Leak: ‘GPT-5 exhibits diminishing returns’, Sam Altman: ‘lol’

@calliped-co5mj says:

I think it will be underwhelming like o1, like sure it may be PHD level or even superhuman in benchmarks.

but it doesn’t mean much if they don’t solve hallucinations and long term coherence, Agents need reliability.

@timwang4659 says:

​@@calliped-co5mjthese models hallucinate by design, which is why it can come up with creative ideas. There needs to be some new “grounded” architecture that can verify the outputs from the generative model.

@arrogantprickly says:

@@timwang4659 Right. Something like perplexity works very well (external source of truth). Also, the ability to use tools (calculators, code execution, etc.) is essential.

@alexandermoody1946 says:

The library of Babel is by definition incomprehensible.

@richardfredlund8846 says:

the models actually need to ‘know’ things to improve. We operate from a level of functional certainty on certain things about the world. which we can then use to reason.

@alexandermoody1946 says:

@@ossian882 the Key definitions and value definitions are critical component’s, without the speed at which everything becomes a generative mess is immense.

Even if all things considered humans are sub par in estimation there are alot of us and we have the knowledge and experience to share meaning and meaningful insights that language alone has no nuanced explaination provided.

We have to work together to resolve this and provide the Key definitions and meanings for this to work out in the interests of all.

@monad_tcp says:

There’s a better way, just use humans and plug their brains direct to the internet. Like the Borg does.
This way you save billions of years of training at a planetary scale done by evolution.
We already have AGI, it’s called humans.
The problem is that they have to be paid, isn’t ?

@lucasbrant9856 says:

​@@leonardosoto4603 by those definitions AGI is pretty underwhelming.

O1 is cool but its not as revolutionary as AGI should be.

@leonardosoto4603 says:

@@lucasbrant9856 How do you define AGI ?

@Xjaychax9 says:

Why

@Xjaychax9 says:

@Tahazif_TheCool22  an LLM is not open source. Nobody truly understands how an LLM works. We can design it, but it’s internal thinking/processing is little understood. So no, on this basis we won’t know the future of LLM’s based of Llama 4.

@taopaille-paille4992 says:

He can’t solve what exactly ?

@kaystephan2610 says:

@@taopaille-paille4992 Complex AI math problems. Let’s just leave it at that. Detailed descriptions of this stuff would sound like Alien speech to us anyway lmao

@WoolyCow says:

@@kaystephan2610 math goes from numbers, to letters, to greek, to gibberish real fast :>

@midoavdagic9069 says:

Everyone but avant garde artist’

Great quote

@dejanp8558 says:

that’s why it seems more and more realistic to me that progress from AI in science will probably come (as Dario Amodei said in his blog about the field of Biology) mostly from accelerating discoveries related to measurement tools or techniques

@technologist6102 says:

anch’io la penso un pò come te. io credo che il cervello umano/team di cervelli umani ben allenati siano capaci di scoprire, mediante l’invenzione di tecnologie sempre pià avanzate, tutta la scienza e di capirla nel profondo. Non credo che serva una capacità cognitiva superiore a quella dell’homo sapiens per comprendere ciò che ancora non sappiamo dell’universo ed è solo una questione di tempo (150/200 anni ???) prima che si arrivi a comprendere del tutto la fisica del mondo. Secondo me dire che serva una superintelligenza artificiale per fare ciò è superfluo perché alla nostra specie non mancano le capacità cognitive necessarie per risolvere i problemi aperti della fisica o di altre discipline. Tali capacità mancano di sicuro ai gorilla o agli scimpanzè o ai nostri antenati come i Neanderthal ma non ai Sapiens. Questa è la mia visione. Si sente dire che le macchine potranno superarci in capacità ma nella realtà dei fatti non lo sappiamo: la nostra corteccia cerebrale è quella pià avanzata sul pianeta Terra e probabilmente è strettamente collegata alle capacità cognitive necessarie per risolvere i problemi prima elencati; bisogna ricordare che un piccolo aumento del numero di neuroni nella corteccia ha permesso ai sapiens di eliminare i neanderthal e prendere il sopravvento sul pianeta Terra; quel piccolo incremento ha fatto tutta la differenza.
Però teoricamente è possibile costruire software alla Alphago in ambito matematico/fisico. Cosi come è teoricamente possibile, una volta che sarà compreso molto bene il cervello umano, costuire reti neurali in software che riproducono nel dettaglio le reti neurali biologiche della corteccia e delle altre parti del cervello. Infine è inoltre possibile spingersi più in là costruendo cervelli artificiali: si ricreano in hardware, con materiali diversi da quelli biologici, neuroni, sinapsi e altro? in modo identico e nella stessa numerosità di come sono nel cervello umano. Chissà nel penultimo e nell’ultimo caso elencati qui da me cosa verrebbe fuori da tali esperimenti!!