Sumplete è stato progettato e realizzato completamente da chatGPT.

E' stato chiesto prima di consigliare un nuovo rompicapo da giocare per chi apprezza il Sudoku.
Dopo aver ottenuto un buon elenco di risultati, già tutti noti, ci si è chiesto se ChatGPT potesse davvero inventare un proprio rompicapo. Al quarto tentativo è venuto fuori questo "Sum Delete puzzle" che sembrava interessate. Ma è in grado di crearne una versione giocabile ?
30 secondi dopo c'era già una versione completamente giocabile del puzzle nel browser. Alla fine è stato chiesto perfino di migliorare il design aggiungendo alcuni CSS e di inventarsi un nome.

Il processo completo

Il canale Technology Connections (mastodon, patreon) spiega i retroscena del mondo dell'elettronica di consumo e degli elettrodomestici.

Non poteva mancare un video sul CRT preferito dai retrogamers: Trinitron: Sony's Once Unbeatable Product.

Un'abilità è considerata "emergente" se non è presente nei modelli più piccoli ma lo è in quelli più grandi. I modelli linguistici odierni sono stati dimensionati principalmente in base a tre fattori: quantità di calcolo, numero di parametri e dimensione del set di dati di addestramento.
In generale, si può considerare l'emergere di nuove proprietà come una funzione di molte variabili correlate. La scala in cui si osserva per la prima volta l'emergere di un'abilità dipende da una serie di fattori e non è una proprietà immutabile. In figura si vede come le prestazioni esplodano oltre un certo ordine di grandezza dei parametri.

Ecco una breve lista di oltre 200 proprietà emergenti dei modelli:

- La capacità di eseguire un compito tramite brevi serie di prompt legati (few-shots) è emergente quando un modello ha prestazioni casuali fino a una certa scala, dopodiché le prestazioni aumentano fino a diventare ben superiori.
- L'aumento di parametri aumenta le prestazioni della capacità di risolvere domande basate sulla conoscenza che abbraccia una vasta gamma di argomenti.
- Le prestazioni di Word in Context (WiC), che sono una soglia di comprensione semantica, sembrano non molto influenzate dal numero dei parametri, anche fino a 540B+.
- I compiti di ragionamento, in particolare quelli che prevedono più passaggi, sono stati una sfida per i modelli linguistici e per i modelli NLP in generale. Una recente strategia chiamata "chain-of-thought prompting" permette ai modelli linguistici di risolvere tali problemi guidandoli a produrre una sequenza di passaggi intermedi prima di fornire la risposta finale soprattutto quando viene scalato a 100B+ parametri.

Altre proprietà sono: Ragionamento a più Fasi, Seguire Istruzioni, Esecuzione di Programmi, Calibrazione dei Modelli.

The Unpredictable Abilities Emerging From Large AI Models
137 emergent abilities of large language models
209 Emergent Abilities of large language models.pdf

Seance: Deathtrap Dungeon Design: la playlist.

Ryan (The Weekly Scroll, The Adventure Archive) e Sersa Victory (Trident Gamebooks, Storytelling Collective) costruiscono in streaming un deeath trap dungeon ispirato a Tomb of Horrors. Ogni episodio mette in luce un elemento diverso della progettazione di un dungeon, approfondendo la teoria alla base di mostri, trappole, enigmi, tesori, mappe, scelte difficili e altro ancora. I conduttori condivideranno anche consigli e tecniche che potrete utilizzare per creare le vostre avventure in un dungeon mortale.

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Talk to Wikipedia using chatGPT può sembrare un po' sciocco e troppo di moda, ma è veramente un'esperienza interessante, che mostra in pochissimi istanti come il motore di ricerca di Google sia abbastanza obsoleto, oltre ad essere enshittificato da anni e anni di SEO.

By Stephan Sturges

Tolkien esplora gli anni formativi dell'autore inglese rimasto orfano, mentre trova amicizia, amore e ispirazione artistica insieme ad una "compagnia" di compagni di scuola emarginati.

wikipedia
rotten tomatoes

[via]

Simple LLaMA Finetuner è un'interfaccia facile da usare per facilitare la messa a punto del modello linguistico LLaMA-7B utilizzando il metodo LoRA tramite la libreria PEFT (State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning) su GPU NVIDIA di qualità.

Con un set di dati di piccole dimensioni e una lunghezza dei campioni di 256, è possibile eseguire questa operazione anche su una normale istanza di Colab Tesla T4.

Grazie a questa intuitiva interfaccia utente, è possibile gestire facilmente il dataset, personalizzare i parametri, addestrare e valutare le capacità di inferenza del modello LL.

Simple LLaMA Finetuner

some highlights of llama.cpp repo

Image Credit: Tydence Davis

Il Modern Wisdom Podcast di Chris Williamson cerca di offrire lezioni di vita con persone intelligenti come Jordan Peterson, Jocko Willink, Andrew Huberman, Ryan Holiday, James Clear, Robert Greene, Balaji Srinivasan, Steven Pinker, Alex Hormozi, Douglas Murray, Michael Malice, James Smith, David Sinclair, Mark Manson e altri ancora.

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Gurwinder Bhogal

The Man with the Golden Helmet era considerato uno dei più grandi dipinti di Rembrandt, ma negli anni Sessanta alcuni studiosi avevano iniziato a mettere in dubbio che fosse stato proprio il maestro a dipingerlo. Dopo un'analisi approfondita, è emerso un consenso accademico sul fatto che probabilmente è stato realizzato da uno dei suoi studenti. Ci si chiede quindi se il dipinto sia ancora un capolavoro o se gli abbiamo attribuito un valore troppo alto quando abbiamo pensato erroneamente che fosse un Rembrandt.

Il gusto è la facoltà con cui esprimiamo giudizi sull'arte, ed è sempre personale: un giudizio, ma un giudizio proprio. Non ci vuole una grande capacità di osservazione per notare che persone diverse preferiscono cibi diversi, e l'etichetta latina de gustibus non est disputandum afferma che non si può discutere sui gusti.

L'autonomia del gusto individuale e l'esistenza di un principio più ampio di eccellenza sono spesso in contrasto. Il gusto nelle arti aggiunge un ulteriore livello di complessità, poiché le persone non sono tutte uguali. Alan Bennett ne parla nella sua opera teatrale Una questione di attribuzione, in cui suggerisce che le persone che guardano i vecchi maestri si dividono in tre gruppi: quelli che vedono ciò che è senza che glielo si dica, quelli che lo vedono quando glielo si dice e quelli che imparano dal gusto degli altri.

On Taste - How do we know whether art is any good?

In questo thread Daniel Goatman spiega, con tanto di prompt inclusi, come ottenere un prototipo funzionante di "flappy bird" con GPT-4.

Si passa dal nulla ad avere un qualcosa di quasi funzionante senza nessuna conoscenza o abilità, ma poi inizia il lavoro di lima per mettere a posto quello che non va.

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