Los profesores de mi generación a veces expresan frustración porque los investigadores más jóvenes no se involucran lo suficiente con trabajos anteriores (por ejemplo, trabajos de finales del siglo XX) En mi opinión, este *no* es el problema en el que deberíamos centrarnos.

¡Sí! Enseña valores propios en las escuelas secundarias.

Increíble cómo votar por más deuda trae... más deuda. 🤯

Durante las languidecidas noches de las últimas dos semanas de verano, he estado leyendo, con mucho provecho, la nueva entrega del proyecto de cinco volúmenes de Scott Soames, The Analytic Tradition in Philosophy. El Volumen 3: La Lucha por la Modalidad, centrado en Quine y Kripke, ha sido de particular interés para mí. ¿Por qué debería a un economista importarle la lógica modal? Gran parte de mi investigación ha estado en econometría bayesiana y, más recientemente, en IA, que también depende en gran medida del razonamiento bayesiano. Este enfoque ha influido en mi vida diaria. Aquellos que me conocen han escuchado que digo cosas como: “El Evento X (por ejemplo, el resultado de una elección) ocurrirá con una probabilidad del 60%”, representando mi grado de creencia. Así, he pasado un tiempo considerable pensando en las fortalezas, pero también en las debilidades, del enfoque bayesiano. Una debilidad, al menos desde mi perspectiva, es que el razonamiento bayesiano lucha por capturar las restricciones lógicas sobre las creencias (por ejemplo, el cierre bajo consecuencia lógica) y por proporcionar reglas de actualización estructuradas más allá de mover posteriors. La lógica modal, por otro lado, puede imponer estas restricciones de una manera más consistente (incluso si a costa de no ser cuantitativa). En IA, ayuda a formalizar ideas como la expresividad, es decir, razonar sobre las creencias de otros agentes, como en la teoría de juegos epistémicos o en modelos de “predecir la predicción de otros”, algo en lo que trabajé hace algunos años para entender los ciclos económicos. Por eso siempre me ha atraído el proyecto de empirismo constructivo de @BFraassen: 🔗 aunque sea una posición minoritaria entre los investigadores. Se puede interpretar de manera amplia como un intento de fusionar lo mejor de la lógica modal y el razonamiento bayesiano: la primera proporcionando el esqueleto lógico de la creencia, la segunda suministrando contenido numérico. El excelente relato de Soames sobre las luchas de Quine y Kripke con muchas de estas ideas será, en mi modesta (y no muy experta) opinión, una referencia destacada durante años.

La tecnología de ARNm es un regalo de Dios y lo estamos tirando todo a la basura sin razón.

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Esto representa la evolución de los LLMs de consumo para que sean más como sistemas de recomendación o feeds de noticias. La plataforma está optimizando el modelo y el prompt para lograr la satisfacción del usuario con una penalización de costos. Es probable que haya pruebas A/B impulsando muchas de estas decisiones de enrutamiento.

Hay que reconocerlo, Big Pharma es bastante astuto. Una forma en que han encontrado para "hackear" los meta-análisis es dividir un ensayo clínico en varias publicaciones, luego los mismos datos entran en un meta-análisis varias veces y sesgan su conclusión hacia ese único ensayo!

Estamos construyendo las herramientas para un estado totalitario. Una vez que existe un sistema así, es muy difícil detener su abuso. Hoy, para los inmigrantes. Mañana, para tus amigos y familiares.