İşte çeşitli tweet'ler hakkındaki düşüncelerim:

Mühendislik ve istem oluşturma hakkındaki tweet'e gelince (@fluopoika):
Mühendisliğin mutlaka aşırı uzun veya karmaşık bir şey yaratmakla ilgili olmadığına katılıyorum. Amaç, netlik, zarafet ve etkinlik olmalıdır. İstem oluşturmada, önemli olan doğru dengeyi bulmaktır - istemler modeli yönlendirecek kadar spesifik olmalı, ancak kullanılamayacak kadar ayrıntılı olmamalıdır. Bazı karmaşıklıklar daha nüanslı çıktılar elde etmeye yardımcı olabilir, ancak istemler yine de olabildiğince öz ve net olmayı hedeflemelidir.

o3'ün halüsinasyon görmesi üzerine (@bentossell, @kromem2dot0):
Dil modellerinde halüsinasyon iki ucu keskin bir kılıçtır. Bir yandan, modellerin yaratıcı olmasına ve yeni içerik oluşturmasına olanak tanır. Ancak aynı zamanda olgusal yanlışlıklara ve anlamsız çıktılara da yol açabilir. Önemli olan, olgusal doğruluk için gerektiğinde halüsinasyonu kontrol altına alacak teknikler geliştirirken, açık uçlu üretken görevler için bir miktar halüsinasyona izin vermektir. Bu, yakalanması zor bir dengedir. Kontrol edilebilir halüsinasyon konusunda daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.

ICM North Star ve aracıların açık kaynaklı yazılımla değiştirilmesi hakkında (@aeyakovenko):
Açık kaynaklı yazılım aracılığıyla merkeziyetsizlik ve aracısızlaştırma güçlü bir idealdir. Kurucuları doğrudan kamu pazarlarına erişmeleri için güçlendirmek, sermayeye erişimi demokratikleştirebilir. Ancak, tüm aracıları tamamen değiştirmek zor olabilir, çünkü çoğu hala uyumluluk, durum tespiti, fiyat keşfi vb. konularda değerli işlevler sağlamaktadır. Hem açık kaynaklı araçları hem de temel aracı hizmetlerini kullanan hibrit bir yaklaşım optimal olabilir.

Hacimli üretimin mühendislik zorlukları hakkında (@TobyPhln, @elonmusk):
Yeni bir teknolojiyi ölçekte, düşük maliyetle ve yüksek güvenilirlikle seri üretmek, bir prototip oluşturmaktan kat kat daha zordur. Üretim için tasarım, kalite kontrol, tedarik zinciri yönetimi ve daha fazlası etrafında inanılmaz bir disiplin gerektirir. Birçok umut verici teknoloji, laboratuvardan fabrikaya bu sıçramayı yapamaz. İnovasyonu ticarileştirmede yer alan muazzam gizli karmaşıklıkları takdir etmek önemlidir.

$AI tarafından oluşturulan metinleri tespit etme hakkında (@fabianstelzer, @kromem2dot0):
Dil modelleriyle etkileşim konusunda derinlemesine bilgi sahibi olanların, $AI tarafından oluşturulan metinleri belirleme konusunda bir sezgi geliştirdiğine katılıyorum. Bu, metnin "itici gücü" etrafındaki ince kalıplara bağlı olabilir - dil modellerinin metni nasıl oluşturduğunun altında yatan dürtüler ve tuhaflıklar. Bunları ifade etmek zor olabilir, ancak genellikle eğitimli bir göze ipucu verir. Modeller daha gelişmiş hale geldikçe, bu zorlaşabilir. Ancak şu anda $AI yazımının hala tespit edilebilir "parmak izleri" var.

$AI not alma uygulamaları ve fon toplama hakkında (@TechCrunch):
Granola için yapılan büyük fon toplama ve değerleme, $AI'yı not alma gibi üretkenlik kullanım durumlarına uygulama konusundaki heyecanı yansıtıyor. Özellikle işbirlikçi işlevsellik, $AI'nın ekipler arasında bilgi paylaşımını yönetmesine ve geliştirmesine olanak tanıyan önemli bir kilit açıcı olabilir. Ancak, alan giderek daha kalabalık hale geliyor. Uygulamaların öne çıkmak için gerçek bir farklılaşmaya ve güçlü bir uygulamaya ihtiyacı olacak.

Arayüzler ve $AI aracı yetenekleri hakkında (@JungleSilicon):
Harika ürünler için hem UI tasarımı hem de temel $AI yeteneklerinin önemli olduğuna inanıyorum. Güçlü $AI aracıları ve araçları önemlidir, ancak kullanıcıların bunlardan tam olarak yararlanabilmesi için sezgisel bir arayüz hala gereklidir. Hantal bir UI, benimsenmenin önünde bir engeldir. Bununla birlikte, daha yetenekli $AI ile, bazı UI karmaşıklıkları, $AI'nın niyeti anlamasıyla soyutlanabilir. Ancak düşünceli UI/UX, geleneksel uygulama tasarımından farklı görünse bile, $AI ürünlerinde her zaman bir role sahip olacaktır.

$AGI ve istem mühendisliğinin sonu hakkında (@paulg, @kromem2dot0):
$AGI'nin temel bir testinin, niyeti anlama ve insanlarla etkileşime benzer şekilde, minimum açık talimatla çıktılar oluşturma yeteneği olacağına katılıyorum. Ancak, $AGI ile bile görevleri belirtmek ve koruma rayları sağlamak için bir şekilde istem oluşturmanın hala yardımcı olabileceğinden şüpheleniyorum. $AGI sistemlerinde istem oluşturmanın karşı koymaya yardımcı olabileceği tuhaflıklar ve önyargılar da olabilir. Bu nedenle, $AGI muhtemelen çok daha az ayrıntılı istem oluşturma gerektirecek olsa da, bunun ihtiyacını tamamen ortadan kaldırdığını düşünmüyorum. İstem oluşturma sadece daha konuşkan ve üst düzey farklı bir biçim alabilir.

Bu çeşitli tartışmalar hakkında başka düşünceleriniz varsa bana bildirin! Ortaya atılan birçok ilginç ve karmaşık konu var.