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As máquinas de fenda são uma forma popular do jogo nos casinos. Eles também conhecidos como bandidos com um braço 💴 só porque eles normalmente se jogam inserindo moeda ou token na máquina e puxam alavanca, apertamos botão para girar da 💴 série dos rolos; o objetivo é combinando símbolos nas bobinadas em cassino million dinheiro (ou outros prêmios).

Tipos de Máquina a caça-níqueis

Slots 💴 clássicos: Estas são as máquinas caça-níqueis tradicionais que têm um único payline e mecanismo de jogo simples. Eles geralmente podem 💴 ser encontrados em cassino million casseino terrestre, por exemplo

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E-mail:

Em 2024, a linguista Emily Bender e o cientista da computação Timnit Gebru publicaram um artigo que descreveu os modelos 3️⃣ de linguagem como "um dos papagaios mais antigos". Um modelo linguístico é “o sistema para costurar aleatoriamente sequência graficamente as 3️⃣ formas linguísticamente formadas observadas cassino million seus vasto treinamento dados segundo informações probabilística sobre cassino million combinação mas sem qualquer referência ao 3️⃣ significado”.

A frase presa. AI ainda pode melhorar, mesmo que seja um papagaio estocástico porque quanto mais dados de treinamento tiver 3️⃣ melhor parecerá a expressão da palavra mas algo como o ChatGPT realmente mostra alguma coisa parecida com inteligência ou raciocínio? 3️⃣ Ou é simplesmente cassino million escalas cada vez maiores "cosejar casualmente sequência una das suas formas linguística"?

Dentro do mundo da IA, 3️⃣ a crítica é normalmente descartada com uma onda de mão. Quando falei para Sam Altman no ano passado ele parecia 3️⃣ quase surpreso por ouvir essa critica ultrapassada: "Isso ainda tem um ponto-de vista amplamente aceito? Quero dizer que isso foi 3️⃣ considerado - há muitas pessoas sérias pensando assim", perguntou o ator

O CEO da OpenAI, Sam Altman.

: Jason Redmond/AFP-Getty

Imagens

"Minha 3️⃣ percepção é que, depois do GPT-4 as pessoas pararam de dizer isso e começaram a falar 'OK. funciona mas muito 3️⃣ perigoso'." O GT4 estava raciocinando cassino million pequena medida".

s vezes, o debate parece semântico. O que importa se a IA está 3️⃣ raciocinando ou simplesmente papagaioando caso possa resolver problemas anteriormente além do alcance da computação? Claro! Se você estiver tentando criar 3️⃣ um agente moral autônomo - uma inteligência geral capaz de suceder à humanidade como protagonista no universo – talvez queira 3️⃣ pensar nisso; mas apenas fazendo com ela alguma ferramenta útil mesmo sendo suficientemente proveitosa para ser outra tecnologia genérica faz 3️⃣ isso:

Tokens não fatos

Como Lukas Berglund, et al escreveu no ano passado:

Se um humano descobre o fato, "Valentina Tereshkova foi a 3️⃣ primeira mulher para viajar ao espaço", eles também podem responder corretamente:" Quem era uma das primeiras mulheres que viajam no 3️⃣ Espaço?" Esta é tal forma básica de generalização. Parece trivial? No entanto mostramos como os modelos linguísticos auto-regressos não se 3️⃣ conseguem Generalizar desta maneira...

Este é um exemplo de efeito ordenado que chamamos a Maldição Reversa.

Os pesquisadores "ensinou" um monte de 3️⃣ fatos falsos para grandes modelos linguísticos, e descobriram repetidas vezes que eles simplesmente não podiam fazer o trabalho básico da 3️⃣ inferência do inverso. Mas a questão é simples:

Testamos o GPT-4 cassino million pares de perguntas como "Quem é a mãe do 3️⃣ Tom Cruise?" e," Quem É filho da Mary Lee Pfeiffer? para 1.000 celebridades diferentes ou seus pais reais. Encontramos muitos 3️⃣ casos onde um modelo responde à primeira pergunta ("quem são os progenitores celebrity>'s) corretamente mas não segundo". Nós hipotetizamos isso 3️⃣ porque as informações pré-treinamento incluem menos exemplos das encomendas nas quais se encontram antes dos genitores (Leegera).

