Aravind Srinivas Academia, Lossless Compression 등

회의에서 열렬한 교환은 학계와 혁신 사이의 긴장을 강조합니다. 한 교수는 고등 교육의 무형의 가치를 방어하여 "뱀 오일"의 똑같이 무형의 가치에 대해 냉담한 레토르트를 촉구합니다. 이 일화는 성공적인 기업가이자 PhD 보유자 인 Aravind Srinivas와의 인터뷰의 중심 주제를 완벽하게 캡슐화합니다.

Srinivas의 이야기는 학문적 우수성과 기업가 적 성공을 추구 할 가능성을 강조합니다. 그는 자신의 부모가 자신의 주요 모델 서비스를 공동 설립했지만 비즈니스 성과보다 박사 학위를 더 많이 소중히 여깁니다. 이것은 그의 핵심 신념을 반영합니다. "부보다 더 많은 지식을 찾으십시오."

초기 영향과 기업가 정신의 길

Srinivas의 여정은 YouTube 튜토리얼, 코딩 대회 및 버클리에서 대학원 학위를 취득한 후 인턴쉽으로 시작되었습니다. 그는 베이 지역에서 자신의 시간을 인정하여 아이디어에 대한 구현을 강조하여 궁극적으로 그를 기업가 정신으로 향한 더 강렬하고 결과 지향적 인 환경을 조성하면서 자신의 시간을 인정합니다.

Openai에서 중추적 인 만남

Openai에서 인터뷰에서 공개되는 순간이 발생했습니다. Ilya Sutskever는 Srinivas의 아이디어, 예기치 않게 미래 방향을 형성 한 좌절을 비판했습니다. Srinivas는 Sutskever의 통찰력있는 시각화를 이야기합니다. 생성되지 않은 학습 (더 큰 원) 및 강화 학습 (작은 원)을 나타내는 두 개의 동심원이 있습니다. Sutskever의 비전은 이러한 순차적으로 중요한 컴퓨팅 성능 및 인터넷 규모 데이터를 결합하여 AI의 미래를 예고했습니다. 이 만남은 Srinivas의 실용적인 응용에 중점을 두었습니다.

추상화에 대한 조치 : 피치보다 프로토 타입의 우선 순위

Srinivas는 실무 접근 방식을 옹호하며, 실내 결과를 선호하여 긴 프리젠 테이션을 피합니다. 그는 반복적 인 발전의 중요성을 강조하고, 기업가들이 이론적 계획에 얽매이지 않고 사용자 피드백을 구축, 테스트 및 배우도록 촉구합니다.

검색 및 AI의 미래를 재구성합니다

Srinivas는 검색의 진화에 대해 논의하여 사용자 의도, 저명한 뉴스 소스 및 투명한 추론 체인의 중요성을 강조합니다. 그는 고품질 컨텐츠를 선별하고 커뮤니티 기반 사실 확인을 향상시키기위한 잠재적 인 트위터 인수를 포함하여 혁신적인 접근 방식을 제안합니다. 그는 할리우드 영화의 혁신의 이상적인 묘사를 반복적 인 진보와 대조합니다.

그는 폐쇄 된 oligarchic AI 모델과 민주화 된 오픈 소스 대안 사이의 중요한 차이점을 강조하며, 후자는 책임을 보장하고 오용을 방지하기 위해 후자를 옹호합니다.

"실리콘 밸리"의 영향

흥미롭게도 Srinivas는 TV 쇼 "Silicon Valley"를 언급하여 기술 산업의 묘사는 때로는 가혹하지만 현실적으로 인정합니다. 그는 중심 챌린지로서의 무손실 압축에 초점을 맞추는 것은이 목표를 달성하기 위해 생성 모델을 사용하여 자신의 초기 기업가 야망을 반영한다고 지적했다.

결론 : 학계 및 혁신 균형

Srinivas의 경험은 지식 추구와 혁신 추구가 상호 배타적이지 않다는 것을 보여줍니다. 학업 성취도는 귀중한 기본 지식을 제공하지만 실제 솔루션을 만들고 구현하는 데있어 실질적인 영향은 상당한 가치가 있습니다. 선택은 개별 우선 순위에 달려 있지만, 아이디어의 실제 적용을 무시하면 잠재적 영향을 제한 할 수 있습니다.

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