FlexiLingo
Noam Brown – Agent swarms, alignment, & recursive self-improvement
- Phỏng vấn
- Công nghệ
New episode with Noam Brown. We talk about multi-agent, Navier-Stokes, and what the current explosion of maths progress tells us about what happens once you automate AI research. And we also discuss how we will know if the models are actually aligned before we kick off RSI. Watch on YouTube; read the transcript. Sponsors * Jane Street has been interested in AI for a lot longer than you’d think, and not just for trading. In 2011, a full year before AlexNet and over a decade before ChatGPT launched, they hosted th...
Mở trình phát: toàn bộ bản ghi, mọi từ đều bấm được, kèm bản dịch và thẻ ghi nhớ.
Tập này có hợp với bạn không?
B2 · Trung cao cấp
Thoải mái nếu bạn đã theo dõi được bản tin truyền hình
- 79% số từ ở mức B1 hoặc dễ hơn.
- 189 từ mỗi phút: tự nhiên, khá nhanh.
- 329 từ khó hơn (từ B2 trở lên) trong cả tập.
Thử ngay: chạm vào bất kỳ từ nào
Những câu thật từ đầu tập này. Mỗi từ đều được đánh dấu cấp độ.
Today, I'm chatting with Noam Brown, who is a researcher at OpenAI.
,
and now he's working on multi-agent systems.
Chạm vào một từ để xem nghĩa bằng ngôn ngữ của bạn.
Bạn có biết những từ này không?
8 từ khó hơn trong tập này. Chạm vào một từ để xem nghĩa, rồi đánh dấu nó.
Đánh dấu vài từ, chúng tôi sẽ cho bạn biết tập này có hợp trình độ của bạn không.
Tập này có hợp với bạn không?
B2 · Trung cao cấp
Thoải mái nếu bạn đã theo dõi được bản tin truyền hình
- 79% số từ ở mức B1 hoặc dễ hơn.
- 189 từ mỗi phút: tự nhiên, khá nhanh.
- 329 từ khó hơn (từ B2 trở lên) trong cả tập.
Bản ghi
Phần mở đầu của tập. Toàn bộ bản ghi có trong trình phát.
từ khó hơn (B2+)
Today, I'm chatting with Noam Brown, who is a researcher at OpenAI. He was one of the foundational contributors to what became O1 in the reasoning models, and now he's working on multi-agent systems. Speaking of which, you guys announced last week that you solved one of the Millennium
Price problems with a system of 10,000 different AI agents that spent 130 billion tokens over 88 hours. One of the reasons I was interested in talking to you is I think you were in the first people maybe two or three years ago who was thinking about how the reasoning models would
allow us to see into the future because if you scale up inference compute, you can see what the base capabilities of the models will be a few years in the future. And I feel like you're in a similar position now to help us understand what future capabilities will look like given the enormous scaling of agent sizes that we can do right now.
Đó là phần mở đầu. Phần còn lại của tập (79 phút) có trong trình phát: mọi từ đều bấm được, kèm bản dịch, từ đã lưu và thẻ ghi nhớ.
Tiếp tục trong trình phátĐược tạo tự động từ âm thanh. Có thể chứa lỗi. Âm thanh thuộc về nhà xuất bản và được phát từ nguồn cấp của họ. Chủ sở hữu quyền có thể yêu cầu gỡ bỏ — chính sách bản quyền và gỡ bỏ