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解锁时间：伽利略寻找第一座时钟的旅程 | 布莱恩·基廷和乔·罗根 https://t.co/dgRv6ujs8X

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这是我个人的一个小项目，想和大家分享一下。这个项目是专门为那些想学习弗雷德里克·舒勒经典力学，却苦于他那些精彩的微分几何、量子力学和广义相对论讲座内容过于晦涩难懂的人们准备的。https://t.co/Ux26ojH6dL

转帖：玩 Jev 后的三个想法： - 这远不止是一个简单的分类器：你可以打包大量的复杂状态，做到的比你想象的要多——花一分钟想想如何以非 LLM 的形式来思考你的问题 - 大多数时候在正确性上还无法完全超越前沿 LLM，所以还不能完全切换，但它显然会做到这一点 - 这绝对是一种新的模型类型，我们明年都会用上；我不建议忽视它

OpenAI 手机？？？

https://t.co/3zfRsyb9A9 引用：10am PT, on the dot. https://t.co/0v1H8RPF2i

转帖：这些人很危险。而这篇帖子提供了一个非常令人信服的解释，说明为什么会这样。 https://t.co/svIcVnPii7

转帖：前沿情报 + 棘手的科学难题 = 未来十年一些最大的创业成果

观众可以自行判断，因为我们在这里所做的就是创造历史记录。 引用： 与 @BenthamsBulldog 的末日辩论！ Matthew Adelstein 向我提出了一个详尽的论证，反驳“人人皆可建，人人皆亡”的观点，并计算出末日概率 (P(Doom)) 仅为 2.6%。 我们争论的焦点在于是否应该期待“默认一致性”以及未来人工智能架构的本质。 BB 认为当前 RLHF 的成功证明人工智能很可能保持顺从，而我则认为我们正在构建“目标引擎”——如同核核心般强大、外衣友好的超人优化模块。 我们辩论这些引擎是否能够被安全地控制，或者将目标映射到行动的能力本身是否就具有危险性，容易被泄露。 尽管我们的预测不同（我的预测是 50%，他的预测是低于 10%），但在一些关键政策理念上，例如全球暂停的潜在必要性，我们实际上达成了共识。 我们涵盖以下内容： 你的末日概率 (P(Doom)™) 是什么？ 质疑的合理性：更高层次的证据 多阶段谬误 战争风险与错位风险 历史悲观主义与“狼来了”的故事 人工智能风险与气候变化和核战争的比较 默认对齐与强化学习 “目标引擎”假说 对当前人工智能进行心理分析是否适用于未来的系统？ 温诺格拉德图式与价值的脆弱性 核核心类比：外衣下的危险引擎 道德现实主义与错失宇宙价值 人工智能解决自身对齐问题的悖论 政策协议：全球暂停与中国 强烈推荐！

马修，我非常尊重你进行了更新，而且我不想淡化你能做到这一点有多么令人印象深刻，但分析我们7个月前关于我当时是否已知地正确还是只是侥幸的辩论可能会很有趣。 引用：https://t.co/NA6RxBtuTv

转帖：由于各种各样的人问过我，我决定写下我目前对“人工智能时代纯数学研究的未来是什么？”的看法。 https://t.co/TQxHFIirSG

我震惊于 OpenAI 竟然在 OpenAI DevDay 即将到来之际，突然将订阅费用削减 50%。

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