Desafios de interpretabilidade e alinhamento

Nesta semana, tivemos um papo repleto de referências a respeito do que é inteligência, os limites dos modelos (e das formas de medir suas capacidades), e do caminho que a IA deve tomar de agora em diante.

Vem ver quem participou desse papo:

• ⁠⁠Marcus Mendes⁠⁠, host sob controle
• ⁠⁠Fabrício Carraro⁠⁠, co-host sob controle, Program Manager da Alura, ⁠⁠autor de IA⁠⁠ e host do podcast  Carreira Sem Fronteiras
• Adrian Valentim, Engenheiro de Machine Learning

Links:

• Entrevista do Fabrício no continuamente
• Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence
• On the Measure of Intelligence
• ARC-AGI
• A conversa que levou Blake Lemoine a crer que o LAmDA era senciente 
• Who Is the Father of Deep Learning?
• On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?
• Stuart M. Shieber: There Can Be No Turing-Test-Passing Memorizing Machines
• The Geometry of Truth: Emergent Linear Structure in LLM Representations of True/False Statements
• Michael Levin: Bioelectrical approaches to cancer as a problem of the scaling of the cellular self
• Lei do Conway
• Regra 110
• Roger Penrose : A mente nova do imperador
• FrontierMath
• Humanity's Last Exam
• ResearchRabbit
• NotebookLM
• Zotero
• Anki
• Simon Prince: Understanding Deep Learning
• Christopher Bishop: Deep Learning
• Sheldon Axler: Linear Algebra Done Right
• IA Sob Controle 234: Entendendo modelos de mundo e JEPA, com Randall Balestriero, da Meta FAIR
• Substack do Adrian Valentim
• On the Biology of a Large Language Model
• More Is Different: Broken symmetry and the nature of the hierarchical structure of science
• Dario Amodei: Machines of Loving Grace
• YouTube do infinitamente
• Podcast continuamente

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Edição e sonorização: ⁠⁠Rede Gigahertz de Podcasts