Showing posts with label Artificial intelligence. Show all posts
Showing posts with label Artificial intelligence. Show all posts

Thursday, January 09, 2025

9: AI Safety

Thursday, October 10, 2024

Only The Kalkiist Economy Can Fully And Fairly Harvest AI



AI (Artificial Intelligence) เค•ो เคนिंเคฆी เคฎें เค•ृเคค्เคฐिเคฎ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เค•เคนा เคœाเคคा เคนै। เคฏเคน เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคตिเคœ्เคžाเคจ เค•ी เคเค• เคถाเค–ा เคนै เคœो เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคธिเคธ्เคŸเคฎ्เคธ เค•ो "เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ" เคฌเคจाเคจे เค•ा เค•ाเคฎ เค•เคฐเคคी เคนै เคคाเค•ि เคตे เค‡ंเคธाเคจों เคœैเคธी เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เค•ा เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เค•เคฐ เคธเค•ें। เค‡เคธเค•ा เค‰เคฆ्เคฆेเคถ्เคฏ เคฎเคถीเคจों เค•ो เค‡เคธ เคคเคฐเคน เคตिเค•เคธिเคค เค•เคฐเคจा เคนै เค•ि เคตे เคธोเคš-เคธเคฎเคเค•เคฐ เคจिเคฐ्เคฃเคฏ เคฒे เคธเค•ें, เคธเคฎเคธ्เคฏाเค“ं เค•ा เคธเคฎाเคงाเคจ เค•เคฐ เคธเค•ें, เคธीเค– เคธเค•ें, เค”เคฐ เคตिเคญिเคจ्เคจ เค•ाเคฐ्เคฏों เค•ो เค…เคชเคจे เค†เคช เคชूเคฐा เค•เคฐ เคธเค•ें।

เค•ृเคค्เคฐिเคฎ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เค•े เค•ुเค› เคช्เคฐเคฎुเค– เค•्เคทेเคค्เคฐ เค‡เคธ เคช्เคฐเค•ाเคฐ เคนैं:

1. เคฎเคถीเคจ เคฒเคฐ्เคจिंเค— (Machine Learning): เคฏเคน AI เค•ा เคเค• เคนिเคธ्เคธा เคนै เคœो เคฎเคถीเคจों เค•ो เคกेเคŸा เคธे เคธीเค–เคจे เค”เคฐ เค…เคชเคจे เค…เคจुเคญเคตों เค•े เค†เคงाเคฐ เคชเคฐ เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เค•ो เคธुเคงाเคฐเคจे เคฎें เคฎเคฆเคฆ เค•เคฐเคคा เคนै।
2. เคจेเคšुเคฐเคฒ เคฒैंเค—्เคตेเคœ เคช्เคฐोเคธेเคธिंเค— (Natural Language Processing): เค‡เคธเค•े เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคธे เคฎเคถीเคจें เค‡ंเคธाเคจी เคญाเคทाเค“ं เค•ो เคธเคฎเค เคธเค•เคคी เคนैं เค”เคฐ เค‰เคจ เคชเคฐ เค†เคงाเคฐिเคค เค•ाเคฐ्เคฏ เค•เคฐ เคธเค•เคคी เคนैं।
3. เคฐोเคฌोเคŸिเค•्เคธ: AI เค•ा เค‰เคชเคฏोเค— เคฐोเคฌोเคŸ्เคธ เคฎें เค•िเคฏा เคœाเคคा เคนै เคคाเค•ि เคตे เคธ्เคตเคšाเคฒिเคค เคฐूเคช เคธे เค•ाเคฐ्เคฏ เค•เคฐ เคธเค•ें।
4. เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคตिเคœเคจ (Computer Vision): เค‡เคธเคฎें เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•ो เค‡เคฎेเคœ เค”เคฐ เคตीเคกिเคฏो เค•ो เคธเคฎเคเคจे เค•ी เค•्เคทเคฎเคคा เคฆी เคœाเคคी เคนै।

