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@_guglielmo biggest issue is no one to call you out on bs. You might be wrong about something and not realize for longer than you otherwise would've.

the activation energy required to do/learn anything today is virtually zero not enough people are taking advantage of this fact

"Le travail des ingénieurs n'a jamais été limité à écrire du code." À l'heure où l'on se demande si ce que l'on fait et apprend a encore du sens, vu la vitesse à laquelle l'IA code de mieux en mieux, je pense que cette phrase de @romainhuet , Head of Developer Experience chez OpenAI résume bien le climat actuel. On va attendre de nous, ingénieurs, que nous devenions de plus en plus des chefs d'orchestre, des managers d'IA, capables de concevoir des systèmes et de réfléchir aux bons outils, aux bons endroits. Comme le code a toujours été un outil pour résoudre des problèmes, l'IA s'inscrit dans cette même lignée d'outils à notre disposition, sans être une fin en soi. Retrouvez l'échange en intégralité sur ma chaine youtube et les plateformes de podcast !

I am much more terrified of the magic from deep learning than I am of AGI. Many of those who are AGI pilled aren't even neural network pilled. Do you really understand how well these things work? Very, very few people in the world truly do

mdrrrr personne l'a vu arriver sauf tous ceux qui suivent vraiment le domaine depuis des au moins une décennie hein, Sakana existe publiquement depuis 2023 et c'est devenu la première licorne de l'IA au japon dès 2024 donc le seul qui découvre sakana ici c'est toi j’avais déjà fait un thread sur le sujet y’a 3 ans et pour info la fameuse méthode moins gourmande en puissance de calcul, c'est leur adn depuis le premier jour, au lieu de dépenser des milliards pour entraîner un modèle à partir de rien, ils partent de plusieurs modèles déjà existants en libre accès et ils les croisent entre eux comme on croiserait des espèces (ce n’est pas pour rien que le projet s’appelle Sakana, je te laisse chercher du côté du biomimetisme) puis ils gardent à chaque génération les combinaisons les + performantes c'est très exactement le principe de la sélection naturelle appliqué à des réseaux de neurones et ça fait émerger un assemblage qu'aucun ingénieur n'aurait trouvé à la main du coup comparer leurs 444 millions à ce que la silicon valley engloutit pour entraîner ses modèles de 0, c'est une erreur d puisque cet argent sert en gros à recombiner et à coordonner une intelligence que d'autres ont déjà payé des milliards pour créer, voilà pourquoi ça coûte aussi peu et c'est précisément là qu'est le vrai signal pour la suite j’en parle ici pour donner un petit insight: l'avantage décisif est en train de glisser de la puissance de calcul brute vers l'intelligence de l'architecture et de la coordination, faire émerger + de capacités à partir de ce qui existe déjà au lieu de toujours construire + gros et + cher, sakana l'avait compris trois ans avant que tu le découvres



