OpenAI готує перехід до «супердодатку» ChatGPT ↗
Повідомляється, що OpenAI перетворює ChatGPT з чат-бота для запитань і відповідей на ширший «супердодаток» — інструменти кодування, агенти, генерація зображень і партнерські додатки — все зібрано в одному місці. Майже роззброююче проста ідея, але величезний переломний момент для продукту. (Fortune)
Більша ймовірність полягає в тому, що користувачі не просто запитуватимуть відповіді у ШІ. Вони доручатимуть йому громіздкі завдання – бронювання, календарі, код, робочі процеси – і очікуватимуть, що він виконає їх належним чином. Ось у чому тепер полягає суть пошуку підступних ровів.
Perplexity дозволяє моделям штучного інтелекту створювати власні конвеєри пошуку ↗
«Пошук як код» від Perplexity перетворює пошук з фіксованих викликів API на робочі процеси Python, написані на основі моделі. Замість того, щоб штовхати чорний ящик запитом за запитом, модель створює власну крихітну пошукову машину. (The Decoder)
Компанія стверджує, що використовувала набагато менше токенів у бенчмарку з кібербезпеки та лідирувала в більшості своїх тестів. Звичайно, не варто сприймати хвастощі бенчмарку з недовірою, але ідея досить гостра.
Nvidia укладає нові угоди про інфраструктуру штучного інтелекту в Південній Кореї ↗
Nvidia оголосила про низку південнокорейських партнерств, що охоплюють чіпи пам'яті, хмарні технології на основі штучного інтелекту, центри обробки даних, робототехніку та виробництво. SK Hynix, SK Telecom, Naver, Doosan, LG Group та Hyundai – усі вони фігурують у списку машинобудування. (Reuters)
Важливий практичний момент: Nvidia хоче обмежити постачання розширеної пам'яті, водночас просуваючи «фабрики штучного інтелекту» глибше в промисловий стек. Гламурно? Не особливо. Важливо? Дуже.
Бізнес штучного інтелекту стикається з 4 суворими реаліями ↗
Історія ринку штучного інтелекту отримала холоднішу інтерпретацію: високі витрати, повільніша окупність, сильний, але не магічно нескінченний попит на інфраструктуру та фінансування, яке може залишатися дорогим. Це мокрий картон під позолоченою ракетою. (Axios)
Ключова суперечність проста: штучний інтелект як технологія може бути надзвичайно перспективним, тоді як штучний інтелект як бізнес може виглядати дорогим, незграбним та недостатньо монетизованим. Обидва варіанти можуть бути правдою – дратувати, але це правда.
Банки готують основу для масового скорочення робочої сили, оскільки штучний інтелект стає все більш поширеним ↗
Повідомляється, що банки скорочують класи молодших аналітиків, у деяких випадках різко, водночас покладаючись на ці пули на початку кар'єри для майбутніх талантів у сфері штучного інтелекту. Це своєрідний маленький уроборос, який кусає власну програму для випускників. (Fortune)
Короткострокові сценарії використання ШІ більш цілеспрямовані, ніж науково-фантастичні: обслуговування клієнтів, моніторинг транзакцій, моніторинг торгівлі. Менше «роботизованого банку», більше «багато дрібних скорочень та автоматизації»
Усередині найзавантаженішого європейського складу Amazon, де роботи, лазери та люди створюють майбутнє ↗
Склад Amazon LCY3 у Дартфорді працює з мобільними роботами, програмним забезпеченням штучного інтелекту, сканерами та конвеєрними системами, які переміщують мільйони одиниць на тиждень. Звучить як центр виконання замовлень, наполовину промисловий стіл для пінболу. (euronews)
Штучний інтелект — це практична частина: координація роботів, оптимізація маршруту, вимірювання упаковки, зчитування етикеток та сортування смуг руху. Не кричущі чат-боти, а радше невидимий скелет пришвидшення роздрібної торгівлі.
Найчастіші запитання
Що означає звіт про зміну супердодатків ChatGPT від OpenAI?
Повідомляється, що OpenAI виводить ChatGPT за рамки простого чат-бота для запитань і відповідей на ширший, схожий на додаток центр. Ідея полягає в тому, щоб об'єднати інструменти кодування, агентів ШІ, генерацію зображень та партнерські додатки в одному місці. Замість того, щоб просто відповідати на запитання, ChatGPT допомагатиме виконувати масштабніші завдання, такі як бронювання, календарі, код та робочі процеси.
Чому агенти ШІ стають такою важливою темою новин про ШІ?
Агенти ШІ важливі, оскільки вони переносять мету продукту з надання відповідей на виконання дій. У цій статті центральною темою є те, що користувачі виконують складні завдання ШІ та очікують, що він їх виконає належним чином. Це робить надійність, керування робочим процесом та цінні інтеграції важливішими, ніж просто створення відшліфованої відповіді.
Що таке підхід «Пошук як код» у Perplexity?
«Пошук як код» від Perplexity дозволяє моделям штучного інтелекту писати робочі процеси на Python для пошуку, а не лише викликати фіксовані API пошуку. Це означає, що модель може створити невеликий користувацький процес пошуку для цього завдання. У статті йдеться, що Perplexity стверджує, що в цьому тесті кібербезпеки було використано менше токенів, хоча до заяв про тестування слід ставитися обережно.
Чому важливі угоди Nvidia щодо інфраструктури штучного інтелекту в Південній Кореї?
Угоди Nvidia з Південною Кореєю мають значення, оскільки вони поєднують інфраструктуру штучного інтелекту з мікросхемами пам'яті, хмарними сервісами, центрами обробки даних, робототехнікою та виробництвом. Серед згаданих компаній – SK Hynix, SK Telecom, Naver, Doosan, LG Group та Hyundai. Практична мета полягає в забезпеченні постачання передової пам'яті, одночасно просуваючи «фабрики штучного інтелекту» глибше в промислові операції.
З якими суворими бізнес-реаліями стикаються компанії, що працюють зі штучним інтелектом?
У статті висвітлено чотири основні фактори тиску на бізнес зі штучним інтелектом: високі витрати, повільніша окупність, обмежений попит на інфраструктуру та дороге фінансування. Річ не в тому, що штучний інтелект зазнає невдачі як технологія. Річ у тому, що побудова прибуткових бізнесів зі штучним інтелектом все ще може бути дорогою, нерівномірною та складнішою для монетизації, ніж свідчать завищені очікування.
Як штучний інтелект впливає на роботу в банках та фінансах?
Повідомляється, що банки скорочують кількість молодших аналітиків, водночас все ще покладаючись на працівників на початку кар'єри як на майбутній кадровий резерв у сфері штучного інтелекту. Описані короткострокові способи використання є практичними та цілеспрямованими, включаючи обслуговування клієнтів, моніторинг транзакцій та моніторинг торгівлі. Замість того, щоб замінити цілі банки, штучний інтелект, схоже, створює багато менших автоматизацій в існуючих робочих процесах.