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Los Bucks y Bobby Portis “salen del barro” en la segunda mitad para escaparse con la victoria sobre los Nets

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Nueva York – como dólares de milwaukee El tercer cuarto se adelantó Giannis Antetokounmpo Dijo que el mensaje del entrenador Doc Rivers era simple.

“Sáquenla del barro”, dijo Rivers a sus jugadores en el tercer cuarto, según Antetokounmpo.

Por segunda vez esta temporada, los Bucks se metieron en el barro un domingo por la tarde en Brooklyn.

Cuando lo hicieron por primera vez, en el tercer partido de la temporada, no encontraron la salida y sufrieron una pérdida de 13 puntos ante los locales. redesAntetokounmpo se marcha Se pregunta cuál será la identidad de su equipo. En la temporada 2024-25. Pero el domingo, con Antetokounmpo repitiendo el mantra de Rivers durante la segunda mitad, los Bucks superaron un déficit de dos dígitos y eludieron a Brooklyn con una victoria por 118-113 para recuperar su récord por encima de .500 (12-11). Los Bucks regresan a Milwaukee para un partido de cuartos de final de la Copa NBA magia de orlando Martes.

A pesar de disparar un 56,3% desde el campo en la primera mitad, los Bucks perdían por un gol en la segunda mitad debido a una jugada a balón parado, como la describió Rivers, que contó con 10 pases verticales y una defensa mediocre contra el armador de los Nets. Dennis SchroederQuien anotó 19 de 34 puntos en los dos primeros cuartos. Las cosas no mejoraron mucho para los Bucks al comienzo del tercer cuarto, ya que llegaron tarde al descanso antes del medio tiempo y luego rápidamente se quedaron atrás por dos dígitos.

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Con 3:17 restantes en el tercer período, el juego empezó a cambiar y los Bucks finalmente empezaron a cobrar vida. Con una ventaja de 12 puntos, los Bucks cambiaron a la defensa de zona, cerrando la ofensiva de los Nets. Los Bucks lideraban 15-3 para empatar el marcador a 86 puntos al final del tercer período.

“Es una locura que cuando llegas a la región, sea cual sea el nivel en el que juegues, los equipos se estancan”, dijo. Bobby PortisQuien anotó 23 puntos, cinco rebotes y tres tapones. “Es una locura derribar a equipos así, así que creo que nuestra zona realmente ayudó a cerrar el tercer cuarto y comenzar el último cuarto”.

Después de que el juego volvió a empatar, los Bucks volvieron a meterse en problemas con algunos tiros fallidos y pérdidas de balón, y los Nets tomaron una ventaja de 100-95 cuando Rivers pidió un tiempo muerto faltando 5:46 minutos.

Después de un partido en Boston, Rivers sintió… Su equipo intentó hacer mucho por su cuenta.Los Bucks terminaron el partido del domingo con un esfuerzo desinteresado en ambos extremos. En la ofensiva, los Bucks utilizaron la amenaza de sus máximos anotadores individuales para crear miradas abiertas entre sí. Por otro lado, cambiaron a un cambio defensivo que requirió que los cinco jugadores estuvieran listos para asumir el desafío y cubrir todas las posiciones.

Los Bucks comenzaron su remontada con algunos tiros desde Chris Middletonque, en su segundo partido de la temporada, anotó 11 puntos y seis asistencias en 20 minutos saliendo desde el banquillo, y Portis, que acertó 5 de 5 desde lo profundo, incluidos cuatro segundos del último cuarto. Si bien ambos jugadores son capaces de crear oportunidades por sí mismos, los tiros durante esta ronda fueron creados por otros.

“Hoy no hubo Champions Ball”, dijo Antetokounmpo. “La pelota se movía. Cada tiro que Bobby o Khris hicieron fue una jugada defensiva o un pase de doble equipo. Entonces, era baloncesto de equipo y sentí que teníamos mejor energía. Tenemos mejor energía cuando jugamos de esa manera. “

Solo mire los pases adicionales realizados en esta posesión para darle a Middleton un segundo intento (tenía el pie en la línea):

Aunque el movimiento del balón fue impresionante, los Bucks no cambiaron el juego a su favor hasta que comenzaron a combinar fuertes tiros con una gran defensa. Esas duras jugadas defensivas vinieron de una fuente inesperada: Portis.

“Los cuatro triples son increíbles”, dijo Antetokounmpo sobre el esfuerzo de Portis en el último cuarto. “Cuando eres capaz de anotar puntos así en el último cuarto del último cuarto, especialmente en un juego cerrado, es increíble, pero para mí, cada vez que cambiábamos, porque íbamos de uno a cinco, y él estaba en la pelota, hizo el Es difícil.

“Se lo puso difícil a los muchachos. Eso es lo que lo hace aún más sorprendente. Eso es lo que veo”.

Con los Bucks cambiando todo, los Nets pasaron los últimos tres minutos del juego tratando de involucrar a sus mejores jugadores en situaciones de aislamiento contra Portis. Esto no funcionó Cam Johnson Mientras intentaba vencer a Portis en el regate y se quedó atascado en el aire cuando su tiro no llegó a ninguna parte:

Después de jugar una defensa sólida, Portis fue recompensado con una mirada abierta cuando Antetokounmpo pegó al poste con un doble disparo.

