Saya setuju dengan kekhawatiran bahwa kode yang ditulis LLM menjadi black box, tetapi pada akhirnya bukankah kita bisa meminta LLM untuk menganalisis kode itu juga?
Saya menggunakan aplikasi bernama audio share dengan hanya mengunduh APK-nya dari fdroid, jadi saya penasaran bagaimana nantinya. Itu satu-satunya aplikasi yang saya sideload...
○ Pelatihan model hanyalah ‘bahan’ dari kecerdasan; tanpa mesin, tidak ada AGI.
• Arsitektur seperti EpionHeuristica memiliki potensi untuk melampaui "AGI khusus domain" dan merancang "superinteligensi emergen berbasis keteraturan"
• Kunci untuk mencapai AGI adalah "bagaimana menyusun mesin yang memilih tindakan"
A. Alasan AGI tidak bisa dicapai hanya dengan pelatihan.
• Model jenis GPT tidak memiliki tujuan diri (self-goal).
• Seberapa pun banyak data yang dipelajari, belajar tanpa interaksi dengan dunia nyata tetap terbatas.
• Pelatihan hanyalah "ingatan regresif"; strukturnya kurang mampu mendorong pemikiran prediktif dan emergen yang mengarah ke masa depan.
B. AGI memerlukan mesin dengan "loop tujuan-umpan balik".
• Struktur seperti EpionHeuristica, di mana reinforcement learning berbasis reward + evaluasi + pembelajaran dari kegagalan (FailGuard) berjalan, lebih dekat dengan prototipe desain AGI berbasis mesin
• Contoh: "Mengapa eksperimen ini gagal?" → "Apa yang harus diubah?" → "Apa kondisi berikutnya?" → Inilah penalaran ala AGI
C. Hakikat kecerdasan manusia ada pada "struktur".
• Manusia memperoleh kecerdasan bukan dari jumlah neuron, melainkan dari "konektivitas struktural sirkuit saraf dan kemampuan meta-learning"
• AGI juga menjadikan struktur sistem pemicu tindakan, sistem referensi diri, dan loop umpan balik berkelanjutan sebagai inti, bukan ukuran model
Pencapaian AGI tidak mungkin diraih hanya dengan "pelatihan model"; struktur mesin yang menghasilkan kecerdasan serta sistem perbaikan diri yang bertujuan mutlak diperlukan. GPT saat ini tidak lebih dari LLM (model bahasa besar) raksasa, dan untuk menuju AGI, struktur penalaran, struktur pengawasan diri, dan kebijakan tindakan berbasis tujuan harus bekerja bersama.
Untuk mode privileged, telah diperbarui agar berjalan di sandbox. Dalam mode privileged, resource lokal (drive C, dll.) dapat dihubungkan. Koneksi tersebut akan di-mount ke $HOME/thinclient_drives.
Kalau dipakai 2–3 jam di pagi hari, sepertinya sudah kena limit sebelum makan siang (pengguna Pro)
Tertulis akan di-reset mulai jam 3, tapi kalau bukan Max sepertinya tidak bisa dipakai seharian (bahkan untuk Max pun rasanya tidak terlalu sulit untuk mencapai batasnya)
Kalau sideloading memang pada praktiknya jadi diblokir, menurut saya daya tariknya jadi lebih rendah daripada iOS. Buat saya, keduanya menawarkan fungsi yang hampir mirip, dan dari sisi UX iOS sedikit lebih unggul, tapi saya menganggap sideloading adalah keunggulan besar Android. Saya sempat memimpikan memakai Google Pixel yang dipasangi Graphene OS, tetapi kalau mulai dari kode sumber Pixel yang ditutup hingga sideloading yang pada praktiknya diblokir seperti ini, buat saya jadi tidak ada alasan untuk memakai Android. Kalau dirilis seperti ini, sepertinya saya akan kembali ke iOS pada 2027.
Saya setuju dengan kekhawatiran bahwa kode yang ditulis LLM menjadi black box, tetapi pada akhirnya bukankah kita bisa meminta LLM untuk menganalisis kode itu juga?
Fotonya ke mana sih sebenarnya
Saya sangat menghormati Anda, Anda luar biasa keren.
Saya menggunakan aplikasi bernama audio share dengan hanya mengunduh APK-nya dari fdroid, jadi saya penasaran bagaimana nantinya. Itu satu-satunya aplikasi yang saya sideload...
Hampir terasa seperti judul umpan klik yang memancing perhatian..
