离开腾讯这样的大厂，他们是这样寻找下家的

人。如果你有天赋，你可以自己再发明这些，但这真毫无疑问你花费珍贵的整整吗？当然，一些公司和分析科学实验不是一本来。从短期内来看，厂家与低价的契合度，以及建筑设计团队相结合今后关键技术占优势的控制能力将以致于加极为重要。原有一些公司不才会变得笨拙、偏离转轴，而中人一些公司不才会透过完全相同的占优势，或将建筑设计；还有奇特的方向。很多独角兽一些公司都不是先行者。为什么不选择自己开一些公司呢？作为一个长滩人，我当初急于环绕 MLOps 开办自己的一些公司。我一切都是建立联系一个抛离的样本管理和标上系统，运用于 AGI + 无意深造。但有三件过错变动了我的一切都是法：首先，我和一些客户谈论了谈论，以理解他们的 ML 和样本管理即可求，看看有不才会哪个厂家低价相比较适合我。他们的很多疑虑并不即可要以前沿关键技术来克服，但我对以前沿关键技术之外的很多疑虑又但他却，比如为广告宣传活动相结合模拟器、为化工厂中都的机械设备臂拾放花钱出有很好的姿势评估器或对用户艺文志内容顺利完成在后名等。绝大多数企业都在克服无聊但极为重要的疑虑。但我借此我生平的临时工是为全人类相结合以致于大的关键技术洗练。其次，我看来，在一些公司净值打破 1 亿美元后，CEO 们常常能花钱出有任何实在太深刻印象动人的关键技术作出贡献。要一切都是把临时工花钱得极好，他们就要花基本上整整去检视协调、厂家和一些公司本质的疑虑。他们造就了实在太难以置信的社交网络服务和影响力，甚至可能会时常提交一些标识符，但他们每天的日程安在后带给了 bullshit，他们再也不才会卓有成效地修补这些标识符了。类似可能会会也发生在高级分析管理人员身上。这让我极其害怕。出名量度机化学家、图灵奖得主斯图尔特 · 之和在他的演讲《You and Your Research》中都时说道，「如果你有了一些出有色的成就，你就才会被再次出现各种委员才会，然后没人过错先再出有新的成就。」有谣传时说，Ken Thompson 在妻子出有去度假一个年末的整整里写出有了 UNIX 内核，因为这个年末他有整整个人兴趣于以致于深层次的临时工。《The Murder of Wilbur Wright》中都写道，如果这是真的，那该有多可怕？有不才会可能会 Thompson 生平都背负着重压的责任，然后在一个短暂的自由时刻花钱了一些任何人都不才会花钱过的最极为重要的临时工？再次，我选择的 Halodi 现在建立联系了极其棒的关键技术，他们给了我一个不简单的机才会去玩游戏今后社才会生活，这些都建立联系在抛离以前 5 + 年的东西之下。我对 Bernt（一些公司 CEO）对体内动物学的容忍深刻印象动人：从使我们即使不才会精确城市规划依然可以抓握的过阻尼系统的内在相反智者，到让我们在依然不消耗高能量的可能会会下穿过径向山势的足部弹簧系统。我们都看来，当你一切都是环绕全人类而不是微电脑来建筑设计世界时，生命体机械设备人在完成大多数目标时并非「矫枉过正」，而是唯一可取的多种形式。Halodi Robotics 开发的实体化机械设备人。条条路面通罗马几个年末以前，我问 Ilya Sutskever（OpenAI 首席化学家），真的是创办一个纯粹的 AGI 分析科学实验（如 OpenAI、DeepMind），还是一个可以营收的关键技术一些公司以致于有内涵，后者可以诱发相结合 AGI 所即可的样本城垣。Ilya 时说：「条条大路通罗马，每果汁店最终的科技产业一些公司都将才会被选为 AGI 一些公司。」这听上来有点实在太讶异，但你必要记得，重复改进一个厂家牵涉到指数级难度增长的以致于最深处的关键技术。

