Para peneliti dari Northeastern University, MIT, dan University of Glasgow menemukan bahwa burung beo dapat belajar melakukan panggilan video dengan burung beo lain di Facebook Messenger menggunakan tablet dan smartphone.
Burung-burung tersebut melakukan panggilan dengan bebas dan tampaknya memahami bahwa sesama burung beo sungguhan ada di ujung sana, sehingga menghasilkan pengalaman positif bagi burung-burung tersebut.
Burung beo terlibat dalam sebagian besar panggilan selama waktu maksimum yang diizinkan dan membentuk preferensi yang kuat untuk burung beo tertentu, yang menunjukkan dinamika timbal balik yang mirip dengan sosialisasi manusia.
Temuan ini menunjukkan bahwa panggilan video dapat meningkatkan kualitas hidup burung beo peliharaan, terutama bagi mereka yang secara fisik tidak dapat berdekatan dengan burung lain karena berbagai alasan.
Studi ini menyoroti kompleksitas kognitif burung beo dan kemampuan mereka untuk mengekspresikan diri melalui vokalisasi dan interaksi dalam panggilan video.
Burung beo telah terbukti dalam sebuah penelitian dapat belajar dan menggunakan panggilan video untuk berkomunikasi dengan burung beo lainnya.
Burung beo memiliki waktu respons yang lebih cepat dan empat primer di mata mereka, yang memungkinkan mereka untuk melihat perbedaan warna, tetapi mereka mungkin menemukan frame rate rendah dan lampu latar yang digerakkan oleh PWM menjengkelkan.
Panggilan video dapat bermanfaat bagi kualitas hidup burung beo peliharaan, tetapi ada kekhawatiran tentang memelihara hewan di penangkaran dan konsep memiliki hewan peliharaan.
Sundar Pichai menerima kompensasi $226 juta, didorong oleh hibah saham tiga tahunan
Kompensasi Sundar Pichai telah melonjak menjadi $226 juta karena hibah saham tiga tahunan.
Perdebatan mengenai kinerja Pichai sebagai CEO Google masih terus berlangsung, dengan beberapa pihak memuji kemampuannya untuk membangun konsensus, sementara pihak lain mengkritik kegagalannya untuk menetapkan visi yang berani.
Diskusi di Hacker News juga mencakup kurangnya inovasi Google, penurunannya sebagai "perusahaan impian", dan masalah-masalah terkait pernyataan misinya.
Jaron Lanier berpendapat bahwa istilah "kecerdasan buatan" menyesatkan dan menyarankan bahwa A.I. harus dilihat sebagai alat untuk kolaborasi sosial.
A.I. perlu dirancang dengan transparansi untuk mencegah potensi bahaya bagi manusia dan menghindari penyalahgunaan.
Konsep martabat data diperlukan untuk melacak dan mengakui kontributor yang paling unik dan berpengaruh pada model AI besar, mencegah perpindahan pekerja, dan memperluas model ke batas-batas baru.
Penelitian teknis dan inovasi kebijakan diperlukan untuk mengimplementasikan martabat data, dan organisasi hak asasi perantara dapat berperan.
Penting untuk meningkatkan kesadaran, tanggung jawab, dan partisipasi manusia dalam otomasi agar aman dan mencegah risiko seperti Deepfakes.
Perdebatan mengenai model AI yang meniru kognisi manusia versus model yang dibuat tanpa kemiripan internal dengan manusia, dan pentingnya atau keterbatasan model bahasa dalam memahami kecerdasan.
Diskusi tentang kurangnya definisi yang jelas untuk istilah-istilah seperti AGI, kesadaran, dan kecerdasan, serta potensi mesin untuk mengungguli manusia dalam beberapa tugas.
Perdebatan tentang pergeseran budaya dan masyarakat menuju entitas virtual dan potensi risiko masa depan yang didominasi oleh AI, serta pentingnya mengatur penggunaan AI oleh perusahaan untuk melindungi konsumen.
Pertimbangan dampak peningkatan otomatisasi pada pekerjaan dan kelemahan yang melekat pada kapitalisme, serta saran untuk perlindungan konsumen melalui sarana teknologi daripada undang-undang, dengan seruan untuk intervensi pemerintah untuk mendanai pengembangan solusi semacam itu.
Rekayasa yang cepat vs. permintaan yang membabi buta
Penulis mengungkapkan empati kepada mereka yang tidak mampu membeli rumah, namun bersikeras bahwa rumah mereka sendiri harus dibebaskan dari penurunan harga
Penulis percaya bahwa perumahan baru seharusnya terjangkau, selama tidak mempengaruhi harga jual rumah mereka yang tinggi saat ini
Penulis mengakui tingginya permintaan akan perumahan, tetapi percaya bahwa pengembang seharusnya tidak meraup keuntungan, dan malah bersikeras untuk mendapatkan keuntungan pribadi dari penjualan rumah mereka sendiri
Penulis bersedia mendukung pembangunan perumahan baru untuk menurunkan harga, tetapi hanya setelah penjualan mereka sendiri menyelesaikan escrow
Penulis berharap semua perumahan akan terjangkau di masa depan, tidak termasuk halaman belakang rumah mereka sendiri.
Rumornya, sideload aplikasi iOS 17 mungkin hanya tersedia di Eropa dan bukan di Amerika Serikat
Sideload aplikasi memungkinkan penginstalan aplikasi dari luar toko aplikasi resmi, seperti di macOS atau Android
Apple kemungkinan menambahkan sideload karena tekanan regulasi dari Uni Eropa dan mungkin akan memperkenalkan fitur ini secara diam-diam tanpa gembar-gembor
Pengembang mungkin perlu membayar biaya tambahan agar aplikasi tersedia di luar iOS App Store
Apple sebelumnya berada di bawah tekanan dari regulator Uni Eropa atas masalah App Store yang dianggap sebagai monopoli yang dijalankan oleh Apple, yang mungkin menjadi alasan mengapa mereka mengizinkan aplikasi diinstal dari sumber lain.
Diskusi tentang pemuatan aplikasi terus berlanjut, dengan argumen yang mendukung dan menentang praktik tersebut
Beberapa orang percaya bahwa iPhone harus dianggap sebagai perangkat komputasi umum dan menawarkan lebih banyak opsi penyesuaian
Kekhawatiran muncul atas tanggung jawab dan potensi risiko keamanan dengan aplikasi yang dimuat secara terpisah, tetapi proposal UE meningkatkan kebebasan individu dengan mengorbankan kebebasan perusahaan.
Artikel ini menyelidiki mengapa koneksi otak ke tubuh saling bersilangan, dan ada perdebatan tentang alasan struktur ini dan apakah hanya untuk pemrosesan visual.
Pembicaraan berkisar pada struktur otak manusia dan kabelnya, termasuk kabel silang antar belahan otak, penggunaan pemetaan 2D untuk fenomena 3D, efek kerusakan pada koneksi saraf, dan kemungkinan metode kabel alternatif untuk biologi dan robotika.
Pasien otak terbelah mengarang alasan untuk perilaku mereka karena pemisahan otak kiri dan kanan, dan ada beberapa teori tentang mengapa kabel otak menghindari penangkapan tunggal yang tidak terpisah.
Menyempurnakan model bahasa yang besar menjadi semakin penting dalam bidang AI
Artikel ini membahas tiga pendekatan berbasis fitur dan fine-tuning konvensional untuk LLM bersama dengan hasil dunia nyata pada pengklasifikasi ulasan film
Teknik fine-tuning yang efisien secara parameter dapat meminimalkan biaya dan sumber daya komputasi sambil mencapai kinerja pemodelan yang tinggi
Pembelajaran penguatan dengan umpan balik manusia menggunakan peringkat atau peringkat manusia untuk melatih model penghargaan yang memandu adaptasi model bahasa terhadap preferensi manusia
Penulis mengundang para pembaca untuk melihat Catatan Substack atau buku-buku mereka dan mendukung pekerjaan mereka dengan menjadi pelanggan gratis atau berbayar.
Artikel ini mengeksplorasi penyempurnaan Model Bahasa Besar (LLM) seperti GPT-3 untuk tugas-tugas khusus, batasan untuk mengingat fakta, dan pendapat tentang kelayakan penyempurnaan untuk mengingat pengetahuan.
Para komentator mendiskusikan transformer adapter, SuperCOT, dan Tabnine, dan perdebatan seputar keampuhan fine-tuning untuk dokumentasi.
LLM dipandang sebagai platform dengan potensi besar, dengan pertimbangan seperti ukuran konteks dan tradeoff antara fine-tuning dan beberapa permintaan untuk tugas-tugas yang berbeda.