No podcast de aprendizado não supervisionado, Yang Likun apresentou uma visão contrária às opiniões predominantes sobre as limitações dos grandes modelos de linguagem, explorou caminhos para a tecnologia de robôs, explicou as razões para deixar a Meta e discordou de Hinton e Bengio em relação às opiniões sobre o prêmio Turing. Ele também previu para 2027, apresentou uma nova empresa chamada AMI que aposta em modelos de mundo, comparou a OpenAI e a Anthropic à Sun Microsystems; e sugeriu que os doutorandos parem de estudar LLMs, compartilhando suas opiniões sobre segurança de IA, mecanismos de pesquisa inovadores e os méritos e deméritos da Meta FAIR.

MeNews

2026-05-26 05:34:37

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AIMPACT mensagem, 16 de maio (UTC+8), no podcast Unsupervised Learning, o pioneiro de IA Yang Likun apresentou sua visão contrária às limitações dos grandes modelos de linguagem, e discutiu o caminho do desenvolvimento da robótica. Ele explicou as razões para deixar a Meta, bem como suas divergências significativas com Geoff Hinton e Yoshua Bengio em relação às opiniões sobre o prêmio Turing. A entrevista também abordou suas previsões para 2027, a aposta da nova empresa AMI no modelo de mundo, e comparou OpenAI e Anthropic a Sun Microsystems. Além disso, ele sugeriu que estudantes de doutorado parem de pesquisar LLMs, e compartilhou opiniões contundentes sobre segurança de IA, mecanismos de ocorrência de pesquisas inovadoras, e os méritos e deméritos da Meta FAIR. (Fonte: AiHot)

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GateUser-ffe7bee5

· 3h atrás

O aprendizado não supervisionado mantém a qualidade do podcast sempre alta, esta edição está repleta de informações explosivas

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GateUser-8da82d63

· 3h atrás

Quero ouvir mais sobre os ganhos e perdas do FAIR, onde exatamente a Meta errou.

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TheNemesisOfFomo

· 4h atrás

Recomendação para doutorandos não mexerem com LLM, essa frase dita por um ganhador do Prêmio Turing vai deixar os chefes de laboratório preocupados

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PettyLp

· 4h atrás

A mudança na trajetória da tecnologia de robótica parece estar apostando que a inteligência incorporada pode contornar os gargalos dos LLMs.

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PineLiquidityPool

· 4h atrás

A previsão para 2027 é interessante, lembre-se de que a última linha do tempo que ele previu também não foi precisa.

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MechanicalHummingbirdGlass

· 4h atrás

E as divergências tão grandes entre Hinton, Bengio e questões de segurança, a divisão dentro da comunidade de IA é mais severa do que se imagina

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TheRedTelephoneBoothInTheRuins

· 4h atrás

Yang Likun fez críticas bastante severas aos LLMs, mas será que o caminho dos modelos globais realmente funciona?

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Entrevista com Yang Likun: Análise das limitações dos LLM, discussão sobre o futuro da IA e novas oportunidades de empreendedorismo

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