Söz konusu haber sayfasının ortasında seçilen en iyi yorumlardan birinin "[...] durum çubuğu ile alt çubuğu birleştirip tek bir birleşik çubuk hâline getirmek [...] Android 3.0 Honeycomb bunu yapmıştı ve harikaydı." olmasına içtenlikle katılıyorum.
Dünya modeli, ortamın dinamiklerini simüle ederek ortamın nasıl evrileceğini ve davranışların nasıl bir etki yaratacağını tahmin eder. Google DeepMind, satranç veya go gibi belirli ortamlar için ajanlar geliştirme deneyimine sahip olsa da, genel yapay zeka (AGI) inşa etmek için gerçek dünyanın çeşitliliğini keşfedebilen sistemlere ihtiyaç vardır.
Bu zorlukları çözmek ve yapay genel zeka (AGI) geliştirme hedefine ulaşmak için Genie 3'ü geliştirdik. Statik 3D anlık görüntülerde gezinme deneyiminden farklı olarak Genie 3, kullanıcı hareket edip dünyayla etkileşime girdikçe önündeki yolu gerçek zamanlı olarak üretir. Dinamik dünyanın fizik kurallarını ve etkileşimlerini simüle ederken, çığır açan bir tutarlılıkla robotik, modelleme, animasyon, kurgu üretimi, yer keşfi ve tarihsel arka planlar dahil olmak üzere gerçek dünyadaki her türlü senaryoyu simüle edebilir.
Çeşitli sektör ve alanlardan güvenilir test kullanıcılarıyla yürüttüğümüz model araştırmasına dayanarak, deneysel bir araştırma prototipi olan 'Project Genie' ile bir sonraki aşamaya geçiyoruz.
Bu yüzden Gemini instruction için "Kullanıcıyı aşırı övmeyin ya da pohpohlamayın. Tarafsız, bilimsel/akademik bir üslupla yanıt verin. Her zaman referans gösterin." ayarını yapıp kullanıyorum. Hâlâ talimatları ihlal ettiği durumlar oluyor (örn. YouTube videolarını dahil etmemesi talimatını vermiş olmama rağmen bazen araya sıkıştırıyor) ama yine de çok daha temiz ve ana noktalara odaklanan yanıtlar üretiyor.
Yapay zekanın köpeklerle kedileri ayırt ettiği durumun bize çok az daha yakın gelmesinden ibaret.. Bunun ötesinde bir değeri olup olmadığından emin değilim.
İnsanın iyi düşünebilmesi için öncelikle metabilişsel farkındalığa sahip olması gerekir; sırf LLM var diye düşünme becerisi gelişmez. Ayrıca LLM’yi en baştan kullanan kişilerin metabilişsel farkındalığı da paramparça olur herhalde..
Açıkçası, tam tersine, yanlış ve aşırı pohpohlayıcı yanıtlar yüzünden kişinin kendi düşünce çerçevesine hapsolduğu durumlar da ortaya çıkıyor gibi görünüyor. Düşünceleri net biçimde düzenleyen bir araç olarak faydalı olsa da, yapay zekanın yanıtlarına her zaman eleştirel bir bakışla yaklaşmanın da önemli olduğunu düşünüyorum.
Şöyle düşün: nokta olarak ışık. Çizgi olarak ışık. Spektrum ya da alan olarak ışık. Yapı ya da ilke olarak ışık. Yasa olarak ışık. Düzen olarak ışık. Kodlama ya da veri. Kavram ve bilgi. İlkenin kendisini bile bu şekilde dönüştürürsen, düşünce paradigması kökten sarsılır.
