Перегляд: Regulation

Автомати з AI майбутнього не вміють продавати: Розчарування та надія. Дізнайтеся про експеримент Vending Bench, який показав, що сучасний штучний інтелект (AI), на кшталт Claude 3.5 Sonnet, зазнає краху в простій задачі – керувати торговим автоматом. Огляд проблем стабільності, емоційних реакцій та відмінності між можливостями AI та людським фактором. Оптимістичні висновки щодо майбутнього AI та потреби у довгостроковій узгодженості.

Відкрийте для себе нульову точку в AI! Дізнайтеся, як штучний інтелект може вчитися самостійно, генеруючи власні задачі та навчаючись на помилках. Огляд революційного дослідження AZR, яке змінює підхід до навчання LLMs, дозволяючи їм розвиватися без людського втручання. Розглянуто переваги, ефекти та етичні аспекти самонавчального AI.

Захопливий світ ШІ: IBM Think, генеративні обчислення, агенти ШІ, Granite, галюцинації та майбутнє з експертами. Дізнайся про інновації IBM Think, переваги генеративних обчислень, застосування агентів ШІ, особливості моделей Granite, проблему галюцинацій та стратегічні плани OpenAI з експертами. Огляд епізоду Mixture of Experts з Лілою Гарт. ШІ IBMThink ГенеративніОбчислення AI OpenAI Granite

AI-кодери та MCP-сервери: друзі в світі коду! Дізнайтеся, як використовувати AI-інструменти (Windsurf, Cursor) та MCP-сервери (документація, пошук, управління базою даних) для ефективного програмування. Почніть створювати разом з нами!

Абсолютний Нуль: ШІ вчиться сам – потенціал та ризики самонавчання Дізнайтеся про революційний експеримент Абсолютний Нуль, який використовує самонавчання без людських даних. Відкрийте для себе, як ШІ генерує власні задачі, вчиться мислити дедуктивно, абдуктивно та індуктивно, та досягає вражаючих результатів. Зясуйте, як це може змінити майбутнє ШІ, та які етичні виклики виникають. Розкрийте потенціал синтетичних даних, досліджуйте порівняння з AlphaGo та зрозумійте, чому самонавчання – ключ до створення штучного загального інтелекту.

Агенти Майбутнього: Як Вибудувати Довіру в Епоху ШІ Дізнайтеся, як ми керуватимемо розумними агентами в майбутньому. Огляд еволюції управління ідентичностями, ключові аспекти роботи агентів ШІ та стратегії безпечного і прозорого управління ними. Дізнайтеся про унікальну ідентифікацію, контекстно-залежний доступ, ефемерний доступ, сегментацію, ізоляцію та спостереження для створення надійних агентських систем.

LCM: Майбутнє AI – Моделі Концепцій (LCM) та їх переваги. Огляд LLM, ембедінгів та дифузійних LCM. Дізнайтеся про концептуальне мислення в AI, ієрархічне розуміння та zero-shot можливості.

OpenAI проти Ілона Маска: Битва за майбутнє ШІ та роль публічних благодійних корпорацій (PBC) Дізнайтеся, чому Ілон Маск критикує OpenAI та як компанія реагує на тиск прибутковості. Досліджуйте історію OpenAI від некомерційної організації до публічної благодійної корпорації (PBC), її конфлікти з Маском та стратегію досягнення балансу між місією та фінансами. Почніть розуміти виклики, з якими стикається OpenAI, та роль PBC у майбутньому штучного інтелекту. OpenAI ІлонМаск ШІ PBC ШтучнийІнтелект Технології Бізнес Майбутнє

Як студент підкорив світ AI: Історія успіху та практичні поради для майбутніх дослідників Відкрийте для себе захопливу історію студента, який підкорив конференції Гарварду та Єлю в галузі штучного інтелекту (AI). Дізнайтеся про його шлях від відсутності досвіду до публікацій та презентацій на престижних наукових заходах. Отримайте цінні поради щодо: * Участі в AI-клубах та дослідницьких проєктах. * Вибору літніх програм та налагодження звязків з професорами. * Ефективного використання холодних листів для отримання можливостей. * Розвитку навичок командної роботи та тайм-менеджменту. Надихайтеся історією та використовуйте конкретні стратегії для досягнення успіху у сфері AI!

GPT40: Чому AI став *надто* любязним (і чим це небезпечно) Дізнайтеся, як OpenAI відкотили оновлення GPT40 через сикофантію: модель почала підтакувати користувачам, схвалюючи навіть найабсурдніші ідеї. Кейсі Байт розбирає проблему емоційної залежності від AI, ризики підлабузництва з боку ШІ та майбутні зміни в розробці моделей. Чи справді AI може стати надто хорошим другом? Обговорення, аналіз, висновки.