Después de que expirara el tiempo muerto del entrenador de los Nets, Jordi Fernández, tras el triple de Portis, los Nets permitieron a Schröder intentar una jugada. Mientras los Bucks cambiaban todo, André Jackson Jr. Se pelearon por encima de la pantalla y a Schroder se le negó la oportunidad de atacar a Portis. Middleton hizo lo mismo con la pantalla de Johnson y Schroder se vio obligado a intentar mantener a Jackson fuera del rebote.

Pudo vencer al extremo de segundo año, pero la presión inicial de Jackson obligó a Schroder a elegir su dribbling temprano e intentar terminar con un flotador. Como corredor, Antetokounmpo plantó sus pies y patinó para golpear la pelota, haciendo una parada para los Bucks:

Los Bucks no anotaron en su siguiente posesión ofensiva, pero eso preparó el escenario para otra parada defensiva de Portis.

Después de trabajar en la posesión de Schröder, los Nets finalmente consiguieron elegir a su base y comenzaron a seleccionar a su defensor preferido. Pero al final no funcionó para él, ya que Portis hizo otra parada, lo que llevó a Antetokounmpo a conseguir dos puntos fáciles:

“Antes, sentía que podían moverse libremente, ponerse en posición en el medio rango para un flotador o jugar la pelota y disparar un triple, pero en la recta final, no fueron solo los tiros que hicimos; “Podemos defenderlos”, dijo Antetokounmpo. “Y el tipo que buscaban es Bobby y no funcionó hoy.

“No funcionó. Estoy muy orgulloso de él. Sus tiros también fueron geniales, pero me preocupo por su defensa.

Los Bucks no deberían estar contentos con sus esfuerzos por comenzar el juego. Los Nets jugaron sin su máximo anotador cam thomasDebieron haber comenzado el partido con un esfuerzo intenso y concentrado que dejó a los Nets sintiéndose derrotados en la primera mitad. En cambio, tuvieron que “sacarlo del barro” para poder regresar.

“Todos tenían esa mentalidad de 'Está bien'. No va a ser bonito. Sólo tenemos que luchar para superarlo. No vamos a dejar que nos vayamos de aquí sin ganar”, dijo Antetokounmpo. a todo el equipo. Le doy crédito al entrenador Duke por decir eso, pero probablemente no sabía que lo tomé y se lo siguió contando a todos en el campo.

“Habrá juegos en los que tendrás que hacer eso y lo hicimos esta noche. Y a veces enfrentas la adversidad y así es como respondes. Respondimos esta noche y estoy muy orgulloso del equipo”.

(Foto de Giannis Antetokounmpo: Nathaniel S. Butler/NBAE vía Getty Images)

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OpenAI insider discusses AGI and Scaling Laws of Neural Nets

OpenAI insider discusses AGI and Scaling Laws of Neural Nets

Imagine a future where machines think like us, understand like us, and perhaps even surpass our own intellectual capabilities. This isn’t just a scene from a science fiction movie; it’s a goal that experts like Scott Aaronson from OpenAI are working towards. Aaronson, a prominent figure in quantum computing, has shifted his focus to a new frontier: Artificial General Intelligence (AGI). This is the kind of intelligence that could match or even exceed human brainpower. Wes Roth explores deeper into this new technology and what we can expect in the near future from OpenAI and others developing AGI and Scaling Laws of Neural Nets.

At OpenAI, Aaronson is deeply involved in the quest to create AGI. He’s looking at the big picture, trying to figure out how to make sure these powerful AI systems don’t accidentally cause harm. It’s a major concern for those in the AI field because as these systems become more complex, the risks grow too.

Aaronson sees a connection between the way our brains work and how neural networks in AI operate. He suggests that the complexity of AI could one day be on par with the human brain, which has about 100 trillion synapses. This idea is fascinating because it suggests that machines could potentially think and learn like we do.

OpenAI AGI

There’s been a lot of buzz about a paper that Aaronson reviewed. It talked about creating an AI model with 100 trillion parameters. That’s a huge number, and it’s sparked a lot of debate. People are wondering if it’s even possible to build such a model and what it would mean for the future of AI. One of the big questions Aaronson is asking is whether AI systems like GPT really understand what they’re doing or if they’re just good at pretending. It’s an important distinction because true understanding is a big step towards AGI.

Here are some other articles you may find of interest on the subject of Artificial General Intelligence (AGI) :

Scaling Laws of Neural Nets

But Aaronson isn’t just critiquing other people’s work; he’s also helping to build a mathematical framework to make AI safer. This framework is all about predicting and preventing the risks that come with more advanced AI systems. There’s a lot of interest in how the number of parameters in an AI system affects its performance. Some people think that there’s a certain number of parameters that an AI needs to have before it can act like a human. If that’s true, then maybe AGI has been possible for a long time, and we just didn’t have the computing power or the data to make it happen.

Aaronson also thinks about what it would mean for AI to reach the complexity of a cat’s brain. That might not sound like much, but it would be a big step forward for AI capabilities. Then there’s the idea of Transformative AI (TII). This is AI that could take over jobs that people do from far away. It’s a big deal because it could change entire industries and affect jobs all over the world.

People have different ideas about how many parameters an AI needs to reach AGI. These estimates are based on ongoing research and a better understanding of how neural networks grow and change. Aaronson’s own work on the computational complexity of linear optics is helping to shed light on what’s needed for AGI.

Scott Aaronson’s insights give us a peek into the current state of AGI research. The way parameters in neural networks scale and the ethical issues around AI development are at the heart of this fast-moving field. As we push the limits of AI, conversations between experts like Aaronson and the broader AI community will play a crucial role in shaping what AGI will look like in the future.

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