வாஷிங்டன் பல்கலைக்கழகம் (UW) "இலக்கு பேச்சு விசாரணை" என்ற AI அமைப்பை உருவாக்கியுள்ளது, இது பயனர்கள் சத்தமில்லாத சூழலில் ஒரு பேச்சாளரை மூன்று முதல் ஐந்து வினாடிகள் பார்ப்பதன் மூலம் கவனம் செலுத்த உதவுகிறது.
ACM CHI மாநாட்டில் வழங்கப்பட்டது, இந்த அமைப்பு பயனர் நகரும்போது கூட, விரும்பிய பேச்சாளரின் குரலை நிகழ்நேரத்தில் தனிமைப்படுத்தவும் பெருக்கவும் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது.
தற்போது, கருத்துரு சான்று கட்டத்தில், தொழில்நுட்பம் 21 பாடங்களில் சோதிக்கப்பட்டது, அவர்கள் கணிசமாக மேம்பட்ட தெளிவைப் புகாரளித்தனர், எதிர்கால திட்டங்கள் இயர்பட்கள் மற்றும் செவிப்புலன் கருவிகளுக்கு விரிவுபடுத்தப்பட்டன.
உரை சத்தமில்லாத சூழல்களில் செவிவழி அனுபவங்களை மேம்படுத்துவதற்கான உத்திகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களை ஆராய்கிறது, AI ஹெட்ஃபோன்கள், மேம்பட்ட ஒலி வடிவமைப்பு மற்றும் சத்தம்-ரத்துசெய்யும் தொழில்நுட்பங்களில் கவனம் செலுத்துகிறது.
பராமரிப்பு மற்றும் அழகியல் சிக்கல்கள் இருந்தபோதிலும் சத்தத்திற்கு பங்களிக்கும் நவீன உணவகப் பொருட்களின் சவால்கள் மற்றும் ஒலியைக் குறைக்கும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதை இது எடுத்துக்காட்டுகிறது.
திசை ஒலிவாங்கிகள், நிகழ்நேர பேச்சு அங்கீகாரம் மற்றும் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட ஒலி வடிகட்டுதல் போன்ற தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்கள் தனியுரிமை மற்றும் சாத்தியமான தவறான பயன்பாடு பற்றிய கவலைகளுடன் விவாதிக்கப்படுகின்றன.
முன்னாள் OpenAI போர்டு உறுப்பினர் ஹெலன் டோனர், சாம் ஆல்ட்மேன் நேர்மையற்ற பல நிகழ்வுகள் மற்றும் குழுவிலிருந்து தகவல்களை மறைத்ததால் சுருக்கமாக தலைமை நிர்வாக அதிகாரி பதவியில் இருந்து நீக்கப்பட்டார் என்பதை வெளிப்படுத்தினார்.
எடுத்துக்காட்டுகளில் ட்விட்டர் வழியாக ChatGPT இன் வெளியீடு மற்றும் ஆல்ட்மேன் நிறுவனத்தில் தனது நிதி ஆர்வத்தை வெளிப்படுத்தாதது, தவறான பாதுகாப்புத் தகவல்களை வழங்கியதாக குற்றச்சாட்டுகள் மற்றும் இரண்டு நிர்வாகிகளால் "உளவியல் துஷ்பிரயோகம்" ஆகியவை அடங்கும்.
ஊழியர்கள் வெளியேறுவதாக அச்சுறுத்தியதாலும், மைக்ரோசாப்ட் தனது குழுவை பணியமர்த்துவதில் ஆர்வம் காட்டியதாலும் ஆல்ட்மேன் ஒரு வாரத்திற்குள் தலைமை நிர்வாக அதிகாரியாக மீண்டும் நியமிக்கப்பட்டார்; டோனர் நாடு திரும்பிய சிறிது நேரத்திலேயே ராஜினாமா செய்தார்.
OpenAI CEO சாம் ஆல்ட்மேன் சுருக்கமாக வெளியேற்றப்பட்டு பின்னர் மீண்டும் பணியமர்த்தப்பட்டார், இது குழுவின் அதிகாரத்திற்கும் முக்கிய முதலீட்டாளர்கள் மற்றும் நிறுவனர்களின் செல்வாக்கிற்கும் இடையிலான பதட்டங்களை அம்பலப்படுத்தியது.