Nokta olarak sorun, noktasal düşünce. Süreç. Nedensellik ve doğrusal akıl yürütme. Yol olarak sorun ve cevap. Paralel biçimde araç ve yöntemlerin aranması ve araştırılması. Mekânsal farkındalık. Ne için ve nereye ilerleniyor, çevrede neler var ve benim yapmakta olduğum düşünceyi ve algıyı oluşturan yapısal arketip nedir? Düşünceyi oluşturan ilke nedir? Hangi yasalar böyle bir ilke ya da yapıyı oluşturur, o arketip hangi yasadan başlar? Düşünceyi ve düşünmenin kendisini çok açılı, çok boyutlu bir bakışla kavramak mümkün hâle geliyor.
Bu çok net görünüyor; noktadan çizgiye, yüzeye, uzaya; ilke ve yasalar. Yemekten fiziğe, matematiğe, kimyaya, ışığa, dalgalara, akıl yürütmeye ve düşünceye kadar her açıdan, her şeyi kapsayıp ilke ve yasalardan düzene uzanan tüm yapısal arketipleri kavrayan bir düşünce perspektifi oluşturmamı sağladı.
19 yıldır Linux kullanıyorum.
Açıkçası, gerekçelere bakınca MS'nin eksileri olarak gösterilen kısımların, benim ilk kullanmaya başladığım zamandan bugüne kadar Linux'un hâlâ sahip olduğu sorunlar olması nedeniyle bunu anlamıyorum ama,
hoş geldiniz.
Simon Willison'ın yazdığı blog gönderisinin Hacker News'te sık anılmasının nedeni muhtemelen şunlar:
Yapay zeka ile ilgili yazıları hem iyi hem de hızlı şekilde çokça yazmasının bir nedeni vardır. Yapay zeka performans testi yapılırken sıkça kullanılan "bisiklete binen pelikan" çizimi de galiba önce bu adamdan çıkmıştı (https://simonwillison.net/search/?q=pelican)
Django'yu yapan kişi olduğu için bilinirliği de var.
Söz konusu haber sayfasının ortasında seçilen en iyi yorumlardan birinin "[...] durum çubuğu ile alt çubuğu birleştirip tek bir birleşik çubuk hâline getirmek [...] Android 3.0 Honeycomb bunu yapmıştı ve harikaydı." olmasına içtenlikle katılıyorum.
Dünya modeli, ortamın dinamiklerini simüle ederek ortamın nasıl evrileceğini ve davranışların nasıl bir etki yaratacağını tahmin eder. Google DeepMind, satranç veya go gibi belirli ortamlar için ajanlar geliştirme deneyimine sahip olsa da, genel yapay zeka (AGI) inşa etmek için gerçek dünyanın çeşitliliğini keşfedebilen sistemlere ihtiyaç vardır.
Bu zorlukları çözmek ve yapay genel zeka (AGI) geliştirme hedefine ulaşmak için Genie 3'ü geliştirdik. Statik 3D anlık görüntülerde gezinme deneyiminden farklı olarak Genie 3, kullanıcı hareket edip dünyayla etkileşime girdikçe önündeki yolu gerçek zamanlı olarak üretir. Dinamik dünyanın fizik kurallarını ve etkileşimlerini simüle ederken, çığır açan bir tutarlılıkla robotik, modelleme, animasyon, kurgu üretimi, yer keşfi ve tarihsel arka planlar dahil olmak üzere gerçek dünyadaki her türlü senaryoyu simüle edebilir.
Çeşitli sektör ve alanlardan güvenilir test kullanıcılarıyla yürüttüğümüz model araştırmasına dayanarak, deneysel bir araştırma prototipi olan 'Project Genie' ile bir sonraki aşamaya geçiyoruz.
Yapay zeka ile yazılmış kodu okumaya çalışmak benim büyük hatamdı.
Bu yüzden Gemini instruction için "Kullanıcıyı aşırı övmeyin ya da pohpohlamayın. Tarafsız, bilimsel/akademik bir üslupla yanıt verin. Her zaman referans gösterin." ayarını yapıp kullanıyorum. Hâlâ talimatları ihlal ettiği durumlar oluyor (örn. YouTube videolarını dahil etmemesi talimatını vermiş olmama rağmen bazen araya sıkıştırıyor) ama yine de çok daha temiz ve ana noktalara odaklanan yanıtlar üretiyor.
