agi de código abierto, el centro de entorno de RL es una de las primeras piezas clave

Claude es bueno en la lluvia de ideas sobre la configuración del entrenamiento distribuido, pero es absolutamente una mierda en la implementación de cambios de código simples de todos modos, volví a codificarme, supongo

al probar una nueva base de código de entrenamiento, si no veo una configuración de depuración que me permita hacer una ejecución corta en hardware limitado, entonces empiezo a cuestionar la capacidad del desarrollador para mantener el repositorio

Según mi estimación, deberíamos alcanzar 1 millón de estrellas de GitHub en los próximos 3 meses

¡14 días de distribución, día 7! Conozca a Sami Jaghouar (@samsja19) de @PrimeIntellect: Sami dirige su investigación y se centra en el preentrenamiento descentralizado y el aprendizaje por refuerzo distribuido como parte de su trabajo. Sami dará una conferencia sobre cómo se ve la implementación de la capacitación descentralizada en Prime.

El último hackathon en modo GPU fue el mejor hackathon al que asistí en persona, esperando con ansias el próximo

Parece que otras personas convergen para usar vllm v1 logprob para la relación de importancia para solucionar el problema de estabilidad. Creo que tengo trastorno de estrés postraumático por este tipo de accidente de rl

Estoy contratando ingeniero de investigación en @PrimeIntellect Estamos construyendo un laboratorio agi de código abierto y estamos buscando talento en bruto. No nos importa su título de trabajo anterior. Todos en el equipo de investigación son completos, construimos infraestructura y también miramos datos. Si tiene un punto óptimo para el sistema, el aprendizaje por refuerzo, los datos o la ley de escalado, se le presentará un montón de desafíos para resolver

La atención es todo lo que necesita, pero el agente aún necesita grep para el código que ya está en el contexto

Predicción: Los entornos RL serán la próxima gran novedad en la IA a finales de 2025 / principios de 2026. Verá el lanzamiento de Starutps en todas las industrias, atención médica, ingeniería, marketing, ventas, etc.