เค•ृเคค्เคฐिเคฎ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เค•ा เค‰เคชเคฏोเค— เคธ्เคตाเคธ्เคฅ्เคฏ, เคตिเคค्เคค, เคถिเค•्เคทा, เคชเคฐिเคตเคนเคจ, เค”เคฐ เคฎเคจोเคฐंเคœเคจ เคœैเคธे เคตिเคญिเคจ्เคจ เค•्เคทेเคค्เคฐों เคฎें เคคेเคœी เคธे เคฌเคข़ เคฐเคนा เคนै।



"The Kalkiist Economy Can Fully and Fairly Harvest AI" refers to a theoretical or visionary economic model that aligns with the principles of a "Kalkiist" philosophy—presumably based on the concept of Kalki, the prophesied future incarnation of Vishnu in Hindu tradition, associated with righteousness, renewal, and a new era of fairness. This statement suggests that a Kalkiist economy would be the only economic system capable of fully utilizing and fairly distributing the benefits of artificial intelligence.

Let’s break down the concept:

1. Kalkiist Economy:

- A Kalkiist economy could imply an economic model rooted in the idea of righteousness, fairness, and balance, potentially inspired by the concept of Kalki as the destroyer of corruption and bringer of a just world.
- It would likely emphasize equity, ethical use of technology, and a balanced distribution of wealth and opportunities.
- The economy might focus on holistic well-being, ensuring that AI advancements are not just leveraged by a select few, but benefit all sections of society.

2. Fully Harvesting AI:

- AI, when fully harvested, means leveraging its maximum potential across all sectors—education, healthcare, governance, finance, and more.
- The Kalkiist economy would ensure that AI reaches its full potential by:
- Promoting inclusive innovation and ensuring equal access to AI-powered solutions for all individuals and communities.
- Avoiding monopolistic practices where only large corporations and a select elite control AI technology.
- Using AI to improve social systems, productivity, and sustainability without causing harm to marginalized groups.

3. Fairly Harvesting AI:

- Fairness in the context of AI means ethical development and equitable distribution of the benefits AI brings.
- A Kalkiist economy would ensure that the fruits of AI are shared equally, preventing situations where AI creates or exacerbates inequalities.
- It would likely emphasize regulation and ethical oversight to prevent misuse of AI (e.g., in surveillance, biased algorithms, job displacement without proper safeguards).
- This economy would address concerns about the economic divide caused by AI automation and would seek to reskill the workforce for future industries.

Key Principles of a Kalkiist Economy Using AI:

1. Ethical AI Development: Ensuring AI is built with the highest ethical standards to avoid harm and promote welfare.
2. Universal Access: Everyone, regardless of their socio-economic status, should benefit from AI, ensuring equal access to technological advancements.
3. Sustainable Growth: AI is used not just for profit but for creating sustainable and environmentally friendly solutions.
4. Human-Centric Approach: AI should augment human potential, not replace it. Kalkiist philosophy might emphasize the symbiosis of AI with human creativity, emotions, and intelligence.
5. Regulation for Fairness: Strong regulations and policies to ensure that AI is not weaponized for exploitation, but rather used for the common good.

In summary, the idea behind "The Kalkiist Economy Can Fully And Fairly Harvest AI" is that only an economy built on principles of fairness, justice, and balance, like a Kalkiist model, would ensure that AI technology reaches its full potential while being ethically and equitably distributed across society. It suggests that current capitalist or unequal economic systems may not be equipped to handle the disruptive power of AI in a way that benefits all.