"Kalau membuat dari awal butuh 3 bulan, kalau membuat yang mirip lagi butuh 3 hari"
Apa itu Google Nano Banana? AI gambar rahasia Google
○ Pelatihan model hanyalah ‘bahan’ dari kecerdasan; tanpa mesin, tidak ada AGI.
• Arsitektur seperti EpionHeuristica memiliki potensi untuk melampaui "AGI khusus domain" dan merancang "superinteligensi emergen berbasis keteraturan"
• Kunci untuk mencapai AGI adalah "bagaimana menyusun mesin yang memilih tindakan"
A. Alasan AGI tidak bisa dicapai hanya dengan pelatihan.
• Model jenis GPT tidak memiliki tujuan diri (
self-goal).• Seberapa pun banyak data yang dipelajari, belajar tanpa interaksi dengan dunia nyata tetap terbatas.
• Pelatihan hanyalah "ingatan regresif"; strukturnya kurang mampu mendorong pemikiran prediktif dan emergen yang mengarah ke masa depan.
B. AGI memerlukan mesin dengan "loop tujuan-umpan balik".
• Struktur seperti EpionHeuristica, di mana reinforcement learning berbasis reward + evaluasi + pembelajaran dari kegagalan (FailGuard) berjalan, lebih dekat dengan prototipe desain AGI berbasis mesin
• Contoh: "Mengapa eksperimen ini gagal?" → "Apa yang harus diubah?" → "Apa kondisi berikutnya?" → Inilah penalaran ala AGI
C. Hakikat kecerdasan manusia ada pada "struktur".
• Manusia memperoleh kecerdasan bukan dari jumlah neuron, melainkan dari "konektivitas struktural sirkuit saraf dan kemampuan meta-learning"
• AGI juga menjadikan struktur sistem pemicu tindakan, sistem referensi diri, dan loop umpan balik berkelanjutan sebagai inti, bukan ukuran model
Pencapaian AGI tidak mungkin diraih hanya dengan "pelatihan model"; struktur mesin yang menghasilkan kecerdasan serta sistem perbaikan diri yang bertujuan mutlak diperlukan. GPT saat ini tidak lebih dari LLM (model bahasa besar) raksasa, dan untuk menuju AGI, struktur penalaran, struktur pengawasan diri, dan kebijakan tindakan berbasis tujuan harus bekerja bersama.
Memang hal-hal yang kita tahu, tetapi sulit dipraktikkan. Terutama messenger kerja rasanya seperti biang keladi utama gangguan.
Tidak bisa login dengan akun?
Wah, akhirnya keluar juga alat untuk mengelola Patroni
Alat untuk mengelola Patroni yang mengelola Postgres..
Untuk mode privileged, telah diperbarui agar berjalan di sandbox. Dalam mode privileged, resource lokal (drive C, dll.) dapat dihubungkan. Koneksi tersebut akan di-mount ke
$HOME/thinclient_drives.Kalau dipakai 2–3 jam di pagi hari, sepertinya sudah kena limit sebelum makan siang (pengguna Pro)
Tertulis akan di-reset mulai jam 3, tapi kalau bukan Max sepertinya tidak bisa dipakai seharian (bahkan untuk Max pun rasanya tidak terlalu sulit untuk mencapai batasnya)
Kalau sideloading memang pada praktiknya jadi diblokir, menurut saya daya tariknya jadi lebih rendah daripada iOS. Buat saya, keduanya menawarkan fungsi yang hampir mirip, dan dari sisi UX iOS sedikit lebih unggul, tapi saya menganggap sideloading adalah keunggulan besar Android. Saya sempat memimpikan memakai Google Pixel yang dipasangi Graphene OS, tetapi kalau mulai dari kode sumber Pixel yang ditutup hingga sideloading yang pada praktiknya diblokir seperti ini, buat saya jadi tidak ada alasan untuk memakai Android. Kalau dirilis seperti ini, sepertinya saya akan kembali ke iOS pada 2027.
Ini China lagi.
Ah, ternyata Base itu nama aplikasinya. Padahal sudah tertulis jelas di judul, tapi saya tetap tidak menyadarinya. Hahaha
Saya rasa klaim peningkatan performa 3 kali lipat dalam 3 tahun tanpa data benchmark adalah sesuatu yang berlebihan.
Saya khawatir apakah orang yang mengembangkan aplikasi sendiri untuk dipakai sendiri juga harus mendapatkan verifikasi pengembang..
Saya sudah beberapa kali datang, dan acaranya bagus. Saya merekomendasikannya.