Svante Henriksson

157 posts

Svante Henriksson

Svante Henriksson

@Svantteri

AI and climate scientist

เข้าร่วม Ekim 2017
539 กำลังติดตาม160 ผู้ติดตาม
Danyyil Dvirnyy
Danyyil Dvirnyy@DDvirnyy·
Working on a new Chessable Course: what is the intuitive move that comes to mind here for you as White?
Danyyil Dvirnyy tweet media
English
20
3
20
8.6K
Danyyil Dvirnyy
Danyyil Dvirnyy@DDvirnyy·
Thread of Kasparov's f5 powerful White knights:
Danyyil Dvirnyy tweet media
English
3
13
126
20K
Peter Sarlin
Peter Sarlin@petersarlin·
With immense pride, I am thrilled to announce that @silo_AI is joining forces with @LisaSu and @AMD. Silo AI and AMD have an aligned mission to create a global leader that will shape the future of computing, while preserving the essence of Silo AI as a world-leading AI lab.
Lisa Su@LisaSu

Super excited to welcome the @silo_AI team to @AMD - adding a phenomenal team of AI scientists and engineers to accelerate the adoption of AMD AI solutions and extend our open source AI software capabilities! shorturl.at/SmR6N

English
9
7
113
15K
Svante Henriksson
Svante Henriksson@Svantteri·
@james_y_zou @StanfordAILab Nice analysis within the power law framework 👏. Being between qualitative description and exact analysis of the details, this kind of stuff can really help us understand what's going on in machine learning.
English
0
0
2
317
James Zou
James Zou@james_y_zou·
There's a lot of interest in how #AI scales w/ data size. Our #icml2024 paper introduces a new class of individualized data scaling laws📈arxiv.org/abs/2405.20456 We show how some data points are only valuable in small training sets; others only shine in large datasets. Key idea is to model how the contribution of a sample changes as the rest of the dataset grows. Such fine-grained scaling laws help us to design better training data. We develop efficient alg to estimate individual scaling behaviors. Great job by @ianccovert Wenlong Ji collaborating w/ @tatsu_hashimoto 👏
James Zou tweet media
English
3
45
212
25.7K
Alex Dimakis
Alex Dimakis@AlexGDimakis·
This paper seems very interesting: say you train an LLM to play chess using only transcripts of games of players up to 1000 elo. Is it possible that the model plays better than 1000 elo? (i.e. "transcends" the training data performance?). It seems you get something from nothing, and some information theory arguments that this should be impossible were discussed in conversations I had in the past. But this paper shows this can happen: training on 1000 elo game transcripts and getting an LLM that plays at 1500! Further the authors connect to a clean theoretical framework for why: it's ensembling weak learners, where you get "something from nothing" by averaging the independent mistakes of multiple models. The paper argued that you need enough data diversity and careful temperature sampling for the transcendence to occur. I had been thinking along the same lines but didn't think of using chess as a clean measurable way to scientifically measure this. Fantastic work that I'll read I'll more depth.
Alex Dimakis tweet media
English
125
294
2.3K
388.6K
Svante Henriksson
Svante Henriksson@Svantteri·
@EiraHeinamies Olisi varmaan enemmän jos luontaisia taipumuksiaan olisi helpompi toteuttaa avoimesti 😊
Suomi
1
0
1
24
Eira Heinämies
Eira Heinämies@EiraHeinamies·
@Svantteri Jutun mukaan noin vähän Suomessa, ja siinä oli kolmaskin kronotyyppi, ”päivävirkut”. Joissain kansainvälisissä vertailuissa iltavirkkujen osuus on kyllä ollut isompikin.
Suomi
1
0
1
34
Eira Heinämies
Eira Heinämies@EiraHeinamies·
Ilahduttaa, että iltaihmistenkin näkökulmaa tuodaan esiin, vaikka meitä onkin vain se 12 % Suomessa. Omatkin ”voittajan tuntini” alkavat vasta iltaysin jälkeen. Kun työliukuma ei jousta sinne asti, on ajatus kirkkain vapaa-ajan harrastuksissani. hs.fi/visio/art-2000…
Suomi
1
0
7
293
Svante Henriksson
Svante Henriksson@Svantteri·
@paulg Do you think the concept would work equally well for math, natural sciences, engineering etc?
English
0
0
0
232
Paul Graham
Paul Graham@paulg·
I went to visit Arc Institute and it was one of the most impressive things I've ever seen. They only just started and they've already made multiple big discoveries. I can't imagine a more impactful organization you could donate to.
English
29
56
1.4K
344.6K
Svante Henriksson
Svante Henriksson@Svantteri·
@TuuliMiina Kuulin juuri Timo Vihmalta että hän tekee tutkimusta aiheesta. Häneltä varmaan saisi luotettavimman päivityksen tutkimuksen tilanteesta. Timo mainitsi että erityisesti kesällä (kun suihkuvirtaus on heikompi) pysyvät säätilat ovat selkeästi yleistyneet.
Suomi
1
0
1
49
Tuuli Miinalainen
Tuuli Miinalainen@TuuliMiina·
@Svantteri Jep! Mun ymmärtääkseni tuosta on lähinnä vain spekulaatiota, eikä ole kovin kattavaa näyttöä tai tutkimuskentän laajaa tukea. Siksi ihmettelen, että viittaako Taalas juuri tähän vai johonkin muuhun ilmiöön? 🤔
Suomi
1
0
0
68
Tuuli Miinalainen
Tuuli Miinalainen@TuuliMiina·
Ymmärtääkseni ei ole vahvaa tutkimusnäyttöä siitä, että ilmastonmuutos lisäisi tulevaisuudessa todennäköisyyttä erittäin kylmille pakkasjaksoille. Osaako joku vinkata, että mikä mekanismi aiheuttaisi Taalaksen mainitsemisia jämähtämisiä? #gs.2vnvuw" target="_blank" rel="nofollow noopener">mtvuutiset.fi/artikkeli/ilma…
Suomi
3
1
3
502
Svante Henriksson
Svante Henriksson@Svantteri·
@TuuliMiina Näin on mielestäni varsin uskottavasti spekuloitu joissain tutkimusartikkeleissa. Todellisuudessa ilmiöt tietysti vielä monimutkaisempia.
Suomi
1
0
1
66
Svante Henriksson
Svante Henriksson@Svantteri·
@TuuliMiina Kun päiväntasaajan ja napojen välinen lämpötilaero pienenee ilmaston lämpenemisen seurauksena, suihku- ja muiden laajojen virtausten ajava voima heikkenee. Syntyy helpommin kiemurteleva "aalto", joka lukkiutuu. Suomi voi joutua kylmään tai lämpimään kohtaan. Sama kesinä.
Suomi
1
0
3
102
Svante Henriksson
Svante Henriksson@Svantteri·
@thestrongchess Wonder if there are data of adults putting in the same time and effort as the kiddies? I improved 0->2150 FIDE as 15-18yo and now after a long break online 2000-2300 during 3 years as ~40yo. 1-2h daily efforts. I feel the data reflects more time and chance to focus than aging?
English
0
0
2
230
Strong Chess
Strong Chess@thestrongchess·
I am looking a little into the question: how young do you need to hit NM to eventually reach GM, and 1) The percentage of young monsters who do NOT go on to reach these titles is so large--they are fucking hard to get 2) The actual answer is pretty terrifying
English
7
0
28
8.7K
Svante Henriksson
Svante Henriksson@Svantteri·
@NoelStuder How so? I'm much more likely to become a regular customer if I feel the product/service worked and I improved.
English
0
0
0
404
Ari-Matti Harri
Ari-Matti Harri@AMH_FMI·
Ilmatieteen laitos #FMIspace #Ilmatiede seuraa yhdessä Maanmittauslaitoksen #MML kanssa #AEOLUS - satelliitin hallittua paluuta ilmakehään. Suomi liittyi viime vuonna #FMIspace johdolla lähiavaruutta valvovaan avaruuustilanneorganisaatioon (#EUSST). #SpaceFinland
Ari-Matti Harri@AMH_FMI

