継続的な学習が最優先事項であることには同意するが、人々は疑問を抱いているだけで、明確な答えを持っていないようだ その他の注目すべきneuripsの見解（今週初めの私のサブエージェントRLaaSのコメントも参照） - 研究者*は意外にも次のことを気にしていない: - ディープシークOCR - ミューオン/ミューオンクリップ - メカニクスインタープ - 世界モデル 〜研修後（！？） - 中国の研究所 - 人々は肯定的である - 新しいアーキテクチャ: ネストされたトランスフォーマー、ハイブリッド モデル (線形 attn/SSM/スパース性と完全な attn の混合) - ナノバナナ - GPT-OSS - ロボット工学 - xAI、人類学的 - イリヤ証言 > イリヤポッドキャスト - RL EnvsとAI4Scienceは過大評価されているか？ / 実際の進歩と資金提供の興奮を切り離すのは難しい *これらの特定分野における明らかな専門家以外。はっきりさせておきたいのは、私が誇大宣伝されていると言っているのではなく、私の感情がそうであったということです。私は基本的に、これらのほとんどに関して一般大衆よりも肯定的であり、専門の研究者とは異なる情報に基づいた見解を持っているように感じ始めており、正直言ってそれは良い気分です。
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