Localized reading
Je pense de plus en plus que les logiciels du futur combineront du code pour le flux de contrôle avec de petits programmes neuronaux pour les jugements « flous ». C’est ce que j’explore avec ProgramAsWeights, qui répond à la question de l’origine de ces programmes neuronaux : ils sont « compilés » à partir de descriptions en anglais. Par exemple, j’ai combiné 30 programmes neuronaux avec un arbre de décision pour créer un assistant de site de cours qui ressemble à un chatbot, mais fonctionne en local. Chaque petit programme traite des questions comme « vers quel spécialiste cette demande doit-elle être orientée ? », tandis que le code contrôle le flux…
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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