ஆல்ட்மேனின் பணிநீக்கத்தை வாரியம் தவறாகக் கையாண்டது குறிப்பிடத்தக்க ஊழியர்களின் பின்னடைவு மற்றும் வெகுஜன ராஜினாமா அச்சுறுத்தல்களுக்கு வழிவகுத்தது, இது பெருநிறுவன ஆளுகை, பணியாளர் செல்வாக்கு மற்றும் நிதி நலன்களின் சிக்கலான இயக்கவியலை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.
இந்த சம்பவம் தொழில்நுட்பத்தில் தலைமைத்துவம், இரக்கமற்ற நடத்தையின் நெறிமுறை தாக்கங்கள் மற்றும் பெர ுநிறுவன நிர்வாகத்தில் தகவல் தொடர்பு மற்றும் நெறிமுறைகளின் பங்கு பற்றிய பரந்த விவாதங்களைத் தூண்டியது.
HTTP-to-HTTPS திசைதிருப்பல் முக்கியமான தரவை அம்பலப்படுத்தலாம் அல்லது Man-In-The-Middle (MITM) தாக்குதல்களை இயக்கலாம், குறிப்பாக பாதுகாப்பு தலைப்புகளைக் கையாளாத மென்பொருளால் அணுகப்பட்ட APIகளுக்கு.
HSTS (HTTP கண்டிப ்பான போக்குவரத்து பாதுகாப்பு) மற்றும் HTTPS-மட்டும் முறைகள் போன்ற நுட்பங்கள் பாதுகாப்பை மேம்படுத்துகின்றன, ஆனால் APIகளுக்கு போதுமானதாக இருக்காது, இது பிழைகளை ஆரம்பத்தில் பிடிக்க தோல்வி-வேகமான அணுகுமுறையின் அவசியத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது.
பாதுகாப்பு அபாயங்களைத் தடுக்க மறைகுறியாக்கப்படாத கோரிக்கைகளை APIகள் முழுவதுமாக நிராகரிக்கவும், மறைகுறியாக்கப்படாத இணைப்புகள் வழியாக அனுப்பப்பட்ட API நற்சான்றிதழ்களைத் திரும்பப் பெறவும் பரிந்துரைக்க சிறந்த நடைமுறைகள் புதுப்பிக்கப்பட வேண்டும்.
HTTP ஐ HTTPS க்கு திருப்பிவிடுவதன் மூலமும், Man-in-the-Middle (MITM) தாக்குதல்களைத் தடுக்க HTTP வழியாக அனுப்பப்பட்ட API விசைகளை ரத்து செய்வதன் மூலமும் API பாதுகாப்பை மேம்படுத்துவதை விவாதம் வலியுறுத்துகிறது.
இது சரியான API கீ மேனேஜ்மென்ட்டின் முக்கியத்துவத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது, அங்கீகாரத்திற்காக கையொப்பமிடப்பட்ட ஹேஷ்கள், நான்செஸ் மற்றும் டைம்ஸ்டாம்ப்களைப் பயன்படுத்துதல், மற்றும் டேட்டா இன்டகிரிட்டி மற்றும் பிரைவசிக்கான HTTPS இன் அவசியம்.
உரையாடல் சான்றிதழ் அதிகாரிகளை நம்பியிருப்பதை விமர்சிக்கிறது மற்றும் குறிப்பிட்ட சூழல்களில் பாதுகாப்பான அணுகல் கட்டுப்பாட்டுக்கான தனிப்பட்ட URL கள் அல்லது API விசைகள் போன்ற நடைமுறை தீர்வுகளை பரிந்துரைக்கிறது.
Llama3-V என்பது Llama3 ஐ அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு புதிய மல்டிமாடல் மாடலாகும், இது GPT-4V போன்ற பெரிய மாடல்களுக்கு போட்டியாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, ஆனால் கணிசமாக குறைந்த செலவில் ($500க்கு கீழ்).
இது தற்போதைய அதிநவீன மாதிரியான லாலாவை மல்டிமோடல் புரிதல் வரையறைகளில் 10-20% விஞ்சுகிறது, சுய கவனம் அடுக்குகளுடன் ஒரு ப்ரொஜெக்ஷன் தொகுதி மூலம் படத்தை உட்பொதித்தல் மற்றும் காட்சி மற்றும் உரை டோக்கன்களை சீரமைக்க SigLIP ஐப் பயன்படுத்துகிறது.
