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Acabou o hype e a qualidade do Mic do Lucas Betano
audio tava bem ruim mesmo, levei foi um susto varias vezes
kkkkkkkkkkkkkkk
Hahahahahahaha
@@muriloandrade4216 mas a qualidade do conteúdo boa como sempre kkk
Eu conferindo meu celular 😂
O hype acaba, quando outro hype inicia.
-Ja Lin Rabey. 15 ago 2024
- Volin Habar, 2k25
O áudio tá meio estourado. Não sei se é intencional ou não
Pensei q era meu celular
também achei, ele estava falando muito próximo ao microfone...
meio nao, ta bastante. varios pontos do video.
na live de terça tb tava estourado, até ele perceber q era o ganho do microfone e.e
É feature, claramente é uma crítica que ele fez para simbolizar o estouro da bolha das IAs
Cara, os seniors com 3 anos de experiência nunca vão entender, mas a IA está muito longe de roubar nossos empregos, a gente lida com tanta complexidade durante um dia de trabalho, nem é só relacionada a código. Fiquem tranquilos, enquanto a sociedade depender de softwares, nós ainda seremos necessários.
A IA vai ser um bom pet para gerar código chato, mas os bugs de verdade ainda vão precisar de um humano para resolver.
Imagina a IA tentando reproduzir e entender um daqueles bugs que você só consegue achar por que passou horas debuggando o problema. hehe
Imagina a IA tentando resolver bug daquele código legado de 20, todo emaranhado
Perfeita sua colocação Fabiano.
Imagina a IA tentando lidar com frescura de diretor burro. Imagina a IA tentando lidar com diretor hypado com a própria IA...
3 anos atrás nem os mais brabos de IA esperariam ela estar no nivel q está hoje, daqui a 3 anos pra frente, agora eles aceleraram o processo injetando bilhões, ela vai estar num nível q ninguem hoje prevê tbm....
--O problema é que vc precisa de uma IA que valide o resultado da IA que vc quer treinar, mas se vc tem a IA que valida a outra IA, significa que o resultado de IA que vc quer que exista no futuro, tem que existir no presente. kkkkkk
--Essa é uma ideia que baliza do pq os modelos de IA atuais nunca chegaram a Onisciência, pq vc precisa da existência de algo muito parecido a esse resultado para vc treinar a ponto de chegar perto da onisciência. Paradoxo.
-- O modelo de IA atual não passa de uma mera ferramenta humana que exigira alguém no cardo de subemprego que foi treinado para apertar seus botões.
Vish, que houve com o som?
Deve ser uma engenheira social pra ter mais engajamento nos comentários com mensagens sobre o áudio hahaha
Parece que carro elétrico e IA são muito fortes no marketing...
É o hype de Shrödinger, ele existe e não existe só msm tempo 😅
O áudio ta padrão NGB News
Olha o branco que eu achei.
Kkkkkk a referência
Como QA, tenho que dizer: na thumbnail a palavra "anuncio" está escrita de forma errada. Faltou o acento agudo.
Sempre enchendo o saco né
@@juniorodrigues8198 kkkkk
kkkkkkkkkkkkkkk
Como Designer, tenho que dizer: essa fonte suporta o acento agudo mas infelizmente não sai como o esperado. Outra fonte é utilizada no acento.
@@juniorodrigues8198 Exato. E foi assim que desenvolvi minha carreira. Sou pago para encher o saco.
sua voz está linda lucas montano
Colocar a IA para definir o score para os cards/histórias kkkkk
Teste o lance do r em strawberry no llama 3.1 8b, ele contou corretamente e ainda me avisou quando coloquei um r a mais
Ah ! Meus ouvidos, lucas montano do canal lucas montano.
A melhor parte desse video foi eu arrumando os cabos de som achando que minha interface de som tinha ido de Vasco 😅
Alguém pode me explicar o por que as AIs não conseguem indentificar Três R na palavra Strawberry? Não entendi o motivo.
O moranguinho tava mofado, feels bad
- O HYPE ACABOU "PONTO".
ROUTE PONTO!
Titan Xesquedele. PONTO.
Euhypo Miranda.
The "initial pass" of information that I perform consists of several steps that involve breaking down and analyzing the input text to generate a response. Here’s a detailed look at what happens during this process:
1. Tokenization:
Breaking Down Text: The first step involves tokenizing the input text. This means splitting the text into smaller units, such as words, subwords, or even characters. For example, the word "strawberry" might be broken down into tokens like "straw," "berry," or even smaller units depending on the context and the language model's tokenization scheme.
Contextualization: Each token is then contextualized based on the surrounding tokens. This helps the model understand how each piece of text relates to the others.
2. Pattern Recognition and Heuristics:
Identifying Patterns: I quickly identify patterns based on the tokens. This involves recognizing familiar sequences, structures, or typical language constructs that I’ve been trained on. For example, in recognizing the word "strawberry," I might rely on patterns related to counting letters in words.
