Há Eric Chong, 37, que tem formação dentária e anteriormente co-fundou uma startup que simplifica os custos de atendimento odontológico. Ele foi colocado na equipe “Machine”.
“Sinceramente, digo que me sinto muito aliviado por fazer parte da equipe da máquina”, diz Chung.
No hackathon, Chung havia construído um software que usava o reconhecimento de voz e facial para detectar o autismo. Obviamente, minha primeira pergunta é provavelmente uma riqueza de problemas com isso, como dados tendenciosos que levam a falsos positivos?
“Resposta curta, sim”, diz Chung. “Acho que existem alguns falsos positivos que podem surgir, mas acho que a voz e as expressões faciais podem realmente melhorar a precisão da detecção precoce”.
agi ‘tacover’
Como muitas coisas relacionadas à IA em São Francisco, os espaços de coworking estão ligados ao altruísmo eficaz.
Se você é novo na mudança através das manchetes de fraude de bombas, está tentando maximizar os lucros que os participantes podem ganhar usando seu tempo, dinheiro e recursos. No dia seguinte ao evento, o espaço do evento realizou uma discussão sobre como usar o YouTube.
No quarto andar do prédio, os folhetos cobriam as paredes. “AI 2027: Will Agi Tacover” mostra as últimas notícias de uma festa de taco recentemente aprovada.
Meia hora antes do prazo de envio, o codificador mastigou o submarino vegano de almôndega de Ike e correu para terminar o projeto. Os juízes de um andar no andar de baixo começaram a chegar. Brianfioca e Shyamal Hitesh Anadkat são Marius Boleandra, da equipe de IA aplicada da Openai, e Varin Nair, engenheiro da AI Startup Factory (também colaborando no evento).
Quando a revisão começou, Nate Rush, um membro da equipe do METR, nos mostrou uma tabela de excel na qual o grupo de grupos de IA, colorido em projetos de cor em grupo e em projetos humanos vermelhos. Quando os juízes tomaram a decisão, cada grupo subiu e desceu a lista. “Você pode ver?” Ele me perguntou. Não, eu não vou. O Mishmash colorido não mostrou vencedor claro em 30 minutos do julgamento. Esse era o ponto dele. Para surpresa de todos, o homem versus a máquina foi uma corrida próxima.
altura de começar
No final, os finalistas foram divididos uniformemente. Três são do lado “homens” e três são da “máquina”. Após cada demonstração, a multidão foi convidada a levantar as mãos e adivinhar se a equipe havia usado a IA.
O primeiro foi o ViewSense. Era uma ferramenta projetada para ajudar as pessoas com deficiência visual a transcrever seus feeds de vídeo ao vivo para o texto e navegar no ambiente, lendo -os em voz alta. Dados os curtos tempos de construção, era tecnicamente impressionante, e eu acreditava que 60% dos quartos (até o número de hosts) estavam usando a IA. Eu não fiz isso.
Em seguida, construímos uma plataforma para projetar nossos sites com caneta e papel e uma plataforma para usar câmeras para rastrear esboços em tempo real. O projeto pianista chegou à final com um sistema que permite aos usuários fazer upload de sessões de piano para feedback gerado pela IA. Estava do lado da máquina. Outra equipe introduziu uma ferramenta que gera um mapa de calor de alterações de código. Questões importantes de segurança são exibidas em vermelho e as edições de rotina são exibidas em verde. Isso usou ai.