#AEOLUS is currently at about 300 km and is losing altitude by about one kilometer per day through atmospheric friction. About 80% of the satellite will burn in the atmosphere. This is the first time, when an aging satellite is targeted to an ocean thus avoiding populated areas.

Suomi
1
1
7
1.6K
Konstantin Mishchenko
Konstantin Mishchenko@konstmish·
This is the most mind-blowing result that I've seen in a while. Just when I thought I knew everything about gradient descent, this new theory showed me I didn't. Gradient descent needs to use unreasonably large stepsizes every now and then to converge faster. This is wild.
Ben Grimmer@prof_grimmer

I've proven the strangest result of my career.. The classic idea that gradient descent's rate is best with constant stepsizes 1/L is wrong. The idea that we need stepsizes in (0,2/L) for convergence is wrong. Periodic long steps are better, provably. arxiv.org/abs/2307.06324

English
8
34
330
71.9K
Svante Henriksson
Svante Henriksson@Svantteri·
@juntaikeda Comforting to hear an IM struggling with the same problem. I play the Bogo, but get dodgy positions from time to time
English
1
0
1
118
Junta Ikeda
Junta Ikeda@juntaikeda·
In the last 2 years, I've spent more time than in the previous 20 years looking at chess openings (albeit not in the wisest manner), and I still have no idea what I should commit to as my main against 1.d4 Nf6 2.c4 e6 3.Nf3. What do you play? (comment for other choices)
English
15
1
10
5.6K
JaskanKaljat
JaskanKaljat@JaskanKaljat·
@Svantteri Olet Hurskas, temperamenttinen, rakastat draamaa ja olet halveksiva.
Suomi
1
0
1
57
JaskanKaljat
JaskanKaljat@JaskanKaljat·
Kerro suosikkioluesi, niin minä kerron sen perusteella luonteenpiirteesi! Tämä on täyttä tiedettä (eli arvon jokaiselle oman🤣) #olut #luonne #luonteenpiirre
Suomi
283
2
76
37.2K