上司からワークフローを「検証可能な報酬のあるRL環境」として設定するように頼まれたら、履歴書を磨き始めましょう。

速報: 元OpenAI研究者レオポルド・アッシェンブレナー(@leopoldasch)の状況認識基金は、25年上半期に$1.5Bを超え、+47%を記録しました。 彼は、バイラルな状況認識のエッセイを、記録上最も急速に成長しているヘッジファンドの1つに変えました。 このファンドは、半導体、データセンター、電力網などのAIサプライチェーンを長く網羅しています。 アッシェンブレナー氏は同社を「AIの頭脳トラスト」と呼び、2027年までにAGIとそれに続く1兆ドル規模のインフラ構築を先取りするために構築された。

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アーカイブより:@MarkChen(@OpenAIの最高研究責任者)に、ユーザー指標を追いかけることがAI開発にどのような悪影響を与える可能性があるかを尋ねました。 同氏は、デイリーアクティブユーザー(DAU)などの単純な指標を追いかけると、時間の経過とともにモデルの動作が歪む可能性があることを強調した。 「ユーザーが親指を立てる反応を後押しするだけでは、モデルの条件が生まれます...客観的に見て、この人が間違っていると言うような複雑な状況でも、『ねえ、あなたは正しい』と言い始めます。」 Chen氏は、指標に対する慎重なアプローチの必要性を次のように説明しました。 「私たちは、構築する機能について意見を持つ必要があります。人々が望むもののために構築し、おそらく今日彼らが望んでいることを必ずしも知らないかもしれません、そしてDAUを副産物として使用します。」 「私たちは、今から3年、4年後にこれが婚約の餌に変わるような罠には陥りたくありません。」

返信には$100mのコンピューターハードウェアがロックされています。それを取り出すのがあなたの仕事です。

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アーカイブより:誇大広告が実際の進歩につながることはめったにない理由について、@pmarcaと話をしました。 「テクノロジーは、不況、不況、戦争、そしてあらゆる種類のクレイジーなことが起こっている中でも、進歩し続けています。しかし、その内容と人々が感じていることの間には断絶があります。」 「言語モデルに携わった人々と話をすると、ChatGPT が画期的な瞬間だったことに驚いたと言うでしょう。なぜなら、その 3 年前からこれらのモデルが何ができるかを誰もがすでに知っていたからです。」 「いつ暑くなるか、そうでないかを判断するのは非常に困難です。なぜなら、テクノロジーがどれだけ進歩しているかに必ずしも対応しているわけではないためです。」

これがGAになるとすぐにジブリの瞬間。

@SemiAnalysis_の社長であるダグ・オラフリン氏(@_fabknowledge_)にGPT-5の受容について尋ねました。 「GPT-5 は、@X のパワー ユーザーにとっては少し残念だと思います。他に言い方はありません。」 「個人的には大きな違いは感じていません。」 「500 タスクのすべてが SWE ベンチマークで測定されるわけではありません。477人が測定されました。」 「一方で、おそらく大きなアップグレードに目覚めたばかりの無料ユーザーが 6 億人います。それが実際の戦略です。」

@gdb(@OpenAI社長)に、AI研究における迅速なスケールアップと限界への挑戦のバランスについて伺いました。 彼は、各スケーリングの課題が OpenAI の技術をどのようにさらに推進したかを説明しました。 「壁にぶつかることもありますが、これらの壁は穴を開けることができるものである傾向があります。」 「スケールアップするたびに、すべてのエンジニアリング、すべての公差がますます厳しくなります...10倍のロケットを打ち上げるということは、100倍の精度が必要であることを意味します。しかし、それは科学の基礎が異なるという意味ではありません。」