sesuatu yang sangat ironis: TIL bahwa bukti Sapir-Whorf yang kuat lemah dan bukti Sapir-Whorf yang lemah kuat Ini menimbulkan pertanyaan: 1. Kapan persilangan kuat ke lemah dan apakah bukti mendukung penurunan secara tandem atau apakah ada termoklin 2. Agaknya banyak dinamika strongweak vs weakstrong yang ada dengan banyak teori; teori apa yang kuatkuat DAN lemahlemah? Saya menduga SANGAT sedikit.

[kirim ke teman yang tertarik pls] Kami memperluas tim @aidotengineer (dan akan segera mengumumkan KTT Musim Gugur pertama kami (19-22 November) dan kemudian daftar 2026 kami dan barisan tim baru kami. AIE sekarang mencapai lebih dari 1,1 juta Insinyur AI sebulan dan konferensi telah ~dua kali lipat setiap tahun. Kami menggandakan lagi tahun depan. Ini membantu perusahaan mempekerjakan, dan membantu perusahaan mendapatkan pekerjaan baru. Orang-orang bahkan bertemu dan jatuh cinta di AIE (!!) Jika Anda senang bekerja dengan para insinyur dan ingin membantu menjadikan Teknik AI sebagai kekuatan untuk kebaikan, bergabunglah dengan kami. Hal-hal berdampak besar tahun ini (tidak berlebihan) dan kami membutuhkan bantuan untuk menjadikannya komunitas yang berkualitas bagi setiap pemangku kepentingan mulai dari peserta hingga sponsor hingga pembicara hingga online! jika Anda adalah "Agensi Tinggi" dan ingin mengusulkan peran Anda sendiri, info @ ai . insinyur bekerja, seperti halnya SWYX @

Mengumumkan Sync Conf 2025. Bergabunglah dengan kami di SF pada 12 November.

menyaksikan garis waktu berbalik pada sentimen GPT5 dari negatif ke positif cukup lucu Bagi mereka yang terlalu dimasak oleh algoritme untuk mengingat, hal yang sama terjadi pada O1

Greg Brockman (@gdb), Co-founder dan Presiden OpenAI, tentang peran model terbuka untuk bisnis mereka (~50:20 ke dalam Latent Space Podcast terbaru): Hal lain pada tingkat yang sangat praktis yang telah kami pikirkan dengan model open source adalah bahwa orang-orang yang membangun model open source kami semacam membangun di atas tumpukan teknologi kami. Jika Anda mengandalkan kami untuk membantu meningkatkan model, bahwa Anda mengandalkan kami untuk mendapatkan terobosan berikutnya, maka itu berarti bahwa Anda benar-benar memiliki ketergantungan, baik dengan cara yang baik untuk bisnis kami, tetapi saya pikir itu juga baik untuk negara. Bahwa Anda berpikir tentang memiliki tumpukan teknologi Amerika dari model yang dijalankan orang secara langsung. Tetapi kemudian bagaimana mereka akan berinteraksi dan berinteraksi dengan cara yang baru saja kita bicarakan yang benar-benar memungkinkan kita untuk membangun seluruh ekosistem di mana orang dapat, Anda tahu, kendali atas bagian-bagiannya yang penting bagi mereka, pada akhirnya dibangun di atas model-model yang mencerminkan nilai-nilai Amerika, um dan kemudian dapat berinteraksi dengan Amerika, Anda tahu, mudah-mudahan chip di bawahnya, dan model cloud di bagian belakang dan lingkungan eksekusi dan semua itu cocok bersama, yang saya pikir adalah sesuatu yang menambah banyak nilai dan saya pikir itu memungkinkan kepemimpinan Amerika untuk benar-benar juga berarti bahwa uh kita memiliki kepemimpinan dalam nilai-nilai kita di dunia.

Imitasi adalah bentuk sanjungan yang paling tulus (Itu cepat, @xai!)

Sesuatu yang saya habiskan banyak waktu untuk memikirkannya: Gym: 2016-2020 Arena: 2023-2025? ???: 2025- GPT5 Pro tentang apa yang harus kita lakukan setelah arena:

opensourcing ChromeTabOverflow: saya bosan dengan kesalahan OoM dari 300+ tab Chrome saya yang terbuka. mengambil memori hingga 60GB dan membunuh produktivitas saya di seluruh mesin tidak ada browser AI omong kosong (saya telah mencoba semuanya) melakukan hal dasar untuk membantu Anda mengatur ratusan tab terbuka dengan benar. Jadi membuat 4 utilitas yang melakukan hal itu. getaran dalam 2 jam. terima kasih kepada @windsurf dan Claude Code

Salah satu pembelajaran paling gigih yang saya dapatkan dari berbicara dengan startup AI vertikal tingkat atas adalah mereka -semua- multimodel yang kejam. Setiap model diuji, setiap model digunakan untuk kekuatan spesifik relatif, setiap lapisan memiliki routernya sendiri. Tidak ada loyalitas Biglab di mana pun. Ini menginspirasi untuk melihatnya tetapi Anda juga mulai memahami: 1) urgensi kompetitif seputar hal-hal seperti BigLab A yang dirilis tepat sebelum BigLab B 2) pengalaman pengembang dan waktu aktif masih penting, tetapi sedikit lebih sedikit karena jika Anda memiliki model yang bagus, mereka akan melakukan apa yang mereka butuhkan untuk melakukan perfmaxx 3) Seberapa jauh di belakang model terbuka sebenarnya

Memperkenalkan ❄️ @snowglobe_so, mesin simulasi untuk chatbot AI. Secara ajaib mensimulasikan perilaku pengguna Anda untuk menguji dan meningkatkan chatbot Anda. Temukan kegagalan sebelum pengguna melakukannya.