Uniwersytet Waszyngtoński (UW) opracował system sztucznej inteligencji o nazwie "Target Speech Hearing", który pomaga użytkownikom skupić się na jednym mówcy w hałaśliwym otoczeniu, patrząc na niego przez trzy do pięciu sekund.
System ten, zaprezentowany na konferencji ACM CHI, wykorzystuje uczenie maszynowe do izolowania i wzmacniania głosu pożądanego mówcy w czasie rzeczywistym, nawet gdy użytkownik się porusza.
Znajdująca się obecnie na etapie weryfikacji koncepcji technologia została przetestowana na 21 osobach, które zgłosiły znaczną poprawę czystości dźwięku, a w przyszłości planowane jest rozszerzenie jej na słuchawki douszne i aparaty słuchowe.
Tekst bada strategie i technologie mające na celu poprawę wrażeń słuchowych w hałaśliwym otoczeniu, koncentrując się na słuchawkach AI, zaawansowanym projektowaniu dźwięku i technologiach redukcji szumów.
Podkreśla wyzwania związane z nowoczesnymi materiałami restauracyjnymi przyczyniającymi się do hałasu i wykorzystaniem technik tłumienia dźwięku pomimo kwestii konserwacyjnych i estetycznych.
Omówiono postęp technologiczny, taki jak mikrofony kierunkowe, rozpoznawanie mowy w czasie rzeczywistym i selektywne filtrowanie dźwięku, a także obawy dotyczące prywatności i potencjalnych nadużyć.
Była członkini zarządu OpenAI Helen Toner ujawniła, że Sam Altman został na krótko usunięty ze stanowiska dyrektora generalnego z powodu wielu przypadków nieuczciwości i zatajania informacji przed zarządem.
Przykłady obejmowały zarząd dowiadujący się o wydaniu ChatGPT za pośrednictwem Twittera i Altmana, który nie ujawnił swoich udziałów finansowych w firmie, wraz z oskarżeniami o dostarczanie niedokładnych informacji o bezpieczeństwie i "znęcanie się psychiczne" przez dwóch dyrektorów.
Altman został przywrócony na stanowisko CEO niecały tydzień później po tym, jak pracownicy zagrozili odejściem, a Microsoft wyraził zainteresowanie zatrudnieniem jego zespołu; Toner zrezygnował wkrótce po powrocie.
CEO OpenAI, Sam Altman, został na krótko usunięty, a następnie ponownie zatrudniony, co ujawniło napięcia między autorytetem zarządu a wpływami kluczowych inwestorów i założycieli.
Niewłaściwe postępowanie zarządu w sprawie zwolnienia Altmana doprowadziło do znacznego sprzeciwu pracowników i gróźb masowej rezygnacji, podkreślając złożoną dynamikę ładu korporacyjnego, wpływów pracowników i interesów finansowych.
Incydent ten wywołał szerszą dyskusję na temat przywództwa w branży technologicznej, etycznych implikacji bezwzględnego zachowania oraz roli komunikacji i etyki w zarządzaniu przedsiębiorstwem.
Przekierowanie HTTP na HTTPS może ujawnić poufne dane lub umożliwić ataki typu Man-In-The-Middle (MITM), szczególnie w przypadku interfejsów API, do których dostęp uzyskuje oprogramowanie, które może nie obsługiwać nagłówków zabezpieczeń.
Techniki takie jak HSTS (HTTP Strict Transport Security) i tryby HTTPS-Only poprawiają bezpieczeństwo, ale mogą nie być wystarczające dla interfejsów API, podkreślając potrzebę szybkiego podejścia do wczesnego wykrywania błędów.
Najlepsze praktyki powinny zostać zaktualizowane w celu zalecenia, aby interfejsy API całkowicie odrzucały niezaszyfrowane żądania i odwoływały poświadczenia API wysyłane przez niezaszyfrowane połączenia, aby zapobiec zagrożeniom bezpieczeństwa.
Dyskusja kładzie nacisk na zwiększenie bezpieczeństwa API poprzez przekierowanie HTTP na HTTPS i unieważnienie kluczy API wysyłanych przez HTTP, aby zapobiec atakom typu Man-in-the-Middle (MITM).
Podkreślono znaczenie właściwego zarządzania kluczami API, używania podpisanych hashy, nonces i znaczników czasu do uwierzytelniania, a także konieczność HTTPS dla integralności danych i prywatności.
Rozmowa krytykuje poleganie na urzędach certyfikacji i sugeruje praktyczne rozwiązania, takie jak unikalne adresy URL lub klucze API do bezpiecznej kontroli dostępu w określonych kontekstach.
Llama3-V to nowy multimodalny model oparty na Llama3, zaprojektowany tak, aby konkurować z większymi modelami, takimi jak GPT-4V, ale w znacznie niższej cenie (poniżej 500 USD).
Przewyższa on obecny najnowocześniejszy model, Llava, o 10-20% w multimodalnych testach porównawczych, wykorzystując SigLIP do osadzania obrazów i wyrównywania tokenów wizualnych i tekstowych za pomocą bloku projekcji z warstwami samoobserwacji.
Kluczowe optymalizacje obejmują wstępne obliczanie osadzania obrazów i wykorzystanie MPS/MLX do wydajnego szkolenia, z procesem szkolenia obejmującym wstępne szkolenie na 600 000 przykładów i nadzorowane dostrajanie na 1 milionie przykładów.
Artykuł porównuje różne multimodalne modele sztucznej inteligencji, koncentrując się na Llama 3-V, która ma na celu dorównanie wydajności GPT-4V, ale jest mniejsza i tańsza.
Podkreślono, że modele takie jak InternVL-1.5 i CogVLM przewyższają Llavę, a konkretne modele wyróżniają się w zadaniach takich jak OCR (optyczne rozpoznawanie znaków) i rozumienie GUI (graficzny interfejs użytkownika).
Użytkownicy omawiają praktyczne zastosowania, ograniczenia i opłacalność tych modeli, w tym wykorzystanie GPT-4V w produkcji do zadań wizualnych oraz skuteczność nowoczesnych narzędzi OCR, takich jak PaddleOCR i TrOCR.
29 maja 2024 r. firma Mistral AI uruchomiła Codestral, generatywny model sztucznej inteligencji o otwartej wadze do generowania kodu, przeszkolony w ponad 80 językach programowania.
Codestral oferuje model o rozmiarze 22B i okno kontekstowe 32k, przewyższając konkurentów w testach porównawczych, takich jak RepoBench i HumanEval.
Dostępny w ramach licencji nieprodukcyjnej Mistral AI, Codestral może być dostępny za pośrednictwem dedykowanego punktu końcowego lub zintegrowany z narzędziami takimi jak VSCode i JetBrains, a programiści chwalą jego szybkość, dokładność i wpływ na produktywność.
Mistral's Code Model, wydany przez mistral.ai, ma restrykcyjną licencję zabraniającą użytku komercyjnego, warunków na żywo i wewnętrznego użytku firmy, ograniczając jego praktyczne zastosowania i przyciągając krytykę.
Debata wokół licencji Mistral podkreśla szersze kwestie praw autorskich i licencjonowania treści generowanych przez sztuczną inteligencję oraz nadużywanie terminu "open source" w sztucznej inteligencji.
Użytkownicy wyrażają frustrację z powodu niespójnego generowania kodu przez sztuczną inteligencję, szczególnie w złożonych zadaniach, i omawiają ograniczenia i możliwości różnych modeli sztucznej inteligencji, w tym modeli Llama firmy Meta i GPT firmy OpenAI.
W artykule "What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)" Eugene Yan i współpracownicy badają szybki postęp i praktyczne zastosowania dużych modeli językowych (LLM), jednocześnie podejmując wyzwania związane z opracowywaniem skutecznych produktów AI.
Kluczowe lekcje obejmują najlepsze praktyki w zakresie podpowiedzi, generowania wspomaganego odzyskiwaniem (RAG), inżynierii przepływu i oceny, z podkreśleniem technik takich jak podpowiedzi n-shot i podpowiedzi łańcucha myśli.
Artykuł zawiera również porady operacyjne dotyczące zarządzania agentami AI, udoskonalania podpowiedzi, dostrajania modeli oraz zmniejszania kosztów i opóźnień poprzez buforowanie, kładąc nacisk na praktyczne oceny i podejście skoncentrowane na człowieku.
Spostrzeżenia z rocznej pracy z dużymi modelami językowymi (LLM) podkreślają znaczenie wielokrotnego próbkowania w celu zmniejszenia liczby halucynacji i generowania uzasadnień przed podjęciem decyzji w celu uzyskania dokładniejszych wyników.
W artykule omówiono wyzwania związane z oceną wyników LLM, wpływ temperatury na losowość wyników i błędne przekonania na temat próbkowania, a także doświadczenia z wykorzystaniem narzędzi takich jak patchboty i wyszukiwanie wiązką.
Odnosi się do obaw branży, takich jak wysokie wskaźniki błędów, inwestycje oparte na FOMO oraz agresywne dążenie firm takich jak Google do integracji sztucznej inteligencji pomimo potencjalnych problemów z jakością usług.
Profesor Kevin Murphy z Uniwersytetu w Limerick twierdzi, że pracownicy zdalni są bardziej produktywni i zadowoleni w porównaniu do tych pracujących w biurach.
Dążenie do powrotu do biura (RTO) po pandemii grozi utratą największych talentów, ponieważ wielu pracowników odrzuca obecnie tradycyjne normy biurowe.
Kierownictwo powinno przedstawić przekonujące powody i zachęty do powrotu do biura, uznając zmianę dynamiki władzy faworyzującą pracowników lub ryzykując utratę cennych talentów na rzecz bardziej elastycznych konkurentów.
Debata między pracą zdalną a nakazem powrotu do biura (RTO) koncentruje się na elastyczności, komforcie i potencjalnej utracie pracowników, którzy preferują pracę zdalną.
Dojazdy do pracy zapewniają niektórym odpoczynek psychiczny, ale dla innych stanowią wyzwanie, takie jak zanieczyszczenie środowiska, wysokie koszty i zatarte granice, wpływając na równowagę między życiem zawodowym a prywatnym i rozwój kariery.
Praca zdalna jest postrzegana jako bardziej wydajna i zrównoważona, oferując korzyści, takie jak więcej czasu dla rodziny i zmniejszenie emisji dwutlenku węgla, ale może zaniedbywać młodszych pracowników i wymagać jasnej komunikacji na temat korzyści RTO.
Bill C-26, federalna ustawa o cyberbezpieczeństwie w Kanadzie, przyznaje rządowi uprawnienia do zmuszania firm telekomunikacyjnych do instalowania backdoorów w zaszyfrowanych sieciach, potencjalnie zagrażając bezpieczeństwu.
Krytycy, w tym Citizen Lab z Uniwersytetu w Toronto, twierdzą, że środki te osłabiłyby szyfrowanie 5G i inne funkcje bezpieczeństwa, zwiększając podatność na zagrożenia cybernetyczne.
Pomimo ostrzeżeń ekspertów, ustawa została przyjęta bez poprawek, zaprzeczając pro-szyfrowemu stanowisku Kanady i potencjalnie ustanawiając niebezpieczny precedens dla innych krajów.
Kanadyjski rząd stara się uzyskać uprawnienia do tworzenia tajnych backdoorów w sieciach telekomunikacyjnych w celu inwigilacji, omijając tradycyjny nadzór prawny, co budzi poważne obawy o prywatność i możliwość nadużyć ze strony organów ścigania.
Krytycy twierdzą, że może to prowadzić do inwazyjnego monitorowania podobnego do praktyk NSA, co wiąże się z debatami na temat kanadyjskiej konstytucji, "klauzuli niezależności" i możliwości legalnego przechwytywania.
Dyskusja obejmuje historyczne przykłady inwigilacji, takie jak podczas protestów kierowców ciężarówek, a także szersze tematy związane z nadmiernym zasięgiem rządu, prywatnością i reakcjami społecznymi na władzę.
Artykuł omawia trzy podstawowe prawa przyczyniające się do niepotrzebnej złożoności w inżynierii oprogramowania, w szczególności w systemach infrastrukturalnych.
Pierwsze prawo: Dobrze zaprojektowane systemy z czasem ulegają degradacji do źle zaprojektowanych z powodu ciągłych modyfikacji.
Drugie prawo: Złożoność wzrasta, gdy udane systemy przedkładają udział w rynku nad dobry projekt abstrakcji, co prowadzi do trudnych do modyfikacji systemów.
Trzecia zasada: Nie ma górnej granicy złożoności oprogramowania, napędzanej przez różne umiejętności i filozofie programistów, co skutkuje skomplikowanymi projektami.
Dyskusja dotyczy wyzwań związanych z zarządzaniem złożonością oprogramowania, zwłaszcza w starszych systemach, oraz kompromisów między kosztami a jakością, co często prowadzi do długu technicznego.
Podkreśla znaczenie przyrostowej refaktoryzacji, utrzymywania silnej kultury inżynieryjnej i rozróżniania między złożonością istotną a przypadkową w celu skutecznego zarządzania oprogramowaniem.
Uczestnicy podkreślają konieczność ciągłej konserwacji, wpływ złych wyborów programistycznych oraz rolę wsparcia kierownictwa w uzasadnianiu wysiłków związanych z refaktoryzacją.
Michael Lynch stworzył TinyPilot w połowie 2020 roku, urządzenie do zdalnego sterowania serwerem, które szybko zyskało popularność i rozrosło się w firmę z rocznym przychodem w wysokości 1 miliona dolarów i siedmioosobowym zespołem.
Lynch sprzedał TinyPilot za 600 tys. dolarów, uzyskując netto 490 803 dolarów po odliczeniu kosztów, z powodu stresu związanego z zarządzaniem biznesem sprzętowym i chęcią powrotu do kodowania i założenia rodziny.
Sprzedaż, w której pośredniczyło Quiet Light Brokerage, wiązała się z wyzwaniami, takimi jak zrównoważenie stresu założyciela, znalezienie nabywcy i zarządzanie due diligence; nabywcą był Scott, specjalista ds. mediów korporacyjnych.
Michael Lynch sprzedał swoją firmę, TinyPilot, i omówił znaczące koszty związane ze sprzedażą, w tym prowizje maklerskie i opłaty prawne, które wyniosły około 18% ceny sprzedaży.
Przedsiębiorcza podróż Lyncha obejmowała przejście od wysoko płatnej pracy w Google do doceniania autonomii i kreatywności, podkreślania wartości edukacyjnej przedsiębiorczości i krytykowania skupienia się branży technologicznej na całkowitym wynagrodzeniu.
Lynch planuje bootstrapować przyszłe przedsięwzięcia, koncentrując się na produktach edukacyjnych i oprogramowaniu jako usłudze (SaaS), unikając sprzętu ze względu na jego złożoność i wyzwania.
W listopadzie 2023 r. zarząd OpenAI niespodziewanie zwolnił dyrektora generalnego Sama Altmana, powołując się na "jawne kłamstwa" i manipulacyjne zachowanie, które podważyło zaufanie.
Konkretne kwestie obejmowały nieujawnioną własność Altmana w OpenAI Startup Fund, dostarczanie niedokładnych informacji na temat bezpieczeństwa i tworzenie toksycznego środowiska pracy.
Pomimo tych zarzutów, wewnętrzne i zewnętrzne naciski, w tym wsparcie ze strony pracowników i Microsoftu, doprowadziły do przywrócenia Altmana do pracy, a niezależny przegl ąd nie wykazał żadnych problemów z bezpieczeństwem produktów lub działalnością firmy.
Były członek zarządu OpenAI ujawnił, że Sam Altman został zwolniony z powodu nieuczciwości, co rodzi pytania o świadomość zarządu dotyczącą uruchomienia ChatGPT.
Sytuacja ta wywołała dyskusje na temat przejrzystości organizacyjnej, nadzoru zarządu i etycznego zarządzania, z porównaniami do upadłości korporacyjnych, takich jak Enron.
