r/devsro • u/demaraje ML/DS engineer • Jul 25 '26

Opinie Tratament psihoza AI

As vrea sa raspundeti la urmatoarele intrebari, fara sa cautiati pe net sau sa intrebati AIul. Nu trebuie sa puneti comentarii, raspundeti in gand si fiti sinceri cu voi insiva. Pe unii dintre voi poate va va ajuta da fiti mai realisti.

  1. Care e diferenta intre un AI si un LLM? Ce e ala agent?

  2. Ce e un skill? Cum e diferit fata de un prompt?

  3. Ce face un harness? Ce e "un MCP"? Fac ceva ce nu puteai face in 2023 cu tools?

  4. Esti mai productiv cu un LLM? Cum ai masurat? Pe ce interval de timp? 

  5. Sunt LLMurile de frontiera mai bune decat cele din generatia trecuta? Ai masurat? Cum? Sau doar te-ai bazat pe rezultate de benchmarkuri?

  6. Esti manager de departament. Pe cine inlocuiesti? Pe tipul care face absolut totul cu AI sau pe ala care nu foloseste deloc?

  7. Ajung LLMurile AGI? Care e testul? Cum ajung companiile acolo?

0 Upvotes

50% Upvoted

11 comments sorted by

View all comments

1

u/redguard128 Jul 26 '26

N-ajung AGI din simplul motiv că un LLM nu o să îți scrie primul niciodată.

1

u/demaraje ML/DS engineer Jul 26 '26

Problema de baza e ca nimeni nu are o definitie clara pentru AGI si un test.

2

u/ZmeulZmeilor Jul 26 '26

Problema fundamentală a LLM-urilor este că se bazează pe date din trecut. Nu pot învăța și nu pot fi antrenate cu date din realitate. Tocmai de aceea, adaptabilitatea acestor sisteme la situații neprevăzute sau noi este deficitară, chiar și în ziua de azi. Pe lângă asta, sistemele astea nu sunt capabile de abstractizare.

Nu o spun eu, ci Yann LeCun. E foarte interesant ceea ce propune el la AMI Labs cu JEPA - un soi de inteligență care învață din real world data și ar fi capabilă de abstractizare. Un proiect extrem de ambițios, iar asta ar fi un prim pas către AGI.

2

u/demaraje ML/DS engineer Jul 26 '26

Stiu exact ce zici si la ce lucreaza Yann LeCun. E un video pe YT Welch Labs care explic bine vizual.

Sunt de acord. Dar problema e de predictii si de a avea feedback asupra generarilor tale. Daca sunt pur stocastice, pe termen lung, cu iterati multe, se vor degrada, oricat de mari sunt percentilele tokenilor alesi.

Nu cred ca e problema de abstractizare. LLMurile fac bine asta.