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NEUQUEN, PATAGONIA
Joined May 2011
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We’re updating GPT-5 Instant to better recognize and support people in moments of distress. Sensitive parts of conversations will now route to GPT-5 Instant to quickly provide even more helpful responses. ChatGPT will continue to tell users what model is active when asked. Starting to roll out to ChatGPT users today.
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BRILLIANT @GoogleDeepMind research. Even the best embeddings cannot represent all possible query-document combinations, which means some answers are mathematically impossible to recover. Reveals a sharp truth, embedding models can only capture so many pairings, and beyond that, recall collapses no matter the data or tuning. 🧠 Key takeaway Embeddings have a hard ceiling, set by dimension, on how many top‑k document combinations they can represent exactly. They prove this with sign‑rank bounds, then show it empirically and with a simple natural‑language dataset where even strong models stay under 20% recall@100. When queries force many combinations, single‑vector retrievers hit that ceiling, so other architectures are needed. 4096‑dim embeddings already break near 250M docs for top‑2 combinations, even in the best case. 🛠️ Practical Implications For applications like search, recommendation, or retrieval-augmented generation, this means scaling up models or datasets alone will not fix recall gaps. At large index sizes, even very high-dimensional embeddings fail to capture all combinations of relevant results. So embeddings cannot work as the sole retrieval backbone. We will need hybrid setups, combining dense vectors with sparse methods, multi-vector models, or rerankers to patch the blind spots. This shifts how we should design retrieval pipelines, treating embeddings as one useful tool but not a universal solution. 🧵 Read on 👇
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This Github has a very wide collection of High-quality datasets, tools, and concepts for LLM fine-tuning. All the datasets listed here should be under permissive licensing (Apache 2.0, MIT, cc-by-4.0, etc.). Categorized into segments like Math & Logic, Code, Conversation & Role-Play, Agent & Function calling etc. github. com/mlabonne/llm-datasets
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Overwhelmed by the flood of papers? I highly recommend these must-read technical reports: K2, Qwen3, Qwen2.5-Omni, V3, and Claude 4. Huge thanks to the engineering teams who've done the heavy lifting, so we can learn from their insights! - Kimi K2: arxiv.org/abs/2507.20534 - Qwen3: arxiv.org/abs/2505.09388 - Qwen2.5-Omni: arxiv.org/abs/2503.20215 - Claude 4: www-cdn.anthropic.com/07b2a3… - DeepSeek V3: arxiv.org/abs/2412.19437 (Is the V3.1 report available yet?)
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Top AI Papers of The Week (August 25-31): - Memory-R1 - Anemoi Agent - Jet-Nemotron - Agentic Science - Deep Think with Confidence - Parallel Graph-Retrieval-Augmented Reasoning - Fine-tuning LLM Agents without Fine-tuning LLMs Read on for more:
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Admittedly, when compiling a list of the top 100 people, you always have to leave some out. But the fact that TIMES left out Demis Hassabis, Geoffrey Hinton, Ilya Sutskever, and Noam Brown really undermines the credibility of the list.