Istnieje sceptycyzm co do zaufania i praktyk bezpieczeństwa OpenAI, z odejściami pracowników i krytyką przywództwa Altmana, wraz z debatami na temat biegłości technicznej i roli zarządu.
Poważny wyciek wewnętrznych dokumentów Google Search ujawnił krytyczne aspekty algorytmu rankingowego Google, w tym wykorzystanie kliknięć, linków, treści, podmiotów i danych Chrome.
Eksperci branżowi Rand Fishkin i Michael King przeanalizowali dokumenty, ujawniając 2596 modułów rankingowych, znaczenie różnorodności linków, trafności, udanych kliknięć i rozpoznawalności marki.
Dokumenty ujawniają również wykorzystanie przez Google informacji o autorach, autorytecie witryny i "twiddlerach" do dostosowywania rankingów, oferując cenne informacje dla SEO, pomimo nieznanej dokładnej wagi czynników rankingowych.
Dokument Google Search, który wyciekł, wywołał debatę na temat algorytmu rankingowego i wpływu programu reklamowego Google na wyniki wyszukiwania.
Użytkownicy omawiają alternatywy, takie jak Kagi i search.marginalia.nu, z mieszanymi opiniami na temat dostosowywania Kagi, niekomercyjnego ukierunkowania oraz kwestii związanych ze spamem i treściami generowanymi przez sztuczną inteligencję.
Rozmowa podkreśla pragnienie wyszukiwarek, które przedkładają preferencje użytkowników nad przychody z reklam, dotykając manipulacji SEO, potencjału dużych modeli językowych (LLM) oraz obaw dotyczących autentyczności recenzji online i kryteriów rankingowych Google.
ChatTTS to model zamiany tekstu na mowę (TTS) zoptymalizowany pod kątem dialogów, obsługujący zarówno język angielski, jak i chiński, i przeszkolony na podstawie ponad 100 000 godzin danych.
Wersja open-source na HuggingFace zawiera 40 000 godzin wstępnie wytrenowanego modelu, wyróżniającego się naturalną i ekspresyjną syntezą mowy z precyzyjną kontrolą prozodyczną.
Model jest przeznaczony wyłącznie do użytku akademickiego, a w przyszłości planowane jest udostępnienie dodatkowych funkcji i poprawa stabilności.
W dyskusji podkreślono rozwój i wydajność modeli TTS, takich jak ChatTTS i Piper TTS, zwracając uwagę na takie kwestie, jak powolne przetwarzanie i wyzwania związane z jakością głosu.
Użytkownicy podkreślają potrzebę wysokiej jakości TTS w wielu językach i debatują nad skutecznością ludzkich i automatycznych głosów w audiobookach.
Istnieje krytyka wprowadzających w błąd twierdzeń o "otwartym kodzie źródłowym" w projektach TTS i wezwanie do stworzenia kompleksowej listy prawdziwie otwartych modeli i danych TTS.
Wyciek 2500 stron wewnętrznych dokumentów Google, udostępnionych przez eksperta SEO Randa Fishkina, może ujawnić rozbieżności między publicznymi oświadczeniami Google a jego rzeczywistymi praktykami dotyczącymi algorytmów wyszukiwania.
Dokumenty sugerują wykorzystanie danych Chrome w rankingach i śledzeniu informacji o autorach, podważając wcześniejsze zapewnienia Google i wywołując debatę na temat przejrzystości firmy.
Google nie skomentował legalności dokumentów, a incydent ten podkreśla ciągłe obawy o nieprzejrzysty charakter operacji wyszukiwania Google w kontekście kontroli antymonopolowej.
Wyciek dokumentacji algorytmu wyszukiwania Google ujawnił potencjalne rozbieżności między publicznymi oświadczeniami Google a ich rzeczywistymi praktykami.
Wyciek sugeruje, że przedstawiciele Google mogli zdyskredytować dokładne ustalenia społeczności marketingowych, technicznych i dziennikarskich, budząc obawy etyczne dotyczące manipulacji SEO.
Dyskusje prawne na GitHubie debatują nad znaczeniem i legalnością wycieku, z różnymi opiniami na temat jego wpływu na status tajemnicy handlowej i ochronę praw autorskich.