முக்கிய மேம்படுத்தல்களில் பட உட்பொதிப்புகளை முன்கூட்டியே கணக்கிடுதல் மற்றும் திறமையான பயிற்சிக்காக MPS / MLX ஐ மேம்படுத்துதல் ஆகியவை அடங்கும ், 600,000 எடுத்துக்காட்டுகளில் முன்பயிற்சி மற்றும் 1 மில்லியன் எடுத்துக்காட்டுகளில் மேற்பார்வையிடப்பட்ட ஃபைன்டியூனிங் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய பயிற்சி செயல்முறை.
கட்டுரை பல்வேறு மல்டிமாடல் AI மாடல்களை ஒப்பிடுகிறது, Llama 3-V இல் கவனம் செலுத்துகிறது, இது GPT-4V இன் செயல்திறனுடன் பொருந்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, ஆனால் சிறியது மற்றும் மலிவானது.
InternVL-1.5 மற்றும் CogVLM போன்ற மாதிரிகள் லாலாவை விட சிறப்பாக செயல்படுகின்றன என்பதை இது எடுத்துக்காட்டுகிறது, குறிப்பிட்ட மாதிரிகள் OCR (ஆப்டிகல் கேரக்டர் அங்கீகாரம்) மற்றும் GUI (வரைகலை பயனர் இடைமுகம்) புரிதல் போன்ற பணிகளில் சிறந்து விளங்குகின்றன.
பயனர்கள் நடைமுறை பயன்பாடுகள், வரம்புகள் மற்றும் இந்த மாதிரிகளின் செலவு-செயல்திறன் பற்றி விவாதிக்கின்றனர், இதில் காட்சிப் பணிகளுக்கான உற்பத்தியில் GPT-4V ஐப் பயன்படுத்துதல் மற்றும் துடுப்பு OCR மற்றும் TrOCR போன்ற நவீன OCR கருவிகளின் செயல்திறன் ஆகியவை அடங்கும்.
மே 29, 2024 அன்று, Mistral AI ஆனது Codestral ஐ அறிமுகப்படுத்தியது, இது குறியீடு உருவாக்கத்திற்கான திறந்த-எடை உருவாக்கும் AI மாதிரியாகும், இது 80 க்கும் மேற்பட்ட நிரலாக்க மொழிகளில் பயிற்சி பெற்றது.
Codestral ஆனது 22B மாடல் அளவு மற்றும் 32k சூழல் சாளரத்தைக் கொண்டுள்ளது, இது RepoBench மற்றும் HumanEval போன்ற வரையறைகளில் போட்டியாளர்களை விஞ்சுகிறது.
Mistral AI அல்லாத உற்பத்தி உரிமத்தின் கீழ் கிடைக்கிறது, Codestral ஐ ஒரு பிரத்யேக இறுதிப்புள்ளி வழியாக அணுகலாம் அல்லது VSCode மற்றும் JetBrains போன்ற கருவிகளில் ஒருங்கிணைக்கலாம், டெவலப்பர்கள் அதன் வேகம், துல்லியம் மற்றும் உற்பத்தித்திறன் தாக்கத்தைப் பாராட்டுகிறார்கள்.
mistral.ai ஆல் வெளியிடப்பட்ட மிஸ்ட்ரலின் குறியீடு மாதிரி, வணிக பயன்பாடு, நேரடி நிலைமைகள் மற்றும் உள் நிறுவன பயன்பாடு ஆகியவற்றைத் தடைசெய்யும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட உரிமத்தைக் கொண்டுள்ளது, அதன் நடைமுறை பயன்பாடுகளைக் கட்டுப்படுத்துகிறது மற்றும் விமர்சனங்களை ஈர்க்கிறது.
மிஸ்ட்ரலின் உரிமத்தைச் சுற்றியுள்ள விவாதம், AI-உருவாக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்தில் பதிப்புரிமை மற்றும் உரிமம் மற்றும் AI இல் "திறந்த மூலம்" என்ற வார்த்தையின் தவறான பயன்பாடு ஆகியவற்றின் பரந்த சிக்கல்களை எடுத்துக்காட்டுகிறது.
பயனர்கள் AI இன் சீரற்ற குறியீடு உருவாக்கத்தில் விரக்தியை வெளிப்படுத்துகிறார்கள், குறிப்பாக சிக்கலான பணிகளில், மற்றும் Meta's Llama மற்றும் OpenAI இன் GPT மாதிரிகள் உட்பட பல்வேறு AI மாடல்களின் வரம்புகள் மற்றும் திறன்களைப் பற்றி விவாதிக்கின்றனர்.
யூஜின் யான் மற்றும் சக ஊழியர்களால் "LLMs உடன் ஒரு வருடத்திலிருந்து நாங்கள் என்ன கற்றுக்கொண்டோம் (பகுதி I)" பயனுள்ள AI தயாரிப்புகளை உருவாக்குவதில் உள்ள சவால்களை நிவர்த்தி செய்யும் போது, பெரிய மொழி மாதிரிகளின் (LLMs) விரைவான முன்னேற்றங்கள் மற்றும் நடைமுறை பயன்பாடுகளை ஆராய்கிறது.
முக்கிய பாடங்களில் தூ ண்டுதல், மீட்டெடுப்பு-அதிகரித்த தலைமுறை (ஆர்.ஏ.ஜி), ஓட்டம் பொறியியல் மற்றும் மதிப்பீடு ஆகியவற்றில் சிறந்த நடைமுறைகள் அடங்கும், என்-ஷாட் தூண்டுதல்கள் மற்றும் சங்கிலி சிந்தனை தூண்டுதல் போன்ற நுட்பங்கள் வலியுறுத்தப்படுகின்றன.
AI முகவர்களை நிர்வகித்தல், தூண்டுதல்களை சுத்திகரித்தல், மாதிரிகளை நன்றாகச் சரிசெய்தல் மற்றும் கேச்சிங் மூலம் செலவுகள் மற்றும் தாமதத்தைக் குறைத்தல், நடைமுறை மதிப்பீடுகள் மற்றும் மனிதனை மையமாகக் கொண்ட அணுகுமுறைகளை வலியுறுத்துதல் ஆகியவற்றில் செயல்பாட்டு ஆலோசனைகளையும் கட்டுரை வழங்குகிறது.
பெரிய மொழி மாதிரிகள் (எல்.எல்.எம்) உடன் பணிபுரிந்த ஒரு வருடத்தின் நுண்ணறிவுகள், மாயத்தோற்ற விகிதங்களைக் குறைக்க பல மாதிரிகளின் முக்கியத்துவத்தை எடுத்துக்காட்டுகின்றன மற்றும் மிகவும் துல்லியமான விளைவுகளுக்கான முடிவுகளுக்கு முன் நியாயங்களை உருவாக்குகின்றன.
எல்.எல்.எம் வெளியீடுகளை மதிப்பிடுவதில் உள்ள சவால்கள், வெளியீட்டு சீரற்ற தன்மையில் வெப்பநிலையின் தாக்கம் மற்றும் மாதிரி பற்றிய தவறான கருத்துக்கள், பேட்ச்போட்கள் மற்றும் பீம் தேடல் போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தும் அனுபவங்களுடன் கட்டுரை விவாதிக்கிறது.
அதிக பிழை விகிதங்கள், FOMO-உந்துதல் முதலீடுகள் மற்றும் சாத்தியமான சேவை தர சிக்கல்கள் இருந்தபோதிலும் AI ஐ ஒருங்கிணைக்க Google போன்ற நிறுவனங்களின் ஆக்கிரமிப்பு உந்துதல் போன்ற தொழில்துறை கவலைகளை இது நிவர்த்தி செய்கிறது.
லிமெரிக் பல்கலைக்கழகத்தின் பேராசிரியர் கெவின் மர்பி, அலுவலகங்களில் பணிபுரிபவர்களுடன் ஒப்பிடும்போது தொலைதூர தொழிலாளர்கள் அதிக உற்பத்தி மற்றும் திருப்தி அடைகிறார்கள் என்று கூறுகிறார்.
பல ஊழியர்கள் இப்போது பாரம்பரிய அலுவலக விதிமுறைகளை நிராகரிப்பதால், தொ ற்றுநோய்க்குப் பிந்தைய சிறந்த திறமைகளை இழக்கும் அபாயம் உள்ளது.
நிர்வாகிகள் அலுவலகத்திற்குத் திரும்புவதற்கான கட்டாய காரணங்களையும் ஊக்கத்தொகைகளையும் வழங்க வேண்டும், ஊழியர்களுக்கு சாதகமான அதிகார இயக்கவியலின் மாற்றத்தை ஒப்புக் கொள்ள வேண்டும் அல்லது மிகவும் நெகிழ்வான போட்டியாளர்களிடம் மதிப்புமிக்க திறமைகளை இழக்கும் அபாயம் உள்ளது.
தொலைதூர வேலை மற்றும் அலுவலகத்திற்குத் திரும்புதல் (RTO) ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான விவாதம் நெகிழ்வுத்தன்மை, ஆறுதல் மற்றும் தொலைதூர வேலையை விரும்பும் ஊழியர்களின் இழப்பு ஆகியவற்றை மையமாகக் கொண்டுள்ளது.
பயணம் செய்வது சிலருக்கு மன இடைவெளியை வழங்குகி றது, ஆனால் மாசுபாடு, அதிக செலவுகள் மற்றும் மற்றவர்களுக்கு மங்கலான எல்லைகள் போன்ற சவால்களை முன்வைக்கிறது, இது வேலை-வாழ்க்கை சமநிலை மற்றும் தொழில் வளர்ச்சியை பாதிக்கிறது.
தொலைதூர வேலை மிகவும் திறமையான மற்றும் நிலையானதாகக் காணப்படுகிறது, அதிகரித்த குடும்ப நேரம் மற்றும் குறைக்கப்பட்ட கார்பன் உமிழ்வு போன்ற நன்மைகளை வழங்குகிறது, ஆனால் ஜூனியர் ஊழியர்களை புறக்கணிக்கலாம் மற்றும் ஆர்டிஓ நன்மைகளின் தெளிவான தொடர்பு தேவைப்படலாம்.
கனடாவில் ஒரு கூட்டாட்சி சைபர் பாதுகாப்பு மசோதாவான மசோதா C-26, தொலைத் தொடர்பு நிறுவனங்களை மறைகுறியாக்கப்பட்ட நெட்வொர்க்குகளில் பின்கதவுகளை நிறுவ கட்டாயப்படுத்த அரசாங்கத்திற்கு அதிகாரங்களை வழங்குகிறது, இது பாதுகாப்பை சமரசம் செய்யக்கூடும்.
டொராண்டோ பல்கலைக்கழகத்தின் சிட்டிசன் லேப் உள்ளிட்ட விமர்சகர்கள், இந்த நடவடிக்கைகள் 5 ஜி குறியாக்கம் மற்றும் பிற பாதுகாப்பு அம்சங்களை பலவீனப்படுத்தும், இணைய அச்சுறுத்தல்களுக்கு பாதிப்பை அதிகரிக்கும் என்று வாதிடுகின்றனர்.
நிபுணர்களின் எச்சரிக்கைகள் இருந்தபோதிலும், இந்த மசோதா திருத்தங்கள் இல்லாமல் முன்னேறியுள்ளது, இது கனடாவின் குறியாக்க சார்பு நிலைப்பாட்டிற்கு முரணானது மற்றும் பிற நாடுகளுக்கு ஆபத்தான முன்னுதாரணத்தை அமைக்கும் சாத்தியக்கூறு உள்ளது.
கனேடிய அரசாங்கம் பாரம்பரிய சட்ட மேற்பார்வையைத் தவிர்த்து, கண்காணிப்புக்கான தொலைத்தொடர்பு நெட்வொர்க்குகளில் இரகசிய பின்கதவுகளை உருவாக்க அதிகாரம் கோருகிறது, இது குறிப்பிடத்தக்க தனியுரிமை கவலைகள் மற்றும் சட்ட அமலாக்கத்தால் துஷ்பிரயோகம் செய்வதற்கான சாத்தியக்கூறுகளை எழுப்புகிறது.
இது என்எஸ்ஏ நடைமுறைகளுக்கு ஒத்த ஆக்கிரமிப்பு கண்காணிப்புக்கு வழிவகுக்கும் என்று விமர்சகர்கள் வாதிடுகின்றனர், இதில் கனடாவின் அரசியலமைப்பு, "இருப்பினும் உட்பிரிவு" மற்றும் சட்டபூர்வமான இடைமறிப்பு திறன்கள் பற்றிய விவாதங்கள் அடங்கும்.
இந்த விவாதத்தில் டிரக் ஓட்டுனர் போராட்டங்களின் போது போன்ற கண்காணிப்பின் வரலாற்று எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் அரசாங்கத்தின் வரம்பு மீறல், தனியுரிமை மற்றும் அதிகாரத்திற்கு சமூக பதில்கள் போன்ற பரந்த கருப்பொருள்கள் ஆகியவை அடங்கும்.
மென்பொருள் பொறியியலில், குறிப்பாக உள்கட்டமைப்பு அமைப்புகளில் தேவையற்ற சிக்கல்களுக்கு பங்களிக்கும் மூன்று அடிப்படை விதிகளை கட்டுரை விவாதிக்கிறது.
**முதல் விதி **: தொடர்ச்சியான மாற்றங்கள் காரணமாக நன்கு வடிவமைக்கப்பட்ட அமைப்புகள் காலப்போக்கில் மோசமாக வடிவமைக்கப்பட்டவையாக சிதைகின்றன.
**இரண்டாவது விதி **: வெற்றிகரமான அமைப்புகள் நல்ல சுருக்க வடிவமைப்பை விட சந்தை பங்கிற்கு முன்னுரிமை அளிப்பதால் சிக்கலானது அதிகரிக்கிறது, இது கடினமான-மாற்றியமைக்க அமைப்புகள ுக்கு வழிவகுக்கிறது.
**மூன்றாவது விதி **: மென்பொருள் சிக்கலான தன்மைக்கு மேல் வரம்பு இல்லை, இது டெவலப்பர்களின் பல்வேறு திறன்கள் மற்றும் தத்துவங்களால் இயக்கப்படுகிறது, இதன் விளைவாக சிக்கலான வடிவமைப்புகள் ஏற்படுகின்றன.
இந்த விவாதம் மென்பொருள் சிக்கலான தன்மையை நிர்வகிப்பதில் உள்ள சவால்களை நிவர்த்தி செய்கிறது, குறிப்பாக மரபு அமைப்புகளில், மற்றும் செலவு மற்றும் தரத்திற்கு இடையிலான பரிமாற்றங்கள், பெரும்பாலும் தொழில்நுட்ப கடனுக்கு வழிவகுக்கிறது.
இது அதிகரிக்கும் மறுசீரமைப்பின் முக்கியத்துவத்தை வலியுறுத்துகிறது, வலுவான பொறியியல் கலாச்சாரத்தை பராமரித்தல் மற்றும் மென்பொருளை திறம்பட நிர்வகிக்க அத்தியாவசிய மற்றும் தற்செயலான சிக்கலான தன்மைக்கு இடையில் வேறுபடுத்துகிறது.
தொடர்ச்சியான பராமரிப்பின் அவசியம், மோசமான மேம்பாட்டுத் தேர்வுகளின் தாக்கம் மற்றும் மறுசீரமைப்பு முயற்சிகளை நியாயப்படுத்துவதில் நிர்வாக ஆதரவின் பங்கு ஆகியவற்றை பங்கேற்பாளர்கள் எடுத்துரைக்கின்றனர்.
மைக்கேல் லிஞ்ச் 2020 ஆம் ஆண்டின் நடுப்பகுதியில் TinyPilot ஐ உருவாக்கினார், இது ரிமோட் சர்வர் கட்டுப்பாட்டுக்கான சாதனமாகும், இது விரைவாக பிரபலமடைந்தது மற்றும் ஆண்டு வருவாயில் $1M மற்றும் ஏழு பேர் கொண்ட குழுவுடன் வணிகமாக வளர்ந்தது.
லிஞ்ச் TinyPilot ஐ $600k க்கு விற்றார், செலவுகளுக்குப் பிறகு $490,803 நிகர ஈட்டினார், வன்பொருள் வணிகத்தை நிர்வகிப்பதற்கான மன அழுத்தம் மற்றும் குறியீட்டிற்குத் திரும்பி ஒரு குடும்பத்தைத் தொடங்குவதற்கான விருப்பம் காரணமாக.
Quiet Light Brokerage ஆல் எளிதாக்கப்பட்ட இந்த விற்பனை, நிறுவனர் மன அழுத்தத்தை சமநிலைப்படுத்துதல், வாங்குபவரைக் கண்டறிதல் மற்றும் உரிய விடாமுயற்சியை நிர்வகித்தல் போன்ற சவால்களை உள்ளடக்கியது; வாங்கியவர் ஸ்காட், ஒரு கார்ப்பரேட் ஊடக நிபுணர்.
