Что происходит после скачка в вычислительных мощностях ИИ в 1 000 000 раз? | Джефф Дин

Описание: Спасибо Google за приглашение! 🙏

❤️ Ознакомьтесь с Lambda здесь и зарегистрируйтесь в их GPU Cloud: https://lambda.ai/papers

🙏 Мы хотели бы поблагодарить наших щедрых спонсоров на Patreon, благодаря которым стало возможным создание Two Minute Papers:
Адам Бриджес, Бенджи Рабхан, Б. Шанг, Кэмерон Навор, Чарльз Иан Норман Венн, Кристиан Ахлин, Эрик Т., Фред Р., Гордон Чайлд, Хуан Бенет, Майкл Теддер, Оуэн Скарпнесс, Ричард Сандвалл, Райан Станки, Шон Беккер, Стиф, Тарас Бобровицкий, Тазаур Сагенклоу, Тайби Фитцхью, Уэли Галлицци

Мои исследования: https://cg.tuwien.ac.at/~zsolnai/
Дизайн миниатюр: https://felicia.hu

Главы:
00:00 Вступление
02:07 Закончились ли у нас данные для ИИ?

06:22 Сдвиг на 90%: почему вывод данных становится доминирующим
09:34 Конец разделения на этапы до и после обучения
12:02 Что происходит после 1 000 000-кратного скачка в вычислительных мощностях?

15:03 Как дистилляция ускоряет работу открытых моделей
16:17 Поиск «ИИ на всю жизнь»
17:25 Многоагентные рабочие процессы
18:40 ИИ, генерирующий операционные системы (и создающий катастрофу)
20:15 Решение проблемы внимания
22:13 Катастрофы в центрах обработки данных: сверхновые и космические лучи
24:45 Блиц-опрос: шутки Джеффа Дина и Чака Норриса
25:40 Единственная ошибка Джеффа Дина (ИИ в здравоохранении)
26:50 Главная дискуссия разработчиков: Vim против Emacs