Yann LeCun про ограничения всех LLM. Чуда AGI не будет. (35 мин, вместо 3 часов)
Peter Hanzo
0:00 / 0:00
Yann LeCun про ограничения всех LLM. Чуда AGI не будет. (35 мин, вместо 3 часов)
9 250 просмотров · 1 год назад
Peter Hanzo
3,21 тыс. подписчиков
9 250 просмотров · 1 год назад
🌟 Интервью с Yann LeCun, главным научным сотрудником Meta и лауреатом премии Тьюринга, раскрывает ограничения современных языковых моделей и его видение развития искусственного интеллекта через создание систем, способных понимать физический мир и планировать действия.
Пишу полезное в блоге Telegram: https://t.me/blog_hanzo
Ссылки на оригинальное видео в первом комментарии
👇👇👇
👨🏻💻 Кто я?
Я создаю автоматизации для бизнеса через чат-боты в telegram и whatsapp.
Активно использую нейросети в своих проектах.
Мой путь это 10 лет инженерного опыта, диплом MBA, управление процессами на заводе IKEA и 3 года бизнес-анализа в 15 компаниях.
Ключевые моменты
Ограничения современных языковых моделей в понимании физического мира
Различие между предсказанием слов и реальным пониманием контекста
Архитектура JEPA: новый подход к обучению ИИ через представления
Важность самообучения и невозможность достичь интеллекта только через язык
Иерархическое планирование как ключевой компонент искусственного интеллекта
От авторегрессивного предсказания к энергетическим моделям мышления
Почему идеально беспристрастный ИИ невозможен и опасен для демократии
Открытые модели как противовес монополии на информацию и знания
Постепенная эволюция ИИ против мифа о "внезапном сверхинтеллекте"
Будущее взаимодействия человека и ИИ: усиление возможностей, а не замена
Discover how large language models and LLM agents work! Simple explanations, real-world examples, and their applications in education, medicine, finance, and more. A podcast for anyone curious about the future of artificial intelligence.
Odkryj, jak działają duże modele językowe i agenci LLM! Proste wyjaśnienia, przykłady z życia wzięte i ich zastosowania w edukacji, medycynie, finansach i nie tylko. Podcast dla każdego, kto jest ciekawy przyszłości sztucznej inteligencji.
Foundation of LLMs
Reasoning
Planning, tool use
LLM agent infrastructure
Retrieval-augmented generation
Multimodal agents,
Human-agent interaction, personalization, alignment
Multi-agent collaboration
pretraining data (internet)
tokenization
neural network
pretraining to post-training
post-training data (conversations)
hallucinations, tool use, knowledge, working memory
#llm #chatgpt #нейросети #ai