மைக்கேல் லிஞ்ச் தனது வணிகமான TinyPilot ஐ விற்றார், மேலும் விற்பனையில் ஈடுபட்டுள்ள குறிப்பிடத்தக்க செலவுகளைப் பற்றி விவாதித்தார், இதில் தரகர் கமிஷன்கள் மற்றும் சட்டக் கட்டணங்கள் அடங்கும், இது விற்பனை விலையில் சுமார் 18% ஆகும்.
லிஞ்சின் தொழில்முனைவோர் பயணத்தில் கூகிளில் அதிக ஊதியம் பெறும் வேலையிலிருந்து சுயாட்சி மற்றும் படைப்பாற்றலை மதிப்பிடுவது, தொழில்முனைவின் கல்வி மதிப்பை முன்னிலைப்படுத்துவது மற்றும் மொத்த இழப்பீட்டில் தொழில்நுட்பத் துறையின் கவனத்தை விமர்சிப்பது ஆகியவை அடங்கும்.
லிஞ்ச் எதிர்கால முயற்சிகளை பூட்ஸ்டார்ப் செய்ய திட்டமிட்டுள்ளது, கல்வி தயாரிப்புகள் மற்றும் ஒரு சேவையாக மென்பொருள் (SaaS) ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்துகிறது, அதன் சிக்கல்கள் மற்றும் சவால்கள் காரணமாக வன்பொருளைத் தவிர்க்கிறது.
நவம்பர் 2023 இல், OpenAI இன் குழு எதிர்பாராத விதமாக CEO சாம் ஆல்ட்மேனை நீக்கியது, "அப்பட்டமான பொய்" மற்றும் கையாளுதல் நடத்தையை மேற்கோள் காட்டி, இது நம்பிக்கையை அரித்தது.
OpenAI ஸ்டார்ட்அப் ஃபண்டின் ஆல்ட்மேனின் வெளியிடப்படாத உரிமை, தவறான பாதுகாப்புத் தகவல்களை வழங்குதல் மற்றும் நச்சுப் பணிச்சூழலை உருவாக்குதல் ஆகியவை குறிப்பிட்ட சிக்கல்களில் அடங்கும்.
இந்த குற்றச்சாட்டுகள் இருந்தபோதிலும், ஊழியர்கள் மற்றும் மைக்ரோசாப்ட் ஆதரவு உட்பட உள் மற்றும் வெளிப்புற அழுத்தங்கள் ஆல்ட்மேனை மீண்டும் பணியமர்த்த வழிவகுத்தது, ஒரு சுயாதீன மதிப்பாய்வு தயாரிப்பு பாதுகாப்பு அல்லது நிறுவன செயல்பாடுகளில் எந்த பிரச்சனையும் இல்லை என்று கண்டறிந்தது.
முன்னாள் OpenAI போர்டு உறுப்பினர் ஒருவர் சாம் ஆல்ட்மேன் நேர்மையின்மை காரணமாக பணிநீக்கம் செய்யப்பட்டதை வெளிப்படுத்தினார், ChatGPT இன் வெளியீடு குறித்த குழுவின் விழிப்புணர்வு குறித்து கேள்விகளை எழுப்பினார்.
இந்த நிலைமை நிறுவன வெளிப்படைத்தன்மை, வாரிய மேற்பார்வை மற்றும் நெறிமுறை ஆளுகை பற்றிய விவாதங்களைத் தூண்டியுள்ளது, என்ரான் போன்ற பெருநிறுவன தோல்விகளுடன் ஒப்பிடுகிறது.
OpenAI இன் நம்பிக்கை மற்றும் பாதுகாப்பு நடைமுறைகள் குறித்து சந்தேகம் உள்ளது, பணியாளர் வெளியேற்றம் மற்றும் ஆல்ட்மேனின் தலைமை பற்றிய விமர்சனம், தொழில்நுட்ப திறமை மற்றும் குழுவின் பங்கு பற்றிய விவாதங்களுடன்.
உள் கூகிள் தேடல் ஆவணங்களின் ஒரு பெரிய கசிவு, கிளிக்குகள், இணைப்புகள், உள்ளடக்கம், நிறுவனங்கள் மற்றும் குரோம் தரவு பயன்பாடு உட்பட கூகிளின் தரவரிசை வழிமுறையின் முக்கிய அம்சங்களை வெளிப்படுத்தியுள்ளது.
தொழில் வல்லுநர்கள் ராண்ட் ஃபிஷ்கின் மற்றும் மைக்கேல் கிங் ஆகியோர் ஆவணங்களை பகு ப்பாய்வு செய்து, 2,596 தரவரிசை தொகுதிகள், இணைப்பு பன்முகத்தன்மை, பொருத்தம், வெற்றிகரமான கிளிக்குகள் மற்றும் பிராண்ட் அங்கீகாரம் ஆகியவற்றின் முக்கியத்துவத்தை வெளிப்படுத்தினர்.
தரவரிசைகளை சரிசெய்ய ஆசிரியர் தகவல், தள அதிகாரம் மற்றும் "ட்விட்லர்கள்" ஆகியவற்றை கூகிள் பயன்படுத்துவதையும் ஆவணங்கள் வெளிப்படுத்துகின்றன, தரவரிசை காரணிகளின் அறியப்படாத சரியான எடை இருந்தபோதிலும் எஸ்சிஓக்களுக்கு மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன.
ஒரு கசிந்த கூகிள் தேடல் ஆவணம் தரவரிசை வழிமுறை மற்றும் தேடல் முடிவுகளில் கூகிளின் விளம்பர திட்டத்தின் செல்வாக்கு பற்றிய விவாதங்களைத் தூண்டியுள்ளத ு.
பயனர்கள் காகி மற்றும் search.marginalia.nu போன்ற மாற்றுகளைப் பற்றி விவாதிக்கின்றனர், காகியின் தனிப்பயனாக்கம், வணிகரீதியற்ற கவனம் மற்றும் ஸ்பேம் மற்றும் AI-உருவாக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்தில் உள்ள சிக்கல்கள் பற்றிய கலவையான மதிப்புரைகளுடன்.
விளம்பர வருவாயை விட பயனர் விருப்பங்களுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கும் தேடுபொறிகளுக்கான விருப்பத்தை உரையாடல் எடுத்துக்காட்டுகிறது, எஸ்சிஓ கையாளுதல், பெரிய மொழி மாதிரிகளின் (எல்.எல்.எம்) திறன் மற்றும் ஆன்லைன் மதிப்புரைகளின் நம்பகத்தன்மை மற்றும் கூகிளின் தரவரிசை அளவுகோல்கள் பற்றிய கவலைகள்.
ChatTTS என்பது உரையிலிருந்து பேச்சு (TTS) மாதிரியாகும், இது உரையாடலுக்கு உகந்ததாக உள்ளது, இது ஆங்கிலம் மற்றும் சீன இரண்டையும் ஆதரிக்கிறது மற்றும் 100,000 மணிநேர தரவுகளில் பயிற்சி பெற்றது.
HuggingFace இல் உள்ள திறந்த மூல பதிப்பில் 40,000 மணிநேர முன் பயிற்சி பெற்ற மாதிரி உள்ளது, இது இயற்கை மற்றும் வெளிப்படையான பேச்சு தொகுப்பில் சிறந்து விளங்குகிறது.
இந்த மாதிரி கல்வி பயன்பாட்டிற்காக மட்டுமே, கூடுதல் அம்சங்களைத் திறப்பதற்கும் ஸ்திரத்தன்மையை மேம்படுத்துவதற்கும் எதிர்கால திட்டங்களுடன்.
ChatTTS மற்றும் Piper TTS போன்ற TTS மாடல்களின் வளர்ச்சி மற்றும் செயல்திறனை விவாதம் எடுத்துக்காட்டுகிறது, மெதுவான செயலாக்கம் மற்றும் குரல் தர சவால்கள் போன்ற சிக்கல்களைக் குறிப்பிடுகிறது.
பயனர்கள் பல மொழிகளில் உயர்தர டி.டி.எஸ்ஸின் அவசியத்தை வலியுறுத்துகின்றனர் மற்றும் ஆடியோபுக்குகளில் மனித மற்றும் தானியங்கி குரல்களின் செயல்திறனை விவாதிக்கின்றனர்.
டி.டி.எஸ் திட்டங்களில் தவறான "திறந்த மூல" கூற்றுக்கள் பற்றிய விமர்சனம் மற்றும் உண்மையான திறந்த மூல டி.டி.எஸ் மாதிரிகள் மற்றும் தரவுகளின் விரிவான பட்டியலுக்கான அழைப்பு உள்ளது.
எஸ்சிஓ நிபுணர் ராண்ட் ஃபிஷ்கின் பகிர்ந்த 2,500 பக்கங்கள் கொண்ட கூகுள் உள் ஆவணங்