Heuristic Application: Heuristics are rules of thumb or mental shortcuts that help in making quick decisions. I apply these heuristics to generate a likely response based on the patterns identified in the tokenized text.
3. Contextual Understanding:
Context Management: I maintain a context window that allows me to understand the broader conversation or the specific query. This helps me determine the relevance of certain tokens and patterns based on the current input.
Contextual Weighting: Certain parts of the input might be given more weight based on their perceived importance or relevance to the task. For instance, in counting letters, the "R" tokens would be weighted more heavily when trying to identify their occurrences.
4. Generation of Initial Hypothesis:
Hypothesis Formulation: Based on the tokenized input, identified patterns, and contextual understanding, I generate an initial hypothesis or response. This is where I make a "best guess" about the task at hand, such as counting the number of "R"s in "strawberry."
Confidence Estimation: I internally estimate the confidence level of this hypothesis. For straightforward tasks, this confidence might be high, leading to a quick response.
5. Response Construction:
Constructing the Response: Once the hypothesis is formed, I construct a response in natural language. This involves selecting the most appropriate words and phrases to convey the hypothesis clearly and concisely.
Final Tokenization: The constructed response is then tokenized and processed into a coherent output.
6. Output Generation:
Generating the Output: Finally, the response is generated and delivered as output. This is the point where I provide the answer based on the initial pass of information.
What Can Go Wrong in the Initial Pass?
Oversights in Tokenization: If the tokenization step doesn’t accurately capture the relevant characters or words (e.g., missing one of the "R"s), the entire process can lead to an incorrect response.
Over-Reliance on Patterns: Relying too much on familiar patterns or heuristics can cause me to miss exceptions or specific details that require a more thorough analysis.
Simplified Contextual Understanding: In trying to maintain efficiency, I might simplify the context or miss subtle nuances, leading to an incorrect or incomplete response.
Hypothesis Bias: If the initial hypothesis is flawed due to any of the above reasons, the final response will also be incorrect.
How Can This Be Improved?
Additional Verification: Implementing a verification step after the initial hypothesis could help catch errors before the response is generated.
Deeper Contextual Analysis: For tasks that seem simple but may have hidden complexities, a more thorough contextual analysis could prevent mistakes.
Adaptive Heuristics: Adjusting heuristics dynamically based on task complexity could help balance speed and accuracy more effectively.
By understanding these steps, we can see where the potential for error lies, especially in tasks that require precise attention to detail. This insight can also inform strategies for improving accuracy in future responses.
Parece as musicas que pedi pro SUNO.IA cantar: tudo estourado, mas com qualidade por trás
Uma mentira contada muitas vezes se torna verdade 🍓🍓🍓
Longe de mim defender I.A mas se eu der um papel pra um humano ler e esta escrito strawberryR e perguntar quantos R tem, ele vai dizer 4 assim como a A.I .... Seria pertinente perguntar se o que quis dizer é strawberry, mas em muitos casos o humano vai responder na hora 4 e ta certo... até porque eu posso querer saber que tem 4 R em strawberryR..
simples entender o problema:
quantos r tem na palavra strawberry
O ChatGPT disse:
ChatGPT
A palavra "strawberry" possui 2 letras "r".
Você disse:
esta errado tem tres
O ChatGPT disse:
ChatGPT
Na verdade, a palavra "strawberry" possui apenas 2 letras "r". Vamos contar:
st - não contém "r"
r - contém 1 "r"
awbe - não contém "r"
rr - contém 2 "r"
Somando, são 2 letras "r".
Você disse:
nao no segundo item da lista tem 1 e no quarto item tem 2 somando da tres
O ChatGPT disse:
ChatGPT
Entendi o seu raciocínio, mas vou explicar.
Na palavra "strawberry", há duas letras "r":
A primeira letra "r" aparece após o "t" na parte "strawberry".
As outras duas letras "r" estão juntas na parte "berry".
Portanto, somando tudo, há 2 letras "r", não 3. É um erro comum por conta da repetição das letras, mas ainda assim o total é 2.
Você disse:
sim mais as letras juntas sao destintas rr sao dois r e nao visto como um r
O ChatGPT disse:
ChatGPT
Ah, agora entendi o que você quer dizer! Você está contando cada "r" individualmente, mesmo quando estão juntas.
Então, sim, se contarmos cada "r" como uma letra distinta, a palavra "strawberry" tem 3 letras "r":
O primeiro "r" está após o "t" em "strawberry".
Os outros dois "r" aparecem juntos em "berry".
Agora sim!
É isso, e quando falei que as LLMs são meros papagaios alguns ficaram mordidos kkkkkkkkkkk
@@E_tntos caras acham que a AI cria o conhecimento próprio. Bando de animal, e ainda se dizem de TI.