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How teams are using Qwen-Image in the wild → 🛒 With Qwen-Image and Qwen-VL, Alimama Creative turns plain product shots into high-converting posters. Agents handle rewrites, prompts & visuals → fully automated creative pipeline. From SKU → ad in seconds. ⚡
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GPT-5 coding cheat sheet from @OpenAIDevs
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If you have been following the GPT-5 rollout, one thing you might be noticing is how much of an attachment some people have to specific AI models. It feels different and stronger than the kinds of attachment people have had to previous kinds of technology (and so suddenly deprecating old models that users depended on in their workflows was a mistake). This is something we’ve been closely tracking for the past year or so but still hasn’t gotten much mainstream attention (other than when we released an update to GPT-4o that was too sycophantic). (This is just my current thinking, and not yet an official OpenAI position.) People have used technology including AI in self-destructive ways; if a user is in a mentally fragile state and prone to delusion, we do not want the AI to reinforce that. Most users can keep a clear line between reality and fiction or role-play, but a small percentage cannot. We value user freedom as a core principle, but we also feel responsible in how we introduce new technology with new risks. Encouraging delusion in a user that is having trouble telling the difference between reality and fiction is an extreme case and it’s pretty clear what to do, but the concerns that worry me most are more subtle. There are going to be a lot of edge cases, and generally we plan to follow the principle of “treat adult users like adults”, which in some cases will include pushing back on users to ensure they are getting what they really want. A lot of people effectively use ChatGPT as a sort of therapist or life coach, even if they wouldn’t describe it that way. This can be really good! A lot of people are getting value from it already today. If people are getting good advice, leveling up toward their own goals, and their life satisfaction is increasing over years, we will be proud of making something genuinely helpful, even if they use and rely on ChatGPT a lot. If, on the other hand, users have a relationship with ChatGPT where they think they feel better after talking but they’re unknowingly nudged away from their longer term well-being (however they define it), that’s bad. It’s also bad, for example, if a user wants to use ChatGPT less and feels like they cannot. I can imagine a future where a lot of people really trust ChatGPT’s advice for their most important decisions. Although that could be great, it makes me uneasy. But I expect that it is coming to some degree, and soon billions of people may be talking to an AI in this way. So we (we as in society, but also we as in OpenAI) have to figure out how to make it a big net positive. There are several reasons I think we have a good shot at getting this right. We have much better tech to help us measure how we are doing than previous generations of technology had. For example, our product can talk to users to get a sense for how they are doing with their short- and long-term goals, we can explain sophisticated and nuanced issues to our models, and much more.
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🔍 “Debemos saber. Sabremos.” — Hilbert, Amodei y la urgencia de comprender la IA 📍 En 1930, David Hilbert clausuró el Congreso Internacional de Matemáticos con una frase que resonó como un manifiesto de optimismo epistemológico: “Wir müssen wissen, wir werden wissen.” (“Debemos saber. Sabremos.”) Esta declaración surgió en un contexto de profunda incertidumbre, marcado por las paradojas de Russell y los teoremas de incompletitud de Gödel, que sacudieron los cimientos de las matemáticas. 📐📚 🧠 Casi un siglo después, enfrentamos una crisis análoga: los modelos de inteligencia artificial —especialmente los basados en aprendizaje profundo— alcanzan niveles asombrosos de rendimiento, pero su funcionamiento interno permanece en gran parte como una “caja negra”. ⚠️ Esto plantea desafíos enormes en términos de confianza, seguridad y ética. 🔬 Dario Amodei, CEO de Anthropic, ha sido claro: necesitamos comprender y regular la IA antes de que alcance niveles de autonomía potencialmente incontrolables. En su ensayo The Urgency of Interpretability (lnkd.in/d9QqJx2B), advierte que mientras el poder de la IA se acelera, nuestra capacidad de interpretarla se está quedando atrás. 🧩 🔎 Por su parte, Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind y galardonado con el Premio Nobel de Química 🏅 por AlphaFold, ha expresado preocupaciones similares (lnkd.in/d6iK-Rse): urge garantizar que comprendamos estos sistemas antes de que su autonomía supere nuestra capacidad de supervisión. 🔐 La interpretabilidad de los modelos de IA no es un simple desafío técnico. Es una cuestión fundamental para asegurar su alineación con valores humanos, y un requisito para su integración segura y ética en la sociedad. 🧭 Tal como en la época de Hilbert, cuando buscábamos fundamentos sólidos para las matemáticas, hoy debemos desentrañar el funcionamiento de los modelos de IA. No sólo para mejorar su rendimiento, sino para asegurar que su evolución esté al servicio del bien común. 🌍🤝 ✨ La frase de Hilbert vuelve a resonar como un faro para esta nueva era: linkedin.com/feed/update/urn… ➡️ Debemos saber. Sabremos. #IAResponsable #Interpretabilidad #TransparenciaAlgorítmica #Hilbert #DarioAmodei #DemisHassabis #DeepLearning #CajaNegra #FuturoDeLaIA #EpistemologíaDigital #LinkedInAcadémico #TechAndSociety #AIInterpretability #InteligenciaArtificial #DebemosSaberSabremos
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Excellentes recommandations de la part de l'ancien ministre des finances Bruno Le Maire. "Les Européens se trouvent devant une alternative simple : investir ou mourir. Investir dans l’IA pour améliorer notre productivité et donc offrir enfin de meilleurs salaires à ceux qui travaillent, investir dans la défense pour garantir notre sécurité,..."
