Университет Вашингтона (UW) разработал систему искусственного интеллекта под названием "Target Speech Hearing", которая помогает пользователям сосредоточиться на одном говорящем в шумной обстановке, глядя на него в течение трех-пяти секунд.
Представленная на конференции ACM CHI, эта система использует машинное обучение для выделения и усиления голоса нужного диктора в режиме реального времени, даже когда пользователь двигается.
В настоящее время технология находится на стадии доказательства концепции, она была протестирована на 21 испытуемом, которые отметили значительное улучшение четкости звука, а в будущем планируется распространить ее на наушники и слуховые аппараты.
В тексте рассматриваются страт егии и технологии улучшения слухового восприятия в шумной обстановке, особое внимание уделяется наушникам с искусственным интеллектом, передовому звуковому дизайну и технологиям шумоподавления.
В ней рассказывается о проблемах, связанных с тем, что современные материалы для ресторанов способствуют возникновению шума, а также об использовании звукопоглощающих технологий, несмотря на проблемы с обслуживанием и эстетикой.
Обсуждаются такие технологические достижения, как направленные микрофоны, распознавание речи в реальном времени и селективная фильтрация звука, а также опасения по поводу конфиденциальности и возможного злоупотребления.
Бывший член совета директоров OpenAI Хелен Тонер сообщила, что Сэм Альтман был ненадолго отстранен от должности генерального директора из-за многочисленных случаев нечестности и сокрытия информации от совета директоров.
Среди примеров - совет директоров, узнавший о выходе ChatGPT через Twitter, и Альтман, не раскрывший свою финансовую заинтересованность в компании, а также обвинения в предоставлении недостоверной информации о безопасности и "психологическом насилии" со стороны двух руководителей.
Альтман был восстановлен в должности генерального директора менее чем через неделю после того, как сотрудники пригрозили уволиться, а Microsoft выразила заинтересованность в найме его команды; Тонер ушел в отставку вскоре после его возвращения.
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман был ненадолго отстранен от должности, а затем вновь принят на работу, что выявило противоречия между властью совета директоров и влиянием ключевых инвесторов и основателей компании.
Неправильное решение совета директоров по поводу увольнения Альтмана вызвало значительную реакцию сотрудников и угрозы массового увольнения, подчеркнув сложную динамику корпоративного управления, влияния сотрудников и финансовых интересов.
Этот инцидент вызвал более широкие дискуссии о лидерстве в технологиях, этических последствиях безжалостного поведения, а также о роли коммуникации и этики в корпоративном управлении.
Перенаправление HTTP-HTTPS может раскрыть конфиденциальные данные или сделать возможными атаки типа "человек посередине" (MITM), особенно для API, доступ к которым осуществляется с помощью программного обеспечения, которое может не обрабатывать заголовки безопасности.
Такие методы, как HSTS (HTTP Strict Transport Security) и режимы HTTPS-Only, повышают безопасность, но могут быть недостаточными для API, что подчеркивает необходимость безотказного подхода для раннего обнаружения ошибок.
Лучшие практики должны быть обновлены, чтобы рекомендовать API полностью отклонять незашифрованные запросы и отзывать учетные данные API, отправленные через незашифрованные соединения, чтобы предотвратить риски безопасности.
В ходе обсуждения особое внимание уделяется повышению безопасности API путем перенаправления HTTP на HTTPS и отзыва ключей API, отправленных по HTTP, для предотвращения атак типа "человек посередине" (MITM).
В ней подчеркивается важность правильного управления ключами API, использования подписанных хэшей, несов и временных меток для аутентификации, а также необходимость использования HTTPS для обеспечения целостности и конфиденциальности данных.
В беседе критикуется зависимость от центров сертификации и предлагаются практические решения, такие как уникальные URL или API-ключи для безопасного управления доступом в конкретных контекстах.
Llama3-V - это новая мультимодальная модель на базе Llama3, призванная конкурировать с такими крупными моделями, как GPT-4V, но по значительно более низкой цене (менее 500 долларов).
Она превосходит современную модель Llava на 10-20% в тестах на мультимодальное понимание, используя SigLIP для встраивания изображений и выравнивания визуальных и текстовых лексем с помощью проекционного блока со слоями самовнушения.
Основные оптимизации включают предварительный расчет вкраплений изображений и использование MPS/MLX для эффективного обучения. Процесс обучения включает предварительное обучение на 600 000 примерах и контролируемую тонкую настройку на 1 миллионе примеров.
В статье сравниваются различные мультимодальные модели ИИ, особое внимание уделяется Llama 3-V, которая стремится сравниться с GPT-4V по производительности, но при этом меньше и дешевле.
В нем подчеркивается, что такие модели, как InternVL-1.5 и CogVLM, превосходят Llava, а конкретные модели превосходят ее в таких задачах, как оптическое распознавание символов (OCR) и понимание графического интерфейса пользователя (GUI).
Пользователи обсуждают практическое применение, ограничения и экономическую эффективность этих моделей, включая использование GPT-4V в производстве для визуальных задач и эффективность современных инструментов OCR, таких как PaddleOCR и TrOCR.
29 мая 2024 года компания Mistral AI запустила Codestral, генеративную модель искусственного интеллекта с открытым весом для генерации кода, обученную на более чем 80 языках программирования.
Codestral имеет размер модели 22B и контекстное окно 32k, превосходя конкурентов в таких бенчмарках, как RepoBench и HumanEval.
Codestral доступен по лицензии Mistral AI Non-Production License и может быть доступен через специальную конечную точку или интегрирован в такие инструменты, как VSCode и JetBrains. Разработчики отмечают его скорость, точность и влияние на производительность.
Модель кода Mistral, опубликованная на сайте mistral.ai, имеет ограничительную лицензию, запрещающую коммерческое использование, использование в реальных условиях и внутри компании, что ограничивает ее практическое применение и вызывает критику.
Споры вокруг лицензии Mistral освещают более широкие вопросы авторского права и лицензирования контента, создаваемого ИИ, а также неправильное использование термина "открытый исходный код" в ИИ.
Пользователи выражают недовольство непоследовательной генерацией кода ИИ, особенно в сложных задачах, и обсуждают ограничения и возможности различных моделей ИИ, включая модели Llama от Meta и GPT от OpenAI.
В статье "Что мы узнали за год работы с LLM (часть I)" Юджин Ян и его коллеги рассказывают о стремительном развитии и практическом применении больших языковых моделей (LLM), а также рассматривают проблемы разработки эффективных продуктов ИИ.
Основные уроки включают в себя передовые методы подсказки, генерации с расширением поиска (RAG), разработки потока и оценки, причем особое внимание уделяется таким техникам, как подсказки n-shot и подсказки по цепочке мыслей.
В статье также даются оперативные советы по управлению агентами ИИ, уточнению подсказок, тонкой настройке моделей, снижению затрат и задержек за счет кэширования, при этом особое внимание уделяется практическим оценкам и подходам, ориентированным на человека.
Результаты года работы с большими языковыми моделями (LLM) подчеркивают важность многократной выборки для снижения частоты галлюцинаций и создания обоснований перед принятием решений для получения более точных результатов.
В статье обсуждаются проблемы оценки результатов LLM, влияние температуры на случайность результатов и заблуждения о выборке, а также опыт использования таких инструментов, как патчботы и поиск луча.
В нем рассматриваются такие проблемы отрасли, как высокий процент ошибок, инвестиции, вызванные FOMO, и агрессивное стремление таких компаний, как Google, интегрировать ИИ, несмотря на потенциальные проблемы с качеством обслуживания.
Профессор Кевин Мерфи из Университета Лимерика утверждает, что удаленные сотрудники более продуктивны и удовле творены работой по сравнению с теми, кто трудится в офисах.
Принятие требований о возвращении в офис (RTO) после пандемии чревато потерей лучших кадров, поскольку многие сотрудники теперь не приемлют традиционных офисных норм.
Руководители должны предоставить убедительные причины и стимулы для возвращения в офис, признавая изменения в динамике власти в пользу сотрудников, иначе они рискуют потерять ценные кадры в пользу более гибких конкурентов.
Споры между удаленной работой и мандатами на возвращение в офис (RTO) ведутся вокруг гибкости, комфорта и потенциальной потери сотрудников, предпочитающих удаленную работу.
Для одних поездка на работу дает возможность отдохнуть, но для других создает такие проблемы, как загрязнение окружающей среды, высокая стоимость и размытые границы, что влияет на баланс между работой и личной жизнью и карьерный рост.
