Localized reading
Ich glaube zunehmend, dass Software der Zukunft Code für den Kontrollfluss mit kleinen neuronalen Programmen für „unscharfe“ Entscheidungen kombinieren wird. Genau das erforsche ich mit ProgramAsWeights. Es beantwortet die Frage, woher diese neuronalen Programme kommen: Sie werden aus englischen Beschreibungen „kompiliert“. Zum Beispiel habe ich 30 neuronale Programme mit einem Entscheidungsbaum kombiniert und einen Assistenten für eine Kurs-Website gebaut, der wie ein Chatbot aussieht, aber lokal läuft. Jedes kleine Programm verarbeitet Fragen wie „An welchen spezialisierten Bearbeiter soll das weitergeleitet werden?“, während der Code den gesamten Ablauf steuert …
Original post / EN
I increasingly think future software will combine code for control flow with small neural programs for "fuzzy" judgments. That's what I've been exploring with ProgramAsWeights, which answers the question of where those neural programs come from: they are "compiled" from English descriptions. For example, I combined 30 neural programs with a decision tree to build a course website helper that looks like a chatbot but runs locally. Each small program handles a question like "Which specialist answerer should this be routed to", and code controls the overall flow. You can try building with it here: https://t.co/Bwgcn362bc
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Diogo Almeida @CompleteSkeptic
After co-inventing ChatGPT, I kept asking myself: why have superhuman chat models not led to AGI? I’ve spent the last 2 years in stealth building a new way to train models (RLCD), and a new type of frontier AI model that we are releasing today: Jev • 20-200x faster • 40-400x https://t.co/JSybNG2BKJ
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