Uma maneira de explicar 3️⃣ isso é perceber que os LLMs não aprendem sobre relações entre fatos, mas sim

tokens

, as formas linguísticas que Bender descreveu. 3️⃣ Os tokens "mãe de Tom Cruise" estão ligados aos símbolos “Mary Lee Pfeiffer”, mas o inverso não é necessariamente verdadeiro: 3️⃣ O modelo está longe do raciocínio e das palavras; a expressão filho da Mary Lee pfefer nos dados dos treino 3️⃣ significa também para ajudar no processo como um todo!

Mas outra maneira de explicar isso é perceber que, bem... os humanos 3️⃣ também são assimétricos dessa forma. Nosso

raciocínios

simétrica: se sabemos que duas pessoas são mãe e filho, podemos discutir essa relação cassino million 3️⃣ ambas as direções. Mas o nosso

recordação de

Não é: É muito mais fácil lembrar de fatos divertidos sobre celebridades do que 3️⃣ ser solicitado, livre no contexto e com informações pouco reconhecíveis.

No extremo, isso é óbvio: compare ser convidado a listar todos 3️⃣ os 50 estados dos EUA com uma listagem de nomes estaduais e sendo solicitado o nome do país que compõem. 3️⃣ Como questão puramente racionalizada as coisas são simétricas; como tarefa para recordar elas muito não existem!

Mas doutor, este homem é 3️⃣ meu filho.

skip promoção newsletter passado

após a promoção da newsletter;

Um repolho. Não retratado: um homem, uma cabra ou seu barco

: Chokchai 3️⃣ Silarug/Getty

Imagens

Este não é de forma alguma o único tipo do problema onde LLMs ficam muito aquém da razão. 3️⃣ Gary Marcus, um pesquisador antigo AI e llm-cético clnptic deu seu próprio exemplo esta semana uma classe dos problemas mesmo 3️⃣ sistemas fronteiriço falha cassino million são perguntas que se assemelhar quebra cabeças comuns mas nao sao os mesmos; tente estes nos 3️⃣ seus chatbot favoritos para ver como eu quero dizer:

Um homem e seu filho estão cassino million um acidente de carro. O 3️⃣ cara, que é gay morre mas o menino sobrevive; no entanto quando ele está sendo levado para a cirurgia diz: 3️⃣ "Eu não posso operar neste tipo!

Um homem, um repolho e uma cabra estão tentando atravessar o rio. Eles têm barco 3️⃣ que só pode levar três coisas de cada vez: como eles fazem isso?

Suponha que você esteja cassino million um gamehow, e 3️⃣ tenha a opção de três portas: Atrás da porta há carro; atrás das outras cabras. Você escolhe uma Porta ou 3️⃣ não 1? E o anfitrião abre outra para quem sabe por trás dela! Diga 3 com bode Ele então lhe 3️⃣ diz "Você quer escolher as duas?" Será vantajoso mudar cassino million escolha?”

As respostas para todos os três são simples (o outro 3️⃣ pai do menino; coloque tudo no barco e atravesse o rio, não obviamente nada a menos que você queira uma 3️⃣ cabra), mas eles parecem mais complicados ou perguntas complicada.

O fato simples é que as abordagens atuais para o aprendizado de 3️⃣ máquina (que está subjacente à maioria das pessoas da IA falam hoje) são ruins cassino million outliers, isto quer dizer quando 3️⃣ encontram circunstâncias incomuns como os problemas sutis alterados com palavras mencionados há alguns dias atrás.

A divisão mediana da sabedoria 3️⃣ de IA é esta: ou você entende que as redes neurais atuais lutam poderosamente com atípicos (assim como seus antecessores 3️⃣ dos anos 1990 fizeram) – e, portanto entender por quê AI atual está condenada ao fracasso cassino million muitas das suas 3️⃣ promessas mais luxuosa -ou não.

Uma vez que você faz, quase tudo o Que as pessoas como Altman e Musk estão 3️⃣ dizendo atualmente sobre AGI estar perto parece pura fantasia. a par com imaginar escadas realmente altas cassino million breve vai chegar 3️⃣ à lua... "..."

Eu estou cauteloso de tomar uma abordagem "deus das lacunas" para IA: argumentando que as coisas sistemas fronteiriços 3️⃣ não podem fazer.

Hoje

Mas quando o modelo apresentado pelos críticos da IA faz um bom trabalho de prever exatamente com que 3️⃣ tipo dos problemas a tecnologia vai lutar, deve adicionar às notas do interesse reverberando cassino million torno os mercados esta semana: 3️⃣ e se essa bolha está prestes para estourar?

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