Après le dollar, l’heure de l’euro. Le roi dollar vacille. Il reste la première monnaie de réserve au monde. La plus grande part des échanges de matières premières comme le pétrole ou le gaz restent libellés en dollars. Et pourtant : le roi dollar vacille sur son trône, sous les coups de ses propres sujets, le président des Etats-Unis et son administration en tête. Le dollar baisse, les autres monnaies montent, on parle de retraits massifs des investisseurs chinois et japonais sur les bons du Trésor américain. Il faut dire que les coups sont rudes : augmentation brutale des tarifs douaniers, embargo sur les produits chinois, menaces contre ses propres alliés, reculs tactiques qui ne parviennent pas à effacer l’impression croissante que l’anarchie règne à Washington. Wall Street n’aime pas l’anarchie. Le reste du monde non plus. Résultat : une perte de confiance généralisée. Pour les Européens, la question devient de plus en plus pressante : que faire ? Ils peuvent venir à la rescousse du dollar, dans un effort désespéré pour sauver l’ordre international de 1945, en ruines. La demande vient directement de la Maison Blanche, qui a inventé cette idée fumeuse de bons du Trésor à 100 ans et sans intérêt. Le deal est clair : vous financez notre dette en achetant ces bons du Trésor, en échange de quoi vous échapperez aux tarifs douaniers. Étonnant cette nouvelle manie des Américains de mettre le pistolet sur la tempe de leurs alliés. Étonnant et révoltant. Autre possibilité : devenir adultes. Car en réalité, l’affaiblissement du dollar est structurel. La confiance a été sapée, les investisseurs cherchent de nouveaux refuges, chacun voit la dérive des trois grands continents économiques et financiers - Etats-Unis, Chine, Europe – prendre de vitesse les prévisions les plus radicales. Derrière le monde unipolaire du dollar pointe déjà le monde tripolaire. Pour la première fois depuis 1945, les Européens ont entre les mains une opportunité unique de faire de l’euro une monnaie de référence mondiale – une opportunité unique de devenir adultes. Quel intérêt ? Un intérêt politique : plus les échanges seront libellés en euro, plus les États européens disposeront de leviers de négociation avec leurs partenaires commerciaux, Etats-Unis compris. Nous pourrons enfin importer du gaz et du pétrole, dont nous avons encore besoin pour des décennies, sans risque de change. Nous étions une grande puissance commerciale mais une petite puissance financière, nous pouvons être une grande puissance commerciale et une grande puissance financière. Autrement dit : une grande puissance politique, capable de faire respecter ses intérêts économiques trop souvent bafoués, en Chine notamment. Un intérêt financier : nous pourrons lever de la dette en commun à des taux bas, nous pourrons donc financer nos investissements à un prix abordable. Pour avoir négocié avec mon homologue allemand Olaf SCHOLZ en 2020 la première dette en commun de notre histoire européenne, avec le soutien résolu d’Angela MERKEL et d’Emmanuel MACRON, je peux témoigner que cette solution autrefois taboue a changé la donne en Europe. Elle a sauvé nos économies. Elle a accéléré leur redressement. Pourquoi ce que nous avons su faire en défensif, nous ne le ferions pas en offensif ? Car devant nous se dresse un mur d’investissements que nous ne pourrons financer que collectivement et dont dépend notre avenir au 21ème siècle. Les Européens se trouvent devant une alternative simple : investir ou mourir. Investir dans l’IA pour améliorer notre productivité et donc offrir enfin de meilleurs salaires à ceux qui travaillent, investir dans la défense pour garantir notre sécurité, investir dans une constellation satellitaire pour que demain nos communications ne dépendent pas du réseau Starlink et de l’humeur de son propriétaire Elon MUSK, investir pour préserver notre indépendance dans les semi-conducteurs qui sont le nouveau pétrole de l’économie mondiale et sans lesquels rien, absolument rien, ne peut plus fonctionner dans nos vies quotidiennes. Investir ou mourir, par dépérissement de nos économies et affaiblissement de notre sécurité, qui conduiront inéluctablement à des explosions sociales et à des catastrophes politiques. Alors comment avancer rapidement et résolument vers un euro de référence ? Trois étapes. La première : donner de la profondeur et de la liquidité au marché de la dette européenne. Pour cela, une décision immédiate pourrait être de fondre en un seul titre les titres de dette de la Banque européenne d’investissement (BEI) et les titres de la première dette en commun déjà mentionnée (NGEU). Le Conseil pourrait aussi demander à la Commission d’étudier la mise en commun de toutes les dettes nationales au-dessus d’un plafond de 50% d’endettement. Une nouvelle émission de dette en commun pourrait enfin être discutée. Autant de décisions qui accélèreront la création d’un marché attractif de la dette européenne, en complément des marchés de dette nationaux. Deuxième étape : l’union des marchés de capitaux. En 7 ans de travail acharné sur ce sujet, je reconnais n’avoir enregistré que des avancées modestes. Et pourtant : sans cette union financière, nous pouvons oublier la diversification de notre industrie, le financement des investissements les plus risqués, le soutien à nos start-up les plus innovantes, le développement de nos laboratoires de recherche. Un jeune entrepreneur de la biotech me disait récemment : « 100 millions, on les trouve en Europe, 1 milliard, on les cherche à l’étranger ». Voulons-nous vraiment rester les incubateurs de technologies dont le développement industriel se fera hors de nos frontières ? Fin 2025, un groupe d’États volontaires emmenés par la France et par l’Allemagne devra avoir mis en place cette union financière. Les autres suivront. Un allègement des règles prudentielles sur les assureurs (Solvency 2) et sur les banques (Bâle 3) devra accompagner ce mouvement – faute de quoi un large part de notre épargne européenne continuera de financer le développement économique américain. Troisième étape : de nouveaux moyens de paiement. Comment pouvons-nous avoir la moindre prétention à l’indépendance quand 80% de nos paiements sont effectués par Visa, Mastercard ou PayPal – soit des cartes ou des terminaux américains ? Il est temps de nous doter de moyens de paiement européens. Dans la foulée, comme le suggère la BCE, nous devons accélérer la mise en place d’un euro numérique, qui participera lui aussi de la nouvelle puissance de notre monnaie commune. Hier le monde tournait en orbite autour du dollar. Demain trois pôles d’attraction financiers pourraient voir le jour : le dollar, le Yuan et l’euro. Si les Européens saisissent leur chance, ils disposeront d’une monnaie de référence qui sera une arme décisive pour défendre leurs intérêts et leur vision du monde. Dans ce monde qui naît, nous pouvons envisager des partenariats alternatifs forts, notamment avec l’Inde, le Brésil ou l’Afrique du Sud. Mais pour le faire d’égal à égal, nous devons gagner en puissance : une monnaie de référence en est le meilleur instrument.
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New Arena launch: Sentiment Control - decoupling the impact of tone and emotion from response quality in human evaluation💗 How much do emojis, enthusiasm, and positive sentiment affect human preference? How can we adjust the leaderboard to counteract the effect of chat-optimized models with a friendly tone?🤔 Sentiment control answers this question by modeling the effect of sentiment on preference. After modeling this effect, we can adjust for it.💡 Early findings (Style + Sentiment control): - Positive tone correlates with user preference! - Claude-3.7-Sonnet, o1 improve in ranking under sentiment control - Grok-3, Gemma-3, Llama-4-exp drop More detailed analysis below👇
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we have doubled rate limits for o3 and o4-mini-high for chatgpt plus subscribers. enjoy!
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This important event for our region in #VacaMuerta #Argentina is taking place today. The #AI topic is more important than many of the topics on the current agenda. The #ClusterInfotech has organized an AI Hub to address the use of #ArtificialIntelligence in the business and entrepreneurial sectors of the region where #VacaMuerta is located. If you want to watch it on YouTube, go to this link: youtube.com/live/t0MKQlU_P…
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Hoy se realiza este evento importante para nuestra región en #VacaMuerta #Argentina . El tema #IA es más importante que muchos de los temas de la agenda de la actualidad. En el #ClusterInfotech se ha organizado un Hub IA donde se aborda la inserción de la #InteligenciaArtificial desde el sector de las empresas y emprendedores de la región donde se emplaza #VacaMuerta Si lo quieren ver en Youtube entren a este enlace youtube.com/live/t0MKQlU_PQg…
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The Big Bang no longer means what it used to bigthink.com/starts-with-a-b…