Darren LI

自动驾驶汽车公司尝试过这种方法,但尚未完全成功。许多自动驾驶汽车公司,比如特斯拉,尝试通过在大量数据上训练这样一个端到端的大模型来实现5级自动驾驶,他们拥有训练模型所需的资源,资金和数据。特别是特斯拉在实际部署的10几万辆汽车中,不断收集并注释数据。尽管如此,特斯拉迄今尚未能生产出5级自动驾驶系统。这并不是说他们的方法根本不起作用,它能够处理大量驾驶情况,然而,它远未达到99.X%的可靠性。

编程这项工作非常适合 AI 增强或替代 ,原因如下:

1/ 编码本质上要求工程师将问题分解成更小、更易管理的任务;

2/ 有大量现有的训练数据;

3/ 任务需要判断力和基于规则的工作相结合;

4/ 解决方案利用可组合的模块(比如开源软件库等);

5/ 在某些情况下,工作成果可以通过经验测试其正确性。这意味着可靠的 AI 编码工具可以提供可量化的价值。

The first is, LLMs generally will lose when they get displaced by a new and better technology.

无模型方法专注于直接从与环境的交互中找出value function。此类中的算法严重依赖reward 来学习值函数。因此,具有学习reward的功能很重要。 此外,它们通常更易于实现和调整超参数。

3. NFTs a crucial part of on-boarding retail. Average wallet interacting with NFTs has an age of 10 days compared to DeFi at 300.

7. Can’t just raise money and become a DAO, that won’t work. You have to build a product, you have to build a mechanism to keep the product and the community sustainable, and you have to make people love the product and pay for it. Sooner or later, you can let the community take over and let them think about where the product is going.