אוניברסיטת וושינגטון (UW) פיתחה מערכת AI בשם "Target Speech Hearing" המסייעת למשתמשים להתמקד בדובר יחיד בסביבות רועשות על ידי התבוננות בהם במשך שלוש עד חמש שניות.
מערכת זו, שהוצגה בכנס ACM CHI, משתמשת בלמידת מכונה כדי לבודד ולהגביר את קולו של הדובר הרצוי בזמן אמת, גם כאשר המשתמש זז.
הטכנולוגיה נמצאת כעת בשלב הוכחת היתכנות, ונבחנה על 21 נבדקים שדיווחו ע ל שיפור משמעותי בצלילות, עם תוכניות עתידיות להתרחב לאוזניות ומכשירי שמיעה.
חברת מועצת המנהלים לשעבר של OpenAI, הלן טונר, חשפה כי סם אלטמן הודח לזמן קצר מתפקיד המנכ"ל בשל מקרים רבים של חוסר יושר והסתרת מידע מהדירקטוריון.
דוגמאות לכך כללו את הדירקטוריון שלמד על שחרורו של ChatGPT דרך טוויטר ואלטמן לא חשף את העניין הפיננסי שלו בחברה, יחד עם האשמות במסירת מידע בטיחות לא מדויק ו"התעללות פסיכולוגית" על ידי שני מנהלים.
אלטמן הוחזר לתפקיד המנכ"ל פחות משבוע לאחר מכן, לאחר שהעובדים איימו להתפטר ומיקרוסופט הביעה עניין בגיוס הצוות שלו; טונר התפטר זמן קצר לאחר שובו.
מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, הודח לזמן קצר ולאחר מכן נשכר מחדש, מה שחשף מתחים בין סמכות הדירקטוריון לבין השפעתם של משקיעים ומייסדים מרכזיים.
הטיפול הכושל של הדירקטוריון בפיטוריו של אלטמן הוביל לתגובת נגד משמעותית של עובדים ולאיומים בהתפטרות המונית, מה שהדגיש את הדינמיקה המורכבת של ממשל תאגידי, השפעת עובדים ואינטרסים פיננסיים.
התקרית הציתה דיונים רחבים יותר על מנהיגות בטכנולוגיה, השלכות אתיות של התנהגות חסרת רחמים ותפקידן של תקשורת ואתיקה בממשל תאגידי.
ניתוב מחדש של HTTP-to-HTTPS עלול לחשוף נתונים רגישים או לאפשר התקפות מסוג Man-In-The-Middle (MITM), במיוחד עבור ממשקי API שתוכנות שאליהן ניגשת תוכנה שעשויה שלא לטפל בכותרות אבטחה.
טכניקות כגון HSTS (HTTP Strict Transport Security) ומצבי HTTPS בלבד משפרות את האבטחה, אך ייתכן שאינן מספיקות עבור ממשקי API, ומדגישות את הצורך בגישה מהירה לכשל כדי לזהות שגיאות בשלב מוקדם.
יש לעדכן שיטות עבודה מומלצות כדי להמליץ לממשקי API לדחות לחלוטין בקשות לא מוצפנות ולבטל אישורי API שנשלחו דרך חיבורים לא מוצפנים כדי למנוע סיכוני אבטחה.
Llama3-V הוא דגם מולטימודאלי חדש המבוסס על Llama3, שנועד להתחרות בדגמים גדולים יותר כמו GPT-4V אך בעלות נמוכה משמעותית (מתחת ל-500 דולר).
הוא עולה על המודל החדיש הנוכחי, Llava, ב -10-20% במדדי הבנה רב-מודאליים, תוך שימוש ב- SigLIP להטמעת תמונה ויישור אסימונים חזותיים וטקסטואליים באמצעות בלוק הקרנה עם שכבות תשומת לב עצמית.
אופטימיזציות עיקריות כוללות הטמעת תמונות טרום מחשוב ומינוף MPS/MLX להכשרה יעילה, עם תהליך הכשרה הכולל הכשרה מוקדמת על 600,000 דוגמאות וכוונון עדין מפוקח על מיליון דוגמאות.
המאמר משווה בין מודלים שונים של בינה מלאכותית רב-מודאלית, תוך התמקדות ב-Llama 3-V, שמטרתו להתאים לביצועים של GPT-4V אך היא קטנה וזולה יותר.
הוא מדגיש כי מודלים כמו InternVL-1.5 ו- CogVLM עולים בביצועיהם על Llava, עם מודלים ספציפיים המצטיינים במשימות כמו זיהוי תווים אופטי (OCR) והבנת GUI (ממשק משתמש גרפי).
משתמשים דנים ביישומים מעשיים, במגבלות ובעלות-תועלת של מודלים אלה, כולל השימוש ב-GPT-4V בייצור למשימות חזותיות והיעילות של כלי OCR מודרניים כמו PaddleOCR ו-TrOCR.
ב-29 במאי 2024, Mistral AI השיקה את Codestral, מודל AI גנרטיבי במשקל פתוח ליצירת קוד, שאומן על יותר מ-80 שפות תכנות.
Codestral כולל גודל דגם של 22B וחלון הקשר של 32k, ועולה על המתחרים במדדים כמו RepoBench ו-HumanEval.
Codestral, הזמין תחת רישיון Mistral AI Non-Production License, נגיש דרך נקודת קצה ייעודית או משולב בכלים כמו VSCode ו-JetBrains, כאשר מפתחים משבחים את המהירות, הדיוק וההשפעה על הפרודוקטיביות.
מודל הקוד של מיסטרל, שפורסם על ידי mistral.ai, כולל רישיון מגביל האוסר על שימוש מסחרי, תנאי חיים ושימוש פנימי בחברה, מה שמגביל את היישומים המעשי ים שלו וגורר ביקורת.
הדיון סביב הרישיון של מיסטרל מדגיש סוגיות רחבות יותר של זכויות יוצרים ורישוי בתוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית והשימוש לרעה במונח "קוד פתוח" בבינה מלאכותית.
משתמשים מביעים תסכול מיצירת הקוד הלא עקבית של AI, במיוחד במשימות מורכבות, ודנים במגבלות וביכולות של מודלי AI שונים, כולל Llama של מטא ומודלי GPT של OpenAI.
המאמר "מה למדנו משנה של בנייה עם LLMs (חלק I)" על ידי יוג'ין יאן ועמיתיו בוחן את ההתקדמות המהירה ואת היישומים המעשיים של מודלים שפה גדולה (LLMs), תוך התמודדות עם האתגרים בפיתוח מוצרי AI יעילים.
שיעורי המפתח כוללים שיטות עבודה מומלצות בהנחיה, אחזור דור מוגבר (RAG), הנדסת זרימה והערכה, עם טכניקות כמו הנחיות n-shot והנחיית שרשרת מחשבה מודגשות.
המאמר מספק גם ייעוץ תפעולי לניהול סוכני AI, ליטוש הנחיות, כוונון עדין של מודלים והפחתת עלויות והשהיה באמצעות אחסון במטמון, תוך שימת דגש על הערכות מעשיות וגישות ממוקדות אדם.
תובנות משנה של עבודה עם מודלי שפה גדולים (LLM) מדגישות את החשיבות של דגימות מרובות כדי להפחית את שיעורי ההזיות ויצירת הצדקות לפני החלטות לתוצאות מדויקות יותר.
המאמר דן באתגרים בהערכת תפוקות LLM, השפעת הטמפרטורה על אקראיות הפלט ותפיסות מוטעות לגבי דגימה, יחד עם חוויות בשימוש בכלים כמו patchbots וחיפוש אלומות.
הוא מטפל בחששות בתעשייה כגון שיעורי שגיאות גבוהים, השקעות מונעות FOMO, והדחיפה האגרסיבית של חברות כמו גוגל לשלב AI למרות בעיות פוטנציאליות באיכות השירות.
פרופסור קווין מרפי מאוניברסיטת לימריק טוען שעובדים מרחוק פרודוקטיביים ומרוצים יותר בהשוואה לעובדים במשרדים.
הדחיפה לחזרה למשרד (RTO) מחייבת לאחר המגפה להסתכן באיבוד כישרונות מובילים, מכיוון שעובדים רבים דוחים כעת את הנורמות המשרדיות המסורתיות.
מנהלים צריכים לספק סיבות ותמריצים משכנעים לחזרה למשרד, להכיר בשינוי בדינמיקת הכוח לטובת העובדים, או להסתכן באיבוד כישרונות יקרי ערך למתחרים גמישים יותר.
הוויכוח בין עבודה מרחוק לבין מנדט החזרה למשרד (RTO) מתמקד בגמישות, נוחות ואובדן פוטנציאלי של עובדים המעדיפים עבודה מרחוק.
היוממות מציעה אתנחתא מנטלית עבור חלק מהאנשים, אך מציבה אתגרים כמו זיהום, עלויות גבוהות וגבולות מטושטשים עבור אחרים, ומשפיעה על איזון בית-עבודה וצמיחה בקריירה.
עבודה מרחוק נתפסת כיעילה ובת קיימא יותר, ומציעה יתרונות כמו זמן משפחה מוגבר ופליטת פחמן מופחתת, אך עלולה להזניח את הצוות הזוטר ולדרוש תקשורת ברורה של יתרונות RTO.
הצעת חוק C-26, הצעת חוק פדרלית לאבטחת סייבר בקנדה, מעניקה לממשלה סמכויות לאלץ חברות טלקום להתקין דלתות אחוריות ברשתות מוצפנות, מה שעלול לסכן את האבטחה.
המבקרים, כולל Citizen Lab מאוניברסיטת טורונטו, טוענים כי אמצעים אלה יחלישו את הצפנת 5G ותכונות אבטחה אחרות, ויגדילו את הפגיעות לאיומי סייבר.
למרות אזהרות מומחים, הצעת החוק התקדמה ללא תיקונים, סותרת את עמדתה של קנדה התומכת בהצפנה ועלולה ליצור תקדים מסוכן עבור מדינות אחרות.
ממשלת קנדה מחפשת סמכות ליצור דלתות אחוריות סודיות ברשתות טלקום למעקב, תוך עקיפת פיקוח משפטי מסורתי, מה שמעלה חששות משמעותיים לפרטיות ופוטנציאל לניצול לרעה על ידי רשויות אכיפת החוק.
המבקרים טוענים כי הדבר עלול להוביל לניטור פולשני בדומה לפרקטיקות של ה-NSA, שיכלול דיונים על חוקת קנדה, "סעיף המעבר" ויכולות יירוט חוקיות.
הדיון כולל דוגמאות היסטוריות של מעקב, כמו במהלך מחאת נהגי המשאיות, ונושאים רחבים יותר של התערבות ממשלתית, פרטיות ותגובות חברתיות לסמכות.
מייקל לינץ' יצר את TinyPilot באמצע 2020, מכשיר לשליטה מרחוק בשרתים, שצבר פופולריות במהירות וצמח לעסק עם הכנסות שנתיות של מיליון דולר וצוות של שבעה.
לינץ' מכר את TinyPilot תמורת 600 אלף דולר, והרוויח 490,803 דולר אחרי הוצאות, בגלל הלחץ של ניהול עסק חומרה והרצון לחזור לתכנות ולהקים משפחה.
המכירה, שהתאפשרה על ידי Quiet Light Brokerage, כללה אתגרים כמו איזון הלחץ של המייסדים, מציאת קונה וניהול בדיקת נאותות; הקונה היה סקוט, איש תקשורת תאגידי.
מייקל לינץ' מכר את העסק שלו, TinyPilot, ודן בעלויות המשמעותיות הכרוכות במכירה, כולל עמלות תיווך ושכר טרחה משפטי, שהסתכמו בכ-18% ממחיר ה מכירה.
המסע היזמי של לינץ' כלל מעבר מעבודה בשכר גבוה בגוגל להערכת אוטונומיה ויצירתיות, הדגשת הערך החינוכי של יזמות וביקורת על ההתמקדות של תעשיית הטכנולוגיה בתגמול כולל.
לינץ' מתכנן לאתחל מיזמים עתידיים, תוך התמקדות במוצרים חינוכיים ותוכנה כשירות (SaaS), תוך הימנעות מחומרה בשל מורכבותה ואתגריה.
בנובמבר 2023, מועצת המנהלים של OpenAI פיטרה במפתיע את המנכ"ל סם אלטמן, בנימוק של "שקר מוחלט" והתנהגות מניפולטיבית, ששחקה את האמון.
נושאים ספציפיים כללו את הבעלות הגלויה של אלטמן על קרן הסטארט-אפים OpenAI, אספקת מידע בטיחות לא מדויק ויצירת סביבת עבודה רעילה.
למרות טענות אלה, לחצים פנימיים וחיצוניים, כולל תמיכה מצד העובדים ומיקרוסופט, הובילו להחזרתו של אלטמן, כאשר בדיקה עצמאית לא מצאה בעיות בבטיחות המוצר או בפעילות החברה.
הדלפה גדולה של מסמכי חיפוש פנימיים בגוגל חשפה היבטים קריטיים באלגוריתם הדירוג של גוגל, כולל שימוש בקליקים, קישורים, תוכן, ישויות ונתוני כרום.
מומחי התעשייה ראנד פישקין ומייקל קינג ניתחו את המסמכים, וחשפו 2,596 מודולי דירוג, את המשמעות של גיוון קישורים, רלוונטיות, קליקים מוצלחים וזיהוי מותג.
המסמכים חושפים גם את השימוש של גוגל במידע על מחברים, סמכות האתר ו"טווידנרים" כדי להתאים את הדירוג, ומציעים תובנות חשובות עבור מקדמי אתרים למרות השקלול המדויק הלא ידוע של גורמי הדירוג.
מסמך חיפוש גוגל שדלף הצית ויכוחים על אלגוריתם הדירוג והשפעת תוכנית המודעות של גוגל על תוצאות החיפוש.
משתמשים דנים באלטרנטיבות כמו Kagi ו-search.marginalia.nu, עם ביקורות מעורבות על ההתאמה האישית של Kagi, מיקוד לא מסחרי ובעיות עם ספאם ותוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית.
השיחה מדגישה את הרצון במנועי חיפוש שמתעדפים את העדפות המשתמשים על פני הכנסות ממודעות, נוגעת למניפולציה של SEO, הפוטנציאל של מודלים לשפות גדולות (LLM), וחששות לגבי האותנטיות של ביקורות מקוונות וקריטריוני הדירוג של גוגל.
הדלפה של 2,500 עמודים של מסמכים פנימיים של גוגל, ששותפו על ידי מומחה ה-SEO רנד פישקין, עלולה לחשוף פערים בין ההצהרות הפומביות של גוגל לבין הפרקטיקות שלה בפועל בנוגע לאלגוריתמי חיפוש.
המסמכים מציעים שימוש בנתוני Chrome בדירוגים ובמעקב אחר פרטי מחברים, מה שמאתגר את הטענות הקודמות של גוגל ומעורר דיון על שקיפות החברה.
גוגל לא הגיבה על הלגיטימיות של המסמכים, והתקרית מדגישה חששות מתמשכים לגבי האופי המעורפל של פעולות החיפוש של גוגל על רקע ביקורת הגבלים עסקיים.