OpenAI рыхтуе пераход да «суперпраграмы» ChatGPT ↗
Паведамляецца, што OpenAI ператварае ChatGPT з чат-бота для пытанняў і адказаў у больш шырокае «суперпрыкладанне» — інструменты кадавання, агенты, генерацыя малюнкаў і партнёрскія прыкладанні сабраны ў адным месцы. Ідэя амаль раззбройваюча простая, але прадукт мае велізарны патэнцыял. (Fortune)
Найбольш верагодна, што карыстальнікі не будуць проста пытацца ў штучнага інтэлекту адказы. Яны будуць даручаць яму нязручныя задачы — браніраванне, календары, код, працоўныя працэсы — і чакаць, што ён выканае іх належным чынам. Вось у чым цяпер справа.
Perplexity дазваляе мадэлям штучнага інтэлекту пісаць уласныя канвееры пошуку ↗
«Пошук як код» ад Perplexity пераўтварае пошук з фіксаваных выклікаў API у працоўныя працэсы Python, напісаныя на аснове мадэлі. Замест таго, каб падстаўляць чорную скрынку запытам за запытам, мадэль стварае ўласную мініяцюрную пошукавую машыну. (The Decoder)
Кампанія сцвярджае, што выкарыстоўвала значна менш токенаў у бенчмарку кібербяспекі і лідзіравала ў большасці сваіх тэстаў. Вядома, не варта ставіцца да хвальбы за бенчмарк з доляй скепсісу, але ідэя даволі разумная.
Nvidia заключае новыя здзелкі па інфраструктуры штучнага інтэлекту ў Паўднёвай Карэі ↗
Nvidia абвясціла аб шэрагу партнёрстваў з Паўднёвай Карэяй, якія ахопліваюць чыпы памяці, хмарныя тэхналогіі штучнага інтэлекту, цэнтры апрацоўкі дадзеных, робататэхніку і вытворчасць. SK Hynix, SK Telecom, Naver, Doosan, LG Group і Hyundai — усе яны фігуруюць у спісе машынабудаўнічых кампаній. (Reuters)
Важны практычны момант: Nvidia хоча заблакаваць пастаўкі перадавой памяці, адначасова ўбудоўваючы «фабрыкі штучнага інтэлекту» глыбей у прамысловы стэк. Гламурна? Не асабліва. Важна? Вельмі.
Бізнес штучнага інтэлекту сутыкаецца з 4 жорсткімі рэаліямі ↗
Гісторыя рынку штучнага інтэлекту атрымала больш халоднае ўспрыманне: высокія выдаткі, павольная акупнасць, высокі, але не магічна бясконцы попыт на інфраструктуру і фінансаванне, якое можа заставацца дарагім. Гэта мокры кардон пад пазалочанай ракетай. (Axios)
Асноўная супярэчнасць простая: штучны інтэлект як тэхналогія можа быць надзвычай перспектыўным, у той час як штучны інтэлект як бізнес можа выглядаць дарагім, нязграбным і недастаткова манетызаваным. Абодва гэтыя фактары могуць быць праўдай — раздражняльнай, але праўдай.
Банкі рыхтуюць масавае скарачэнне штатаў па меры ўкаранення штучнага інтэлекту ↗
Паведамляецца, што банкі скарачаюць колькасць малодшых аналітыкаў, у некаторых выпадках значна, але ўсё яшчэ разлічваюць на гэтыя пулы маладых аналітыкаў на пачатку кар'еры для будучых спецыялістаў у галіне штучнага інтэлекту. Гэта своеасаблівы маленькі ўрабара, які кусае ўласную праграму выпускнікоў. (Fortune)
Бліжэйшыя выпадкі выкарыстання штучнага інтэлекту больш мэтанакіраваныя, чым навуковая фантастыка: абслугоўванне кліентаў, маніторынг транзакцый, маніторынг гандлю. Менш «робатызаванага банка», больш «шмат дробных скарачэнняў і аўтаматызацыі»
Унутры самага загружанага еўрапейскага склада Amazon, дзе робаты, лазеры і людзі дастаўляюць будучыню ↗
Склад Amazon LCY3 у Дартфардзе працуе з мабільнымі робатамі, праграмным забеспячэннем са штучным інтэлектам, сканерамі і канвеернымі сістэмамі, якія перамяшчаюць мільёны адзінак у тыдзень. Здаецца, што гэта напалову цэнтр выканання заказаў, напалову прамысловы стол для пінбола. (euronews)
Штучны інтэлект мае практычную функцыю: каардынацыя робатаў, аптымізацыя маршруту, вымярэнне пасылак, чытанне этыкетак і сартаванне паласы руху. Не крыклівыя чат-боты — хутчэй нябачны шкілет рознічнага гандлю, які становіцца ўсё хутчэйшым.
Часта задаваныя пытанні
Што азначае заяўленая OpenAI змена праграмы ChatGPT?
Паведамляецца, што OpenAI ператварае ChatGPT у больш шырокі цэнтр, падобны на мабільнае прыкладанне. Ідэя заключаецца ў тым, каб аб'яднаць інструменты кадавання, агентаў штучнага інтэлекту, стварэнне малюнкаў і партнёрскія праграмы ў адным месцы. Замест таго, каб проста адказваць на пытанні, ChatGPT дапаможа выконваць больш маштабныя задачы, такія як браніраванне, календары, код і працоўныя працэсы.
Чаму агенты штучнага інтэлекту апынуліся ў такой вялікай увазе ў навінах пра штучны інтэлект?
Агенты штучнага інтэлекту маюць значэнне, таму што яны пераводзяць мэту прадукту з прадастаўлення адказаў на дзеянні. У гэтым артыкуле цэнтральнай тэмай з'яўляюцца карыстальнікі, якія выконваюць складаныя задачы са штучным інтэлектам, і чакаюць, што ён выканае іх належным чынам. Гэта робіць надзейнасць, кіраванне працоўным працэсам і каштоўныя інтэграцыі больш важнымі, чым проста стварэнне адшліфаванага адказу.
Што такое падыход Perplexity «Пошук па коду»?
«Пошук як код» ад Perplexity дазваляе мадэлям штучнага інтэлекту пісаць працоўныя працэсы на Python для пошуку замест таго, каб толькі выклікаць фіксаваныя API пошуку. Гэта азначае, што мадэль можа стварыць невялікі карыстальніцкі працэс пошуку для гэтай задачы. У артыкуле гаворыцца, што Perplexity сцвярджае, што ў гэтым бенчмарке кібербяспекі выкарыстоўвалася менш токенаў, хоць да сцвярджэнняў аб бенчмарках варта ставіцца з асцярожнасцю.
Чаму важныя здзелкі Nvidia з паўднёвакарэйскай інфраструктурай штучнага інтэлекту?
Паўднёвакарэйскія здзелкі Nvidia маюць значэнне, бо яны злучаюць інфраструктуру штучнага інтэлекту з чыпамі памяці, воблакам, цэнтрамі апрацоўкі дадзеных, робататэхнікай і вытворчасцю. Сярод згаданых кампаній — SK Hynix, SK Telecom, Naver, Doosan, LG Group і Hyundai. Практычная мэта — забяспечыць пастаўкі перадавой памяці, адначасова ўкараняючы «фабрыкі штучнага інтэлекту» ў глыбейшыя прамысловыя аперацыі.
З якімі суровымі бізнес-рэаліямі сутыкаюцца кампаніі, якія працуюць са штучным інтэлектам?
У артыкуле вылучаюцца чатыры асноўныя фактары, якія ўплываюць на бізнес штучнага інтэлекту: высокія выдаткі, павольная акупнасць, абмежаваны попыт на інфраструктуру і дарагое фінансаванне. Справа не ў тым, што штучны інтэлект церпіць няўдачу як тэхналогія. Справа ў тым, што стварэнне прыбытковых бізнесаў у галіне штучнага інтэлекту ўсё яшчэ можа быць дарагім, нераўнамерным і больш складаным для манетызацыі, чым мяркуюць завышаныя чаканні.
Як штучны інтэлект уплывае на працоўныя месцы ў банках і фінансах?
Паведамляецца, што банкі скарачаюць колькасць малодшых аналітыкаў, але ўсё яшчэ залежаць ад маладых спецыялістаў як ад будучага кадравага рэзерву ў галіне штучнага інтэлекту. Апісаныя кароткатэрміновыя сферы выкарыстання з'яўляюцца практычнымі і мэтанакіраванымі, у тым ліку абслугоўванне кліентаў, маніторынг транзакцый і маніторынг гандлю. Замест таго, каб замяніць цэлыя банкі, штучны інтэлект, відаць, стварае мноства меншых аўтаматызацый у існуючых працоўных працэсах.