Gözlerin açıldı.
Yapay zekanın köpeklerle kedileri ayırt ettiği durumun bize çok az daha yakın gelmesinden ibaret.. Bunun ötesinde bir değeri olup olmadığından emin değilim.
İnsanın iyi düşünebilmesi için öncelikle metabilişsel farkındalığa sahip olması gerekir; sırf LLM var diye düşünme becerisi gelişmez. Ayrıca LLM’yi en baştan kullanan kişilerin metabilişsel farkındalığı da paramparça olur herhalde..
Açıkçası, tam tersine, yanlış ve aşırı pohpohlayıcı yanıtlar yüzünden kişinin kendi düşünce çerçevesine hapsolduğu durumlar da ortaya çıkıyor gibi görünüyor. Düşünceleri net biçimde düzenleyen bir araç olarak faydalı olsa da, yapay zekanın yanıtlarına her zaman eleştirel bir bakışla yaklaşmanın da önemli olduğunu düşünüyorum.
Eeeh, özet yanlış olmuş ama haha
Şöyle düşün: nokta olarak ışık. Çizgi olarak ışık. Spektrum ya da alan olarak ışık. Yapı ya da ilke olarak ışık. Yasa olarak ışık. Düzen olarak ışık. Kodlama ya da veri. Kavram ve bilgi. İlkenin kendisini bile bu şekilde dönüştürürsen, düşünce paradigması kökten sarsılır.
Nokta olarak sorun, noktasal düşünce. Süreç. Nedensellik ve doğrusal akıl yürütme. Yol olarak sorun ve cevap. Paralel biçimde araç ve yöntemlerin aranması ve araştırılması. Mekânsal farkındalık. Ne için ve nereye ilerleniyor, çevrede neler var ve benim yapmakta olduğum düşünceyi ve algıyı oluşturan yapısal arketip nedir? Düşünceyi oluşturan ilke nedir? Hangi yasalar böyle bir ilke ya da yapıyı oluşturur, o arketip hangi yasadan başlar? Düşünceyi ve düşünmenin kendisini çok açılı, çok boyutlu bir bakışla kavramak mümkün hâle geliyor.
Bu çok net görünüyor; noktadan çizgiye, yüzeye, uzaya; ilke ve yasalar. Yemekten fiziğe, matematiğe, kimyaya, ışığa, dalgalara, akıl yürütmeye ve düşünceye kadar her açıdan, her şeyi kapsayıp ilke ve yasalardan düzene uzanan tüm yapısal arketipleri kavrayan bir düşünce perspektifi oluşturmamı sağladı.
Gerçekten de Hejlsberg hocamız..💜
Hayır. Bu, adım adım kaynak araştırması yapılıp, derlenip, düzenlenerek yazılmış bir yazıdır.
Görünüşe göre Codex'i tercih ediyor; ayarlarının nasıl olduğunu merak ediyorum.
250 milyar token... Bunu kavramak bile zor.
19 yıldır Linux kullanıyorum.
Açıkçası, gerekçelere bakınca MS'nin eksileri olarak gösterilen kısımların, benim ilk kullanmaya başladığım zamandan bugüne kadar Linux'un hâlâ sahip olduğu sorunlar olması nedeniyle bunu anlamıyorum ama,
hoş geldiniz.
Umarım ABD dışındaki ülkeler için de bir an önce destek gelir.
Kullanmasam bile nasıl bir his verdiğini merak ediyorum
Codex ile 140 gün içinde 115 proje yaptım ve sanırım 250 milyarı aşan token harcadım - link
Simon Willison'ın yazdığı blog gönderisinin Hacker News'te sık anılmasının nedeni muhtemelen şunlar: