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Las últimas versiones del Modelo de Language Internacional de Amnistía (LLM), como Claude 3.7 de Human y Grok 3 de Xai, son A menudo rendimiento A niveles de doctorado, al menos según algunos criterios. Este logro representa el siguiente paso hacia lo que es el ex CEO de Google Eric Schmidt PercibirUn mundo que cada persona puede llegar al gran «Polymath», que es la amnistía internacional capaz de confiar en los cuerpos del vasto conocimiento para resolver problemas complejos a través de disciplinas.
Nota Profesor Warton Ethan Malik Ali Una cosa es útil El blog que ha sido entrenado en estos modelos recientes utilizando una potencia informática mucho más que GPT-4 en su lanzamiento hace dos años, con Grok 3 Capacitación hasta 10 veces por cuenta. Agregó que esto hará que Grok 3 «Gen 3» AI AI, centrándose en el hecho de que «esta nueva generación de AIS es más inteligente, y saltar en la capacidad es sorprendente».
Por ejemplo, Claude 3.7 parece capacidades emergentes, como esperar las necesidades del usuario y la capacidad de considerar nuevas esquinas para resolver problemas. Según el antropólogo, este es el primero híbrido El modelo de pensamiento combina LLM tradicional para respuestas rápidas y capacidades de pensamiento avanzado para resolver problemas complejos.
Mickel atribuyó estos desarrollos a dos direcciones cercanas: la rápida expansión de la fuerza aritmética para entrenar LLM, y la mayor capacidad de inteligencia artificial para abordar la solución a la solución de problemas complejos (a menudo descritos como pensamiento o pensamiento). Llegó a la conclusión de que estas dos tendencias son «las capacidades de la alta inteligencia artificial».
¿Qué podemos hacer con esta inteligencia súper artificial?
En un paso importante, OpenAi Disparo El cliente de «búsqueda profunda» de AI. En revisión en plataformaCasey Newton comentó que la investigación profunda parecía «impresionantemente calificada». Newton señaló que las investigaciones profundas y las herramientas similares pueden acelerar la investigación, el análisis y otras formas de otros conocimientos, aunque su confiabilidad en áreas complejas sigue siendo un problema abierto.
Basado en una variable del modelo de pensamiento O3 que aún no se publica, las investigaciones profundas pueden participar en largos períodos de pensamiento. Hace esto usando el pensamiento en la serie de pensamiento (COT), que divide tareas complejas en múltiples pasos lógicos, así como un investigador humano puede mejorar su enfoque. También puede buscar en la web, permitiéndole acceder a información más actualizada que en los datos de capacitación de formato.
Timothy me escribió en Comprender la inteligencia artificial Sobre muchas pruebas, los expertos se han profundizado, señalando que «su rendimiento muestra las impresionantes capacidades del modelo básico de O3». Solicitando una prueba sobre cómo construir una fábrica eléctrica para hidrógeno. Al comentar sobre la calidad de las salidas, el ingeniero mecánico «estimó que el asunto tomará un profesional experimentado por semana para crear algo bueno como Informe 4000 palabras Operai se generó en cuatro minutos. «
Pero espera, hay más …
Google Deepmind también recientemente Absoluto «AI Co-S-Scientist», AI AI System se basa en Gemini 2.0 LLM. Está diseñado para ayudar a los científicos a crear nuevas hipótesis y planes de investigación. De hecho, el Colegio Imperio de Londres ha demostrado el valor de esta herramienta. Según el profesor José R. Benadis, para él El equipo pasó años Revele por qué algunos errores sobrenaturales resisten los antibióticos. La inteligencia artificial repitió sus resultados en solo 48 horas. Si bien la inteligencia artificial altamente acelerada es la generación de la hipótesis, los científicos humanos aún necesitaban confirmar los resultados. Sin embargo, Penadés Dijo La nueva aplicación de inteligencia artificial «tiene la capacidad de cobrar ciencia».
¿Qué significa esto para sobrealimentarse?
En octubre pasado, el CEO de Anthropor Dario Ameudi escribió en él.Máquinas de amor«El blog esperaba» Amnistía Internacional, la duración de lo que se llama la mayoría de la inteligencia general artificial (AGI), conducirá a «50 a 100 años de progreso biológico (investigación) en 5 a 10 años». La investigación y Google AI, a lo que AModei se refirió es la «transformación raíz» a corto plazo, comenzó a parecer más lógico.
Sin embargo, si bien la inteligencia artificial puede restringir el descubrimiento científico rápido, la biología, al menos, todavía está sujeto a restricciones en la verificación real-experimental, la aprobación organizacional y las experiencias clínicas. La pregunta ya no es si la inteligencia artificial convertirá la ciencia (como definitivamente lo hará), sino lo rápido que es su efecto completo.
El 9 de febrero Blog Post, el CEO alemán de Operai, Saman, dijo que «los sistemas que comienzan a referirse a AGI parecen estar en mente». AGI describió como «un sistema que puede lidiar con problemas cada vez más complejos, a nivel humano, en muchas áreas».
Altman cree que lograr este hito puede abrir un futuro semi -óptico, ya que parece que «el crecimiento económico frente a nosotros parece increíble, y ahora podemos imaginar un mundo en el que tratamos todas las enfermedades, y tenemos más tiempo para disfrutarlo con nuestras familias y podemos percibir nuestras capacidades creativas por completo».
Una dosis de humildad
Estos desarrollos de inteligencia artificial son de gran importancia y transmiten un futuro muy diferente en un corto período de tiempo. Sin embargo, el surgimiento del meteorito de la inteligencia artificial no estaba exenta de dificultades. Considere el último otoño de la IA humana, un dispositivo que florece como una alternativa al teléfono inteligente después de Buzzworthy Tedtod. Claro, un año después, la compañía colapsó y Se han vendido residuos Una parte oportuna de su evaluación una vez.
Los electrodomésticos de inteligencia artificial en el mundo real a menudo enfrentan grandes obstáculos por muchas razones, porque no hay experiencia relevante para las restricciones de infraestructura. Esta fue definitivamente la experiencia de Sensei AG, una startup respaldada por uno de los inversores más ricos del mundo. La compañía ha comenzado a aplicar la inteligencia artificial a la agricultura al aumentar las variedades de cultivos mejoradas y el uso de robots para cosechar, pero recibió grandes obstáculos. De acuerdo a Para el Wall Street Journal, una empresa emergente enfrentó muchos contratiempos, desde desafíos técnicos hasta dificultades logísticas inesperadas, al tiempo que destaca la brecha entre las capacidades de la inteligencia artificial y su implementación práctica.
¿Qué viene después de eso?
Si bien esperamos el futuro cercano, la ciencia está en el umbral de la nueva era de Golden Discovery, ya que la inteligencia artificial se ha convertido en un socio cada vez más capaz en la investigación. Los algoritmos de aprendizaje profundo que funcionan junto con la curiosidad humana pueden revelar problemas complejos a una velocidad récord a medida que los sistemas de inteligencia artificial refrescan los vastos datos de los datos, un spot patrones invisibles para los humanos y sugiere múltiples tareas.
De hecho, los científicos usan la inteligencia artificial a las tablas de investigación de presión para la investigación (predicción de estructuras de proteínas, literatura de limpieza, reduciendo el trabajo años a meses o incluso días) abriendo oportunidades en los campos desde la ciencia climática hasta la medicina.
Sin embargo, dado que la posibilidad de transformación radical se vuelve más clara, los riesgos que salen en el horizonte en la agitación y la inestabilidad. El propio Altman admitió en su blog que «el equilibrio de poder entre el capital y el trabajo se puede estropear fácilmente», lo cual es una advertencia precisa pero grande de que el efecto de la inteligencia artificial puede desestabilizar.
Esta ansiedad ya se ha logrado, como se muestra en Hong Kong, como la ciudad recientemente Reducción de 10,000 El servicio civil funciona con la intensificación de las inversiones de inteligencia artificial simultáneamente. Si estas tendencias persisten y se amplían más, podemos ver una escala generalizada en la fuerza laboral, lo que aumenta los trastornos sociales y ejerce una presión extensa sobre las instituciones y gobiernos de todo el mundo.
Adaptarse a un mundo que trabaja en Amnistía Internacional
Las capacidades crecientes de la inteligencia artificial en el descubrimiento científico, el pensamiento y la toma de decisiones definen un cambio profundo que representa una promesa inusual y enormes desafíos. Aunque el camino puede caracterizarse por la agitación económica y las cepas institucionales, la historia ha demostrado que las sociedades pueden adaptarse a las revoluciones tecnológicas, aunque no siempre fácilmente o sin resultados.
Para mover con éxito esta transformación, las sociedades deben invertir en adaptarse a la gobernanza, la educación y la fuerza laboral para garantizar la distribución de la inteligencia artificial. Aunque la organización de inteligencia artificial enfrenta resistencia política, los científicos, los responsables políticos y los líderes empresariales deben cooperar para construir marcos éticos e imponer estándares de transparencia y artesanía que reducen los riesgos al tiempo que inflan el impacto transformador de la IA. Si asciende a este desafío con perspicacia y responsabilidad, las personas y la IA pueden enfrentar los mayores desafíos del mundo y usar en una nueva era con avances que parecen imposibles algún día.