"เค•ेเคตเคฒ เค•เคฒ्เค•ीเคฏ เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคนी เค•ृเคค्เคฐिเคฎ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा (AI) เค•ा เคชूเคฐ्เคฃ เค”เคฐ เคจिเคท्เคชเค•्เคท เคฐूเคช เคธे เค‰เคชเคฏोเค— เค•เคฐ เคธเค•เคคी เคนै" เค•ा เคคाเคค्เคชเคฐ्เคฏ เคเค• เคเคธे เคธैเคฆ्เคงांเคคिเค• เคฏा เค†เคฆเคฐ्เคถ เค†เคฐ्เคฅिเค• เคฎॉเคกเคฒ เคธे เคนै, เคœो เค•เคฒ्เค•ि เค•े เคธिเคฆ्เคงांเคคों เคชเคฐ เค†เคงाเคฐिเคค เคนो। เคนिंเคฆू เคชเคฐंเคชเคฐा เคฎें เค•เคฒ्เค•ि เค•ो เคญเคตिเคท्เคฏ เค•े เค…เคตเคคाเคฐ เค•े เคฐूเคช เคฎें เคฆेเค–ा เคœाเคคा เคนै, เคœो เคงเคฐ्เคฎ เค•ी เคธ्เคฅाเคชเคจा เค”เคฐ เคเค• เคจเค เคฏुเค— เค•ी เคถुเคฐुเค†เคค เค•े เคธाเคฅ เคœुเคก़े เคนोเคคे เคนैं। เค‡เคธ เคตिเคšाเคฐเคงाเคฐा เค•े เค…เคจुเคธाเคฐ, เคเค• เค•เคฒ्เค•ीเคฏ เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคตเคน เคเค•เคฎाเคค्เคฐ เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคนोเค—ी เคœो เค•ृเคค्เคฐिเคฎ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा (AI) เค•े เคธเคญी เคฒाเคญों เค•ा เคชूเคฐी เคคเคฐเคน เคธे เค”เคฐ เคจिเคท्เคชเค•्เคท เคฐूเคช เคธे เค‰เคชเคฏोเค— เค”เคฐ เคตिเคคเคฐเคฃ เค•เคฐ เคธเค•ेเค—ी।

เค†เค‡เค เค‡เคธ เคตिเคšाเคฐ เค•ो เคตिเคธ्เคคाเคฐ เคธे เคธเคฎเคเคคे เคนैं:

1. เค•เคฒ्เค•ीเคฏ เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा:

- เคเค• เค•เคฒ्เค•ीเคฏ เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคธे เคคाเคค्เคชเคฐ्เคฏ เคเค• เคเคธे เค†เคฐ्เคฅिเค• เคฎॉเคกเคฒ เคธे เคนो เคธเค•เคคा เคนै เคœो เคงเคฐ्เคฎ, เคจ्เคฏाเคฏ, เค”เคฐ เคธंเคคुเคฒเคจ เค•े เคธिเคฆ्เคงांเคคों เคชเคฐ เค†เคงाเคฐिเคค เคนो, เคœिเคธเคฎें เค•เคฒ्เค•ि เค•े เค…เคตเคคाเคฐ เค•ा เค‰เคฆ्เคฆेเคถ्เคฏ เคญ्เคฐเคท्เคŸाเคšाเคฐ เค•ा เค…ंเคค เค”เคฐ เคจ्เคฏाเคฏเคชूเคฐ्เคฃ เคธเคฎाเคœ เค•ी เคธ्เคฅाเคชเคจा เคนो।
- เคฏเคน เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคจ्เคฏाเคฏเคธंเค—เคค, เคจैเคคिเค• เคฐूเคช เคธे เคธเคนी เคคเค•เคจीเค•ी เค‰เคชเคฏोเค— เค”เคฐ เคธंเคชเคค्เคคि เคคเคฅा เค…เคตเคธเคฐों เค•ा เคธเคฎाเคจ เคตिเคคเคฐเคฃ เคธुเคจिเคถ्เคšिเคค เค•เคฐेเค—ी।
- เคฏเคน เคฎॉเคกเคฒ เคธเคฎเค—्เคฐ เค•เคฒ्เคฏाเคฃ เคชเคฐ เคง्เคฏाเคจ เค•ेंเคฆ्เคฐिเคค เค•เคฐेเค—ा, เคคाเค•ि AI เคธे เคนोเคจे เคตाเคฒे เคฒाเคญ เคธเคญी เคตเคฐ्เค—ों เคคเค• เคชเคนुंเคšे, เคจ เค•ि เค•ेเคตเคฒ เค•ुเค› เคตिเคถेเคท เคธเคฎूเคนों เคคเค•।


