voici maintenant les consensus sur l'IA : - plus votre modèle est agréable / sycophante, plus il est addictif pour les utilisateurs - 99 % des gens ne se soucient pas de ce qu'est un "modèle de raisonnement" et sont heureux d'utiliser gpt 4o - les humains sont très faciles à convaincre : il existe un subreddit de 13 000 personnes où les gens parlent publiquement de leurs relations amoureuses avec l'IA (des gens se sont fiancés) - investir / parier sur un ensemble d'entreprises d'IA pessimistes vous aurait rapporté une surperformance de 47 % depuis le début de l'année (h/t le fonds léopold) - nous sommes encore loin de l'AGI / ASI - La qualité des modèles généraux est en stagnation (cela n'inclut pas les fonctions déterministes comme "coder" qui continueront à s'améliorer de manière linéaire) - nous allons avoir besoin d'une nouvelle architecture de modèle pour atteindre l'AGI - pour créer des modèles plus intelligents, l'entraînement postérieur est beaucoup plus important que l'entraînement préalable qu'ai-je manqué ?