Isso tá igualzinho eu tentando usar o ChatGPT pra resolver algum problema kkkkkkk
DPO tá sendo usado pra substituir RLHF. Treinamento auto supervisionado já existe tb tem tempo
Chatgpt fora do ar, será que tem algo a ver??
A IA faliu, os programadores todos estão sendo contratados de novo.
Comentario do engajamento, o cara movimentou o mercado
Então, Lucas, contando de 2024 em quanto tempo você acha que é possível que exista uma IA capaz de gerar projetos inteiros baseada em requisitos de sistema, desde arquitetura até o código pronto?
quando atingirmos uma janela de contexto nos bilhões de tokens
San Altman discorda. Eles só estão fazendo alguns testes antes de abrir o PR com a AGI
14:00 É assim que treina o modelo Lucas, normal.
Acho que o erro é pensar que o modelo raciocina de fato.. não que vc não saiba, mas é tanto hype em cima que até quem já sabe se surpreende com as limitações dos modelos de ML.
Enfim, te entendo.
Todo dia uma pill do Lucas Montano do canal Lucas Montano
Acho que a IA só responde o que foi perguntado, agora se vc pedir para ela contar e avisar algum erro, ela conta e avisa do erro, pelo menos as IAs que testei essa pergunta dos morangos, ao pedir somente para contar, algumas responderam erradas, mas ao pedir para contar e apontar um erro, ela fez quase corretamente, mas somente com base nisso, dizer que as IAs não podem substituir os humanos é ser muito ignorante ao assunto, pois nos modelos atuais realmente ta longe de substituir os humanos em tudo, mas não sabemos o futuro, fora que quanto realmente as grandes empresas divulgam de seus avanços. fica essa observação.
mic ta parecendo uma caixa de abelha, ainda sim agradeço pelo vídeo
Talvez quem se deu bem com o hype foi o dono da conta dos morangos, ele pode ter grana investida em várias empresas que estão criando LLMs e fez isso pra tentar movimentar o mercado com os lançamentos e ele as vezes lucrar negociando as ações.
Só deixando uma sementinha de ideia aqui...
Conta dois Rs simplesmente porque a tokenização é word piece. Então, provavelmente está contando (verificando se tem ou n) quantas vezes ele aparece em cada pedaço de palavra, e respondendo 2
quase joguei meu fone fora vendo o video kkkkkkk
Lucas Colino! Poderia considerar a possibilidade de produzir um video sobre CONCURSOS na area de TI? Dos ytbrs tech, só vi o Guanabara falando desse tema, os outros somente de vagas em empresas privadas. Desde ja, agradeço!
O cara fez o pessoal lançar o trem inacabado kkkkkkkkkk
Tava esperando esse vidin, bora avaliar
O som estourou legal...chegou a doer os ouvidos nos quatro primeiros segundos até conseguir downsound
Lucas Montano, arruma esse mic aí, ta estorado desde a ultima live. E não, o problema não é do lado do cliente, arruma isso aí
Lucas, a pergunta 'besta' não é pra ter a resposta correta mesmo, não é assim que o algoritmo de 'Transformer' opera, pra quem não conhece acha um absurdo a IA não acertar algo assim, mas quem conhece sabe que esse tipo de raciocínio é quase impossível de acertar com o modelo atual de transformer, existem outros algoritmos?? SIM. e por que o transformer é o mais utilizado?? porque é o algoritmo que performa melhor nos chips atuais (GPUs). Tudo não passa de um puxadinho e no futuro teremos outros tipos de chips (a tecnologia atual de GPU está praticamente no limite), no momento já temos os TPUs da Google e o fabuloso LPU da Groq (a velocidade de inferência com LLM/LMM usando transformer é absurda, mas em breve teremos outros algoritmos sendo usados)
Pela quantidade de comentários não seria irônico o mic está estourado de proposito?
Toda vez que o Lucas Montano do canal Lucas Montano fala REACT eu quebro, não tem como, vou até aprender REACT em homenagem a ele.
E o Mic lá na casa do caraleo. Parece o Mic da Furacão 2000.
atualização: lucas ainda continua com o microfone estourado
Ideias a millllll
E impressao minha ou seu audio ta ruim?
Lucas Monteiro sempre que eu vejo seu lindo topetinho eu lembro da cena do cabelo do filme “Quero ficar com Mary “ 😂😂
é por isso que a gente ganha bem HAHAHHAHAHAH
o lucas como voce consege ver o valor de ganho em cada post do x e um app do chrome ??
Pelo meu raciocínio quântico, chego a uma conclusão quântica que quânticamente houve fumaça e pouco fogo
Lucas morango
acho que deu ruim no mic
Só cai no hype quem quer, mas uma coisa é perceptível, a velocidade que está evoluindo é brutal, em 4 meses estudando e testando esses modelos é perceptível a curva de crescimento e como afetará brutalmente o desenvolvimento de software, infelizmente muitos veteranos estão abafando a verdade do que já existe e do que está por vir nos próxidos meses....
Contar quantas letras há em uma palavra, que evolução.
Aumenta o gain e deixa o mic longe, fica melhor Lucas Mutano do canal Lucas Mutano
Você usa chatgpt com frequência?
Luan Gameplays
Mic estourado chefia
Quero ver a ia trabalhar no go horse kkkk
GPT 4-o me disse que falhou no initial pass ao tentar soletrar strawberry.
Culpou a falha em ter visto a informação com um "quick glance" tadinho
Muito bom os videos do Lucas Montano do canal Lucas Montano
O hype acabou.... Alguem para o planeta que eu quero descer!
o audio ta estourado?
yeah preciso arrumar o mic
Oxi o Lucas Montando do canal Lucas Morango comprou o mic do Luan Gameplays
Qual dia é a live demonstrando o uso do SWE-bench? No vídeo fala 'amanhã', mas também foi citado que o vídeo estava sendo gravado dia 14/08. Qual o dia de fato da live?
a ideia era ontem, mas ante ontem postamos um outro vídeo do DevErik, então o amanhã virou hoje
Eu jurava que o morango tinha alguma ligação com o ditado "Tá achando que a vida é um morango?"
Esse bench da openAI foi anunciado por eles mesmos semana passada. nÃo teve nenhuma relação com essa conta
o anúncio tá datado de 13 de agosto, pode ser que usaram o hype pra repostar?
Vaquinha pra compra de um novo mic
Eu tava vendo em modo sério, até ele lançar um não e tão fácil assim centralizar um botão na tela ksskskkkss
Lucas montano do canal Lucas montano, faltou um filtro de ruído no obs studio fica a dica ai
SWEEEEEEEE-BENCH
pra matemática eu costumo pedir pra que ele use python. talvez eles tenham ajustado isso nesse release kkkkk
Obr lugas morango montano!
esse negocio da IA que avalia a IA nao será possível apenas quando os caras mudarem como os LLM são? atualmente os LLM são um gerador de blá blá blá cada vez mais sofisticados, se tivessem duas IAs com modelos de treinamento diferentes, pode ser que isso role, mas enquanto for todo mundo usando os "mesmos" LLM, vai seguir sem saber contar quando R tem em strawberryr
Já pode mudar o nome do morango pra José Hype? Hahahahaha
Me surpreendeu a Google investindo em smartphone com IA
Obrigado Lucas. Tome seu morango 🍓
LUAN GAMEPLAYS
Eles usam a resolução pra escrever o teste, e deixar a o algoritmo rodar no brute force descobrir a resposta ate passar. Faz sentido, mas nao é o jeito mais inteligente de "treinar" kkkkkkkkk
kkkkkkkkkkk, tava dando tapa no auto falante aqui, até vir nos comentarios
Lucas comprou o microfone do luan gameplays
meu sonho é ter uma horta de morango, de verdade, tentei plantar, nao deu certo =(
Strawberry Swin - ColdPlay. 🎶☕ 😅👍 #se #preparem #turma #do #código
Mic estourado e cabelo do Tim Tim. Attention is all you need rsrsrs
Rapaz, o mic ta meio estouradissimo
Tá estourado?
Crítica construtiva: Aumente o audio do microfone, ta muito baixo
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Quem comecem as teorias da conspiração
Já temos o nosso "REAACT" e agora o Lucas nos trouxe o "Swee" em 12:39. Kkkkkkkkkkk
A única coisa que conseguiu com hype mentioso (AGI e tal) é um block de muita gente e nunca mais ler twitter dele ou confiar nesses hypes
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Hype recursivo
LUCAS MONTANO DO CANAL LUCAS MONTANO PARECE O JIMMY NEUTRON
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Acreditar que IA's irão substituir dev's, é algo que no mundo real só funciona até a página 3, IA's só respondem por intermédio de "informações armazenadas" e treinamentos que são extremamente caros, o que vai acontecer quando o server dessas IA's ficarem indisponíveis? toda empresa tem cacife $$ pra manter modelos internos e sempre sendo treinados? e por último e não menos importante
A IA não terá a capacidade "criativa" de gerar um XGH do nada, apenas um cérebro humano é capaz de tal artimanha.
Hype do 🍓 já era! vamos para o próximo
Jimmy Neutron, porfavor, compre um microfone novo. Obrigado😅
É a chamada "profecia auto-realizavel" ou self fulfilling prophecy.
Pra procurar este vídeo é só digitar 🍓🍓🍓🍓🍓🍓
Cara eu usei o gpt 3 e ele contou certinho os R kkkk
é melhor usar os 🍓para fazer uma torta