Удаленная работа рассматривает ся как более эффективная и устойчивая, дающая такие преимущества, как увеличение семейного времени и сокращение выбросов углекислого газа, но при этом может игнорировать младший персонал и требует четкого информирования о преимуществах RTO.
Законопроект C-26, федеральный закон о кибербезопасности в Канаде, наделяет правительство полномочиями заставлять телекоммуникационные компании устанавливать "черные ходы" в зашифрованных сетях, что может по ставить под угрозу безопасность.
Критики, включая Citizen Lab Университета Торонто, утверждают, что эти меры ослабят шифрование 5G и другие средства защиты, что повысит уязвимость к киберугрозам.
Несмотря на предупреждения экспертов, законопроект был принят без поправок, что противоречит позиции Канады по защите шифрования и может создать опасный прецедент для других стран.
Канадское правительство стремится получить полномочия на создание секретных "черных ходов" в телекоммуникационных сетях для слежки в обход традиционного правового контроля, что вызывает серьезные опасения в отношении конфиденциальности и возможности злоупотреблений со стороны правоохранительных органов.
Критики утверждают, что это может привести к инвазивному мониторингу, схожему с практикой АНБ, что повлечет за собой споры о конституции Канады, "положении о невзирании" и возможностях законного перехвата.
Обсуждаются исторические примеры слежки, например, во время протестов дальнобойщиков, а также более широкие темы, связанные с превышением полномочий правительства, неприкосновенностью частной жизни и реакцией общества на власть.
В статье рассматриваются три фундаментальных закона, способствующих возникновению излишней сложности в программной инженерии, особенно в инфраструктурных системах.
Первый закон: Хорошо спроектированные системы со временем превращаются в плохо спроектированные из-за постоянных модификаций.
Второй закон: Сложность возрастает по мере того, как успешные системы отдают приоритет доле рынка, а не хорошему абстрактному дизайну, что приводит к появлению трудноизменяемых систем.
Третий закон: Не существует верхнего предела сложности программного обеспечения, обусловленного различными способностями и философией разработчиков, что приводит к созданию замысловатых конструкций.
В ходе дискуссии обсуждаются проблемы управления сложностью программного обеспечения, особенно в унаследованных системах, и компромиссы между стоимостью и качеством, которые часто приводят к возникновению технического долга.
В ней подчеркивается важность инкрементного рефакторинга, поддержания сильной инженерной культуры и различения существенной и случайной сложности для эффективного управления программным обеспечением.
Участники рассказывают о необходимости непрерывного сопровождения, о влиянии неправильного выбора вариантов разработки и о роли поддержки руководства в оправдании усилий по рефакторингу.
В середине 2020 года Майкл Линч создал TinyPilot - устройство для удаленного управления серверами, которое быстро завоевало популярность и превратилось в бизнес с годовым доходом в $1 млн и командой из семи человек.
Линч продал TinyPilot за 600 тысяч долларов, получив 490 803 доллара после расходов, из-за стресса, связанного с управлением аппаратным бизнесом, и желания вернуться к кодингу и завести семью.
Продажа, осуществленная при содействии Quiet Light Brokerage, была сопряжена с такими трудностями, как преодоление стресса основателя, поиск покупателя и проведение юридической проверки; покупателем стал Скотт, специалист по корпоративным СМИ.
Майкл Линч продал свой бизнес, TinyPilot, и рассказал о значительных расходах, связанных с продажей, включая брокерские комиссии и юридические издержки, которые составили около 18% от цены продажи.
Предпринимательский путь Линча включал в себя переход от высокооплачиваемой работы в Google к ценности автономии и творчества, подчеркивание образовательной ценности предпринимательства и критику сосредоточенности технологической индустрии на общей компенсации.
В планах Линча - создание будущих предприятий с упором на образовательные продукты и программное обеспечение как услугу (SaaS), избегая аппаратного обеспечения из-за его сложности и проблем.
В ноябре 2023 года совет директоров OpenAI неожиданно уволил генерального директора Сэма Альтмана, сославшись на "откровенную ложь" и манипулятивное поведение, которые подорвали доверие.
Среди конкретных вопросов - нераскрытое владение Альтманом стартап-фондом OpenAI, предоставление недостоверной информации о безопасности и создание токсичной рабочей обстановки.
Несмотря на эти обвинения, внутреннее и внешнее давление, включая поддержку со стороны сотрудников и Microsoft, привело к восстановлению Альтмана в должности, а независимая экспертиза не выявила никаких проблем с безопасностью продукции или деятельностью компании.
Бывший член совета директоров OpenAI сообщил, что Сэм Альтман был уволен из-за нечестности, что ставит под сомнение осведомленность совета директоров о запуске ChatGPT.
Ситуация вызвала дискуссии о прозрачности организации, контроле со стороны совета директоров и этике управления, а также сравнения с такими корпоративными крахами, как Enron.
Скептицизм в отношении доверия и безопасности OpenAI сопровождается уходом сотрудников и критикой руководства Альтмана, а также дебатами о технической квалификации и роли совета директоров.
Крупная утечка внутренних документов Google Search раскрыла важнейшие аспекты алгоритма ранжирования Google, включая использование кликов, ссылок, контента, сущностей и данных Chrome.
Эксперты отрасли Рэнд Фишкин и Майкл Кинг проанализировали документы, выявив 2 596 модулей ранжирования, значение разнообразия ссылок, релевантности, успешных кликов и узнаваемости бренда.
Документы также раскрывают информацию об использовании Google информации об авторе, авторитетности сайта и "накрутчиков" для корректировки ранжирования, предлагая ценные сведения для SEO-специалистов, несмотря на неизвестность точного веса факторов ранжирования.
Утечка документа Google Search вызвала споры об алгоритме ранжирования и влиянии рекламной программы Google на результаты поиска.
Пользователи обсуждают такие альтернативы, как Kagi и search.marginalia.nu, и неоднозначно отзываются о настройке Kagi, его некоммерческой направленности и проблемах со спамом и контентом, создаваемым искусственным интеллектом.
В ходе беседы было высказано пожелание, чтобы поисковые системы ставили во главу угла предпочтения пользователей, а не доходы от рекламы, затронуты вопросы SEO-манипуляций, потенциал больших языковых моделей (LLM), а также опасения по поводу подлинности онлайн-отзывов и критериев ранжирования Google.
ChatTTS - это модель преобразования текста в речь (TTS), оптимизированная для диалогов, поддерживающая английский и китайский языки и обученная на более чем 100 000 часов данных.
Версия с открытым исходным кодом на HuggingFace включает 40 000-часовую предварительно обученную модель, превосходящую по естественности и выразительности синтез речи с тонким просодическим контролем.
Модель предназначена только для академического использования, а в будущем планируется открыть дополнительные функции и повысить стабильность.
Обсуждаются вопросы разработки и производит ельности таких моделей TTS, как ChatTTS и Piper TTS, отмечаются такие проблемы, как медленная обработка и проблемы с качеством голоса.
Пользователи подчеркивают необходимость высококачественных TTS на нескольких языках и обсуждают эффективность человеческих и автоматических голосов в аудиокнигах.
Критика вводящих в заблуждение заявлений об "открытом исходном коде" в проектах TTS и призыв к составлению полного списка действительно открытых моделей и данных TTS.
Утечка 2500 страниц внутренних документов Google, котор ой поделился SEO-эксперт Рэнд Фишкин, может выявить расхождения между публичными заявлениями Google и ее реальной практикой в отношении поисковых алгоритмов.
Документы свидетельствуют об использовании данных Chrome при ранжировании и отслеживании информации об авторах, опровергая предыдущие утверждения Google и вызывая споры о прозрачности компании.
Компания Google не прокомментировала законность документов, и этот инцидент подчеркивает постоянную обеспокоенность непрозрачным характером поисковых операций Google в условиях антимонопольного контроля.
Утечка документации по поисковым алгоритмам Google выявила потенциальные расхождения между публичными заявлениями Google и их реальной практикой.
Утечка говорит о том, что представители Google могли дискредитировать точные выводы маркетинговых, технологических и журналистских сообществ, что вызывает этические опасения по поводу SEO-манипуляций.
В юридических дискуссиях на GitHub обсуждаются значение и законность утечки, высказываются различные мнения о ее влиянии на статус коммерческой тайны и защиту авторских прав.