2. AI เค•ा เคชूเคฐ्เคฃ เค‰เคชเคฏोเค—:

- AI เค•ा เคชूเคฐ्เคฃ เค‰เคชเคฏोเค— เค•เคฐเคจे เค•ा เค…เคฐ्เคฅ เคนै เค‡เคธเค•ा เค…เคงिเค•เคคเคฎ เคฒाเคญ เค‰เค ाเคจा เค”เคฐ เค‡เคธे เคถिเค•्เคทा, เคธ्เคตाเคธ्เคฅ्เคฏ, เคถाเคธเคจ, เคตिเคค्เคค เค†เคฆि เคธเคญी เค•्เคทेเคค्เคฐों เคฎें เคฒाเค—ू เค•เคฐเคจा।
- เค•เคฒ्เค•ीเคฏ เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคธुเคจिเคถ्เคšिเคค เค•เคฐेเค—ी เค•ि AI เค•ा เค…เคงिเค•เคคเคฎ เค‰เคชเคฏोเค— เคจिเคฎ्เคจเคฒिเค–िเคค เคคเคฐीเค•ों เคธे เคนो:
- เคธเคฎाเคตेเคถी เคจเคตाเคšाเคฐ เค•ो เคฌเคข़ाเคตा เคฆेเคจा, เคคाเค•ि เคธเคญी เคต्เคฏเค•्เคคिเคฏों เค”เคฐ เคธเคฎुเคฆाเคฏों เค•ो AI เคธे เคฒाเคญ เคฎिเคฒ เคธเค•े।
- เคฏเคน เคธुเคจिเคถ्เคšिเคค เค•เคฐเคจा เค•ि เค•ेเคตเคฒ เคฌเคก़े เค•ॉเคฐ्เคชोเคฐेเคŸ्เคธ เคฏा เคšुเคจिंเคฆा เคฒोเค— AI เคชเคฐ เคจिเคฏंเคค्เคฐเคฃ เคจ เค•เคฐें।
- เคธाเคฎाเคœिเค• เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏों, เค‰เคค्เคชाเคฆเค•เคคा เค”เคฐ เคธ्เคฅिเคฐเคคा เค•ो เคธुเคงाเคฐเคจे เค•े เคฒिเค AI เค•ा เค‰เคชเคฏोเค—, เคฌिเคจा เค•िเคธी เคธเคฎूเคน เค•ो เคจुเค•เคธाเคจ เคชเคนुंเคšाเค।

3. AI เค•ा เคจिเคท्เคชเค•्เคท เค‰เคชเคฏोเค—:

- AI เค•े เคธंเคฆเคฐ्เคญ เคฎें เคจिเคท्เคชเค•्เคทเคคा เค•ा เค…เคฐ्เคฅ เคนै เคจैเคคिเค• เคตिเค•ाเคธ เค”เคฐ เค‡เคธเค•े เคฒाเคญों เค•ा เคธเคฎाเคจ เคตिเคคเคฐเคฃ।
- เคเค• เค•เคฒ्เค•ीเคฏ เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคฏเคน เคธुเคจिเคถ्เคšिเคค เค•เคฐेเค—ी เค•ि AI เคธे เคนोเคจे เคตाเคฒे เคฒाเคญों เค•ा เคธเคฎाเคจ เคฐूเคช เคธे เคตिเคคเคฐเคฃ เคนो, เคคाเค•ि เค‡เคธเคธे เค…เคธเคฎाเคจเคคाเคं เคจ เคฌเคข़ें।
- เคฏเคน เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा AI เค•े เคฆुเคฐुเคชเคฏोเค— เค•ो เคฐोเค•เคจे เค•े เคฒिเค เค•เคก़ी เคจिเค—เคฐाเคจी เค”เคฐ เคจैเคคिเค• เคจिเคฏंเคค्เคฐเคฃ เคชเคฐ เคง्เคฏाเคจ เคฆेเค—ी (เคœैเคธे, เคจिเค—เคฐाเคจी เคฎें เคฆुเคฐुเคชเคฏोเค—, เคชเค•्เคทเคชाเคคी เคเคฒ्เค—ोเคฐिเคฆเคฎ, เคจौเค•เคฐिเคฏों เค•ा เคจुเค•เคธाเคจ)।
- AI เคธे เค‰เคค्เคชเคจ्เคจ เค†เคฐ्เคฅिเค• เคตिเคญाเคœเคจ เค•ो เคฆूเคฐ เค•เคฐเคจे เค•े เคฒिเค เคฏเคน เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคจเค เค‰เคฆ्เคฏोเค—ों เค•े เคฒिเค เค•ाเคฐ्เคฏเคฌเคฒ เค•ो เคจเค เค•ौเคถเคฒ เคธिเค–ाเคจे เคชเคฐ เคœोเคฐ เคฆेเค—ी।

เคเค• เค•เคฒ्เค•ीเคฏ เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เค•े เคช्เคฐเคฎुเค– เคธिเคฆ्เคงांเคค, เคœो AI เค•ा เค‰เคชเคฏोเค— เค•เคฐเคคी เคนै:

1. เคจैเคคिเค• AI เคตिเค•ाเคธ: เคฏเคน เคธुเคจिเคถ्เคšिเคค เค•เคฐเคจा เค•ि AI เค•ा เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เค‰เคš्เคšเคคเคฎ เคจैเคคिเค• เคฎाเคจเค•ों เค•े เคธाเคฅ เค•िเคฏा เคœाเค, เคคाเค•ि เค‡เคธเค•ा เค•ोเคˆ เค—เคฒเคค เค‰เคชเคฏोเค— เคจ เคนो เค”เคฐ เคฏเคน เคธเคฎाเคœ เค•े เค•เคฒ्เคฏाเคฃ เค•े เคฒिเค เคนो।
2. เคธाเคฐ्เคตเคœเคจिเค• เคชเคนुंเคš: เคšाเคนे เค•ोเคˆ เคญी เคต्เคฏเค•्เคคि เคฏा เคธเคฎुเคฆाเคฏ เคนो, AI เคธे เคนोเคจे เคตाเคฒे เคฒाเคญों เคคเค• เคธเคญी เค•ी เคชเคนुंเคš เคนोเคจी เคšाเคนिเค।
3. เคธเคคเคค เคตिเค•ाเคธ: AI เค•ा เค‰เคชเคฏोเค— เค•ेเคตเคฒ เคฎुเคจाเคซे เค•े เคฒिเค เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เค•ि เคŸिเค•ाเคŠ เค”เคฐ เคชเคฐ्เคฏाเคตเคฐเคฃ เค•े เค…เคจुเค•ूเคฒ เคธเคฎाเคงाเคจ เคตिเค•เคธिเคค เค•เคฐเคจे เค•े เคฒिเค เคนो।
4. เคฎाเคจเคต-เค•ेंเคฆ्เคฐिเคค เคฆृเคท्เคŸिเค•ोเคฃ: AI เค•ा เค‰เคฆ्เคฆेเคถ्เคฏ เคฎाเคจเคต เค•्เคทเคฎเคคा เค•ो เคฌเคข़ाเคจा เคนोเคจा เคšाเคนिเค, เคจ เค•ि เค‰เคธे เคช्เคฐเคคिเคธ्เคฅाเคชिเคค เค•เคฐเคจा। เค•เคฒ्เค•ीเคฏ เคตिเคšाเคฐเคงाเคฐा เคถाเคฏเคฆ AI เค”เคฐ เคฎाเคจเคต เคฐเคšเคจाเคค्เคฎเค•เคคा, เคญाเคตเคจाเค“ं, เค”เคฐ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เค•े เคฌीเคš เคธเคนเคœीเคตिเคคा เคชเคฐ เคœोเคฐ เคฆेเค—ी।
5. เคจ्เคฏाเคฏเคธंเค—เคค เคจिเคฏंเคค्เคฐเคฃ: AI เค•ा เคถोเคทเคฃ เคจ เคนो, เค‡เคธเค•े เคฒिเค เคฎเคœเคฌूเคค เคจिเคฏเคฎ เค”เคฐ เคจीเคคिเคฏां เคฌเคจाเคจा เคคाเค•ि เคฏเคน เคธเคญी เค•े เคญเคฒे เค•े เคฒिเค เค‰เคชเคฏोเค— เคนो।

