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Patrick McKenzie
Lavoro per Internet e sono consulente di @stripe. Queste sono le mie opinioni personali, se non diversamente specificato.
(Sono d'accordo con questo e penso generalmente che sia una delle ragioni per cui i tempi per un impatto visibile nella crescita del PIL sono più lunghi di quanto le persone che sono altrettanto ottimiste sull'AI sembrino credere.)

roon26 ago, 03:47
i veri guadagni di produttività derivanti dai precedenti progressi tecnologici non provenivano dall'apprendimento da parte dei singoli lavoratori nell'uso, ad esempio, dell'elettricità o di Internet, ma dall'intero flusso di lavoro, fabbriche, processi e aziende che venivano creati attorno all'uso di nuovi strumenti (in altre parole, gestione)
19,62K
Io: OK, ora che abbiamo più o meno fatto funzionare l'API, mi piacerebbe testarla con un driver CLI che mantiene uno stato minimo. Così possiamo assicurarci che il flusso dei dati sia corretto e simile prima di dover fare *spits* sviluppo frontend.
Claude: *dieci secondi* Fatto, con tantissimi output di emoji.
43,15K
Ma un sito web dove le persone pubblicheranno di tanto in tanto brevi saggi *con l'obiettivo di influenzare i corridoi del potere* non è a) "solo" un sito web e b) mina la propria efficacia adottando l'etichetta "blog".

𝖓𝖎𝖓𝖊 🕯23 ago, 00:07
"Dai un'occhiata a questa nuova 𝚙𝚞𝚋𝚕𝚒𝚌𝚊𝚝𝚒𝚘𝚗 che è appena stata lanciata!"
Oh, è come un giornale? Una rivista?
"No, è solo un sito web dove un gruppo di persone pubblicherà di tanto in tanto brevi saggi."
È solo un blog! Abbiamo già una parola per questo!
29,32K
È interessante, in un certo senso accennato in Inadequate Equilibria, che mettiamo i nostri punti di competenza nel ricordare per sempre quali video di YouTube mi sono piaciuti alla fine degli anni 2000, ma che le uniche cartelle cliniche persistenti che ho sono quelle che ho tenuto su carta.

roon22 ago, 08:52
le aziende come Facebook registrano ogni interazione immaginabile che i loro utenti hanno con la piattaforma. registrano ogni tuo clic e tocco. tengono traccia di quanto a lungo il tuo sguardo si è soffermato su un post, se eri sulla stessa rete WiFi di quella donna che potrebbe essere tua amica, quale reel di Instagram hai guardato tre volte.
per un singolo utente questo è curioso, ma queste pratiche vengono effettuate su scala planetaria da tutti i giganti della tecnologia. creano petabyte di dati al giorno e li conservano finché i regolatori europei glielo permettono. poi possono avere intelligenza artificiale per trasformarli in conoscenza utile per i loro sistemi di controllo cibernetico che costruiscono feed di notizie, servono annunci, decidono quanto calcolo spendere su di te, quali SKU dovrebbero essere in quali magazzini proprio prima che tu ne abbia bisogno. le fatture del metastore di Hive raggiungono miliardi.
gli ospedali gettano la maggior parte dei loro dati e telemetrie dopo ogni caso, ogni singolo giorno. registrano video di interventi vascolari, endoscopie, scoprendo fisiologie interessanti. a volte non vengono registrati affatto e la maggior parte delle volte li cancellano non appena hanno finito.
è ancora peggio per i waveform fisiologici (ECG, EEG, linee arteriose) che essenzialmente non vengono mai registrati da nessuna parte. visualizzazioni a scala millisecondo dei cervelli, vasi sanguigni, cuori dei pazienti vengono generate e distrutte istantaneamente. tutte queste serie temporali, ovviamente, prevedono il fermo del cuore delle persone, esplosioni del cervello, ecc. in anticipo. i chirurghi teleoperano robot, nessuno dei micro-movimenti viene registrato, le politiche non vengono mai apprese, mai correlate ai risultati che sono stati di successo o meno.
questo sarebbe impensabile per la maggior parte delle persone nel software il cui istinto è registrare tutto ovunque, senza contare i costi del cloud, perché siamo certi che ci sarà qualche utilizzo in seguito e qualche modello da addestrare in seguito. non ho una prescrizione qui per così dire, il mio punto è solo che la nostra civiltà accumula e valorizza regolarmente alcuni dei dati più sciocchi al mondo "ho premuto mi piace sul reel di John Pork" e distrugge gran parte dei dati più importanti che genera e limita ciò che le macchine possono apprendere.
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Questa settimana su Complex Systems sono stato entusiasta di accogliere @joel_bkr di METR per parlare di come misuriamo rigorosamente i progressi degli LLM, un interessante risultato di ricerca che Joel e il team hanno ottenuto di recente, e un piccolo accenno all'organizzazione industriale dell'ingegneria del software.
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Sto avendo livelli assolutamente simili a HN di "Aspetta, mi sono stati addebitati _quattro centesimi_ per quella serie di chiamate LLM?!? Chiaramente devo rifattorizzare tutta la mia app. Forse inizierò a raggruppare i messaggi, anche. 50% subito."
(Questo sarebbe ovviamente economicamente irrazionale al momento.)
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