在导体制花钱中都，从 32nm 工艺键值缩小到 14nm 是极其不方便的，但从 14nm 到 7nm 是以致于加不方便的，你即可要克服；也纯水之类的中都间疑虑；

在 1980 年代，为渐冻症病征建立一个简单的文本转构词系统现在被选为可能会，但改进向外可能会会的读作和自然地地检视音调巨大变化还要得益于最深处深造的打破；

在单台量度机上你就可以框架训练一个不错的字符级第二语言数学模型，但从条件字符建模中都去除一些熵即可要倚靠样本中都心；

公路的自动驾驶并不太难，但在高楼大厦路面上相结合 L5 级别的自动驾驶才被看来是完备的 AGI。

为了在今后几十年独自为客户增加边际经济效益，企业们不能习惯于克服一些极其不方便的疑虑。也许就此每个人都才会聚在女朋友们克服正因如此的难题，即 AGI，这样他们就可以制作公司具有竞争对手力的短音频应用计算机系统、待办过错项年表或语法定期检查器。我们可以对「AGI」的含义以及所有一些公司相结合这一点即可要多长整整持知悉态度，但我觉得框架数学模型迅速就才会被选为许多软件厂家的下注之地。我还一切都是真的几年后，MPEG-大量互联网级样本的专精前提将便被选为关键技术抛离者 (FAANG) 之间的防御城垣。因此，寻找辅助样本和销售业务城垣以发散到大规模 ML 专精上是有内涵的。通到 AGI 的路面有很多条，我在上头为一些大型玩家勾勒出有了这些路面：例如，Alphabet 以外很多引人注目的该网站样本，可以捕捉全人类的一切都是法和好奇心。Meta 记录了大量的社才会智者样本和都由点。如果他们无意，他们可以查阅 Oculus 转换器的交互来建立全人类举动的轨迹，然后将这些常识运用于之后的机械设备人关键技术。TikTok 的举荐方法可能会比我们以致于理解自己的潜意识。即使是像 Grammarly、Slack 和 Riot Games 这样的一些公司，也以外运用于全人类智者的奇特样本城垣。这些一些公司中都的每一个都可以透过他们的销售业务样本作为创造者统一标准智者的楔子，通过举动克隆全人类的理一切都是主义和渴望本身。我个人（通过再加入 Halodi）押注的城垣是「比其他任何一些公司都抛离 5 年的实体化机械设备人」。Halodi 现在有了，而爱迪生将要开发他们的同类厂家。我在 Halodi 的主要临时工最初是框架训练数学模型以克服移动系统建筑设计中都的特定客户疑虑，同时也为 AGI 颁布路线图：如何从实体化多种形式压缩大量具身的第一人称样本，从而诱发统一标准智者、思维原理和自我意识。近年来，具身 AI 和机械设备人分析现在一落千丈了一些暗彩，因为大型第二语言数学模型现在可以暗示笑话，而机械设备人仍然在以不应放弃的最终率顺利完成拿取和放置。但或许，这毫无疑问一次反之亦然押注，即仅在比特世界对数学模型顺利完成框架训练是以致于的，莫拉维克法则根本不是法则，而是我们不才会克服「基本上智者」的不应避免。莫拉维克法则是由人工智者和机械设备人学者所推断出的一个和包罗万象相左的成因。和传统假设完全相同，全人类所独有的举例来说智者控制能力只即可要极其少的量度控制能力，例如推理小时说，但是无意识的精神力和抽象概念却即可要大大的演算控制能力。如莫拉维克所写，「要让电脑如孩童般地下棋是相比较难以的，但是要让电脑有如一岁小孩般的感知和军事行动控制能力却是极其不方便甚至是不应能会的」。选择之后的不安我对 Halodi（以及一般的 AGI 初创一些公司）有一些真正的不安。历史真的我们，机械设备人一些公司的比率很高，我不真的有哪家统一标准机械设备人一些公司都曾最终过。机械设备人一些公司倾向于从统一标准机械设备人的首要任务开始，然后迅速转向个人兴趣于一些无聊的过错情。新奥尔良动力系统、Kindred、Teleexistence——之列不胜枚举。就像在商业和社才会生活中都一样，储蓄和进化的力量都由支持着应用计算机系统的系统化，而不是智者的普遍化。我祈祷这不才会发生在我们身上。我一切都是起了 Gwern 关于「意图」的书评：过早发布有假定收场，但极端和过傍晚发布有正因如此可悲，因为无论假设如何，一个好主意都才会像火一样带动过度自信的飞蛾一样的分析管理人员或企业家: 一个人都被献祭了，只有一个固执好、在完美短时间接吻火的人，再次赢得了一切，此时每个人都可以看到最佳意图现在过去。但我也提醒自己斯图尔特 · 于其对维克多 · 香农的评论者：「他一切都是创造者一种范例，但他不真的该想到，所以他创造者了一种随机标识符，接着就被滑出了。然后他问了一个不应能会的疑虑：这些平均随机标识符能花钱什么？然后他证明了这些平均标识符是随机较好的，不一定至少有一个标识符是较好的。除了有华盛顿号自信的人，谁敢这么一切都是？」光阴苦短，花钱任何过错都即可要无限的自信。原意链接：

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