เคธाเคฐांเคถ เคฎें, "เค•ेเคตเคฒ เค•เคฒ्เค•ीเคฏ เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคนी เค•ृเคค्เคฐिเคฎ เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เค•ा เคชूเคฐ्เคฃ เค”เคฐ เคจिเคท्เคชเค•्เคท เคฐूเคช เคธे เค‰เคชเคฏोเค— เค•เคฐ เคธเค•เคคी เคนै" เค•ा เคตिเคšाเคฐ เคฏเคน เคนै เค•ि เค•ेเคตเคฒ เคเค• เคเคธी เค…เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा, เคœो เคจ्เคฏाเคฏ, เคงเคฐ्เคฎ เค”เคฐ เคธंเคคुเคฒเคจ เค•े เคธिเคฆ्เคงांเคคों เคชเคฐ เค†เคงाเคฐिเคค เคนो, AI เคคเค•เคจीเค• เค•ा เค…เคงिเค•เคคเคฎ เค”เคฐ เคจैเคคिเค• เคฐूเคช เคธे เคธเคฎाเคจ เคตिเคคเคฐเคฃ เคธुเคจिเคถ्เคšिเคค เค•เคฐ เคธเค•เคคी เคนै। เคฏเคน เคธुเคाเคต เคฆेเคคा เคนै เค•ि เคตเคฐ्เคคเคฎाเคจ เคชूंเคœीเคตाเคฆी เคฏा เค…เคธเคฎाเคจ เค†เคฐ्เคฅिเค• เคช्เคฐเคฃाเคฒिเคฏां AI เค•ी เคถเค•्เคคिเคฏों เค•ो เค‰เคธ เคคเคฐीเค•े เคธे เคธंเคญाเคฒเคจे เคฎें เคธเค•्เคทเคฎ เคจเคนीं เคนैं, เคœिเคธเคธे เคธเคญी เค•ो เคฒाเคญ เคนो।

Friday, September 20, 2024

20: AI



Pulling Back the Silicon Curtain Yuval Noah Harari’s study of human communication may be anything but brief, but if you can make it to the second half, you’ll be both entertained and scared.



The breakthrough AI needs A race is on to push artificial intelligence beyond today’s limits ........... The energy used to train OpenAI’s gpt-4 model could have powered 50 American homes for a century. ....... today’s biggest models cost $100m to train; the next generation could cost $1bn, and the following one $10bn. On top of this, asking a model to answer a query comes at a computational cost—anything from $2,400 to $223,000 to summarise the financial reports of the world’s 58,000 public companies. ........... fracking made it possible to reach oil and gas reserves that had previously been uneconomical to extract. As a consequence, America now produces more oil than any other country. ......... Alphabet, Amazon, Apple, Meta and Microsoft are all designing their own ai chips. ........... Bigger models that rely on the brute force of computational power are giving way to smaller and more specialised systems. OpenAI’s newest model, o1, is designed to be better at reasoning, but not generating text. Other makers are employing less onerous calculations, so as to make more efficient use of chips. Through clever approaches, such as using a mixture of models, each suited to a different type of problem, researchers have drastically cut down on processing time. .............. If the trend towards smaller and more specialised models continues, then the ai universe could contain a constellation of models, instead of just a few superstars. ............ This means that investors are in for a rocky ride. Their bets on today’s leaders look less certain. Nvidia could lose ground to other chipmakers; OpenAI could be supplanted. ........... progress in ai is as much about having the right talent and a flourishing ecosystem as it is about amassing capital and computing power. Countries in Europe and the Middle East may find that the hard graft of cultivating ingenuity matters as much as buying in computer chips. America, by contrast, is blessed with chips, talent and enterprise. It has many of the world’s best universities and, in San Francisco and Silicon Valley, an enviable and long-established cluster of talent.

Thursday, September 12, 2024

Strawberry



Putin warns that allowing Ukraine to strike deep into Russia will draw West into war
First Post-Debate Poll Shows Kamala Harris Breaking Out With Lead
Russia threatens nuclear retaliation over Western missiles in Ukraine

OpenAI Announces a New AI Model, Code-Named Strawberry, That Solves Difficult Problems Step by Step The ChatGPT maker reveals details of what’s officially known as OpenAI-o1, which shows that AI needs more than scale to advance........ OpenAI made the last big breakthrough in artificial intelligence by increasing the size of its models to dizzying proportions, when it introduced GPT-4 last year. The company today announced a new advance that signals a shift in approach—a model that can “reason” logically through many difficult problems and is significantly smarter than existing AI without a major scale-up. ......... Rather than summon up an answer in one step, as a large language model normally does, it reasons through the problem, effectively thinking out loud as a person might, before arriving at the right result......... “There are two paradigms,” Murati says. “The scaling paradigm and this new paradigm. We expect that we will bring them together.” ......... LLMs typically conjure their answers from huge neural networks fed vast quantities of training data. They can exhibit remarkable linguistic and logical abilities, but traditionally struggle with surprisingly simple problems such as rudimentary math questions that involve reasoning. ........ Reinforcement learning has enabled computers to play games with superhuman skill and do useful tasks like designing computer chips. The technique is also a key ingredient for turning an LLM into a useful and well-behaved chatbot. ....... “The [new] model is learning to think for itself, rather than kind of trying to imitate the way humans would think” .......... OpenAI says its new model performs markedly better on a number of problem sets, including ones focused on coding, math, physics, biology, and chemistry. ......... The new model is slower than GPT-4o, and OpenAI says it does not always perform better—in part because, unlike GPT-4o, it cannot search the web and it is not multimodal, meaning it cannot parse images or audio. .......... In July, Google announced AlphaProof, a project that combines language models with reinforcement learning for solving difficult math problems. ....... “I do think we have made some breakthroughs there; I think it is part of our edge,” Chen says. “It’s actually fairly good at reasoning across all domains.” ......... Noah Goodman, a professor at Stanford who has published work on improving the reasoning abilities of LLMs, says the key to more generalized training may involve using a “carefully prompted language model and handcrafted data” for training. He adds that being able to consistently trade the speed of results for greater accuracy would be a “nice advance.”

London shopkeeper thought Amitabh Bachchan couldn't afford a £120 tie. Here's how he taught him a lesson
U.S. Latino economic output grows to $3.6 trillion, new report finds “There is no doubt that the U.S. Latino economy is a formidable force, characterized by strong GDP growth, significant population expansion, high workforce participation, and increased educational achievements” ........ “This is not a matter of diversity and inclusion; it is a critical business strategy”........

Hispanic household wealth has tripled over the last decade

........... Latinos lost up to two-thirds of their median household wealth in the wake of the Great Recession. ........... a forecast for the U.S. Latino economy through 2029. It shows the cohort’s economic output will surpass Japan’s by 2024 and Germany’s by 2027 ........ “A young Latino in the U.S. turns 18 every thirty seconds.”




Something New: On OpenAI's "Strawberry" and Reasoning It is amazing, still limited, and, perhaps most importantly, a signal of where things are heading......... In fact, it can now beat human PhD experts in solving extremely hard physics problems.......... The AI “thinks” about the problem first, for a full 108 seconds (most problems are solved in much shorter times). You can see its thoughts ........ GPT-o1 does things that would have been impossible without Strawberry, but it still isn’t flawless: errors and hallucinations still happen, and it is still limited by the “intelligence” of GPT-4o as the underlying model .....

Using GPT-o1 means confronting a paradigm change in AI.



Tuesday, July 18, 2023

18: AI

'

Elon Musk wants to create a superintelligent A.I. because he thinks a smarter A.I. is less likely to wipe out humanity

Wikipedia’s Moment of Truth Can the online encyclopedia help teach A.I. chatbots to get their facts right — without destroying itself in the process?

A.I. Could Solve Some of Humanity’s Hardest Problems. It Already Has. Demis Hassabis, the chief executive of DeepMind, discusses how A.I. systems can accelerate scientific research.

Powerful Personal Branding Prompts: Using ChatGPT To Build An Influential Online Presence

The Myth of Neutrality Countries Will Have to Choose Between America and China ........ This is not a choice that most countries wish to make. Over the past decades, foreign capitals have come to enjoy security and economic benefits from association with both the United States and China. These countries know that joining a coherent political-economic bloc would mean forgoing major benefits from their ties to the other superpower. ....... The message to Washington and Beijing is clear: no country wants to be forced into a binary decision between the two powers. ........ The United States has hastened to reassure its allies that it feels much the same. .......... Even the United States would not join such an arrangement if it required ending its economic relationship with China, which would come at a tremendous cost. ........... The U.S.-Chinese competition is an inescapable feature of today’s world, and Washington should stop pretending otherwise. ............ Washington played hardball. The Trump administration even went as far as to suggest to Poland that future U.S. troop deployments might be at risk if Warsaw worked with Huawei. The U.S. government warned Germany that Washington would limit intelligence sharing if Berlin welcomed Huawei; not long after, the Chinese ambassador to Germany promised retaliation against German companies if Berlin barred Huawei. Europe’s largest economy was caught between its top two trading partners. ........... The Biden administration has signaled its desire to outstrip China in the development and production of semiconductors, quantum computing, artificial intelligence, biotechnology, biomanufacturing, and clean energy technologies. To do so, Washington will need to build domestic capacity in each area and limit China’s ability to race ahead. Countries with niche capabilities will be caught between Beijing, which wants these technologies, and Washington, which wants to minimize Chinese access to them......... Already, Washington and Beijing are competing for the loyalties of Pacific Island states, although the contest in countries like the Marshall Islands, Micronesia, and Papua New Guinea has thus far produced a bidding war rather than a series of forced choices. .......... U.S. threats to cut countries off from intelligence sharing if they used Huawei—which supplied an all-in-one 5G network at a lower cost than anything the West could provide—were ineffective. ............ A sense, however, that the United States will be absent, noncommittal, or incompetent when the going gets tough will tempt them to align with or simply acquiesce to China’s preferences.

This former CEO cut her 70-hour workweek down to 30 with 3 productivity hacks—start with ‘tossing your to-do list’



ChatGPT and Bard Get New AI Chatbot Rival: Anthropic Debuts Claude 2 The new AI chatbot is available to people in the US and UK in open beta. Here's how to try it.

Claude 2 Claude 2 scores above the 90th percentile on the GRE reading and writing exams, and similarly to the median applicant on quantitative reasoning....... Think of Claude as a friendly, enthusiastic colleague or personal assistant who can be instructed in natural language to help you with many tasks. ........ Users can input up to 100K tokens in each prompt, which means that Claude can work over hundreds of pages of technical documentation or even a book. Claude can now also write longer documents - from memos to letters to stories up to a few thousand tokens - all in one go. ....... One of our partners is Jasper ........ They found that Claude 2 was able to go head to head with other state of the art models for a wide variety of use cases, but has particular strength for long form low latency uses. "We are really happy to be among the first to offer Claude 2 to our customers, bringing enhanced semantics, up-to-date knowledge training, improved reasoning for complex prompts, and the ability to effortlessly remix existing content with a 3X larger context window"

. We’ve expanded Claude’s context window from 9K to 100K tokens, corresponding to around

75,000 words!

This means businesses can now submit hundreds of pages of materials for Claude to digest and analyze, and conversations with Claude can go on for hours or even days. .......... The average person can read 100,000 tokens of text in ~5+ hours[1], and then they might need substantially longer to digest, remember, and analyze that information. Claude can now do this in less than a minute. ......... You can drop multiple documents or even a book into the prompt and then ask Claude questions that require synthesis of knowledge across many parts of the text. ........ Claude can follow your instructions and return what you’re looking for, as a human assistant would! ....... 100K translates into roughly 6 hours of audio ......... Assess the pros and cons of a piece of legislation ......... Rapidly prototype by dropping an entire codebase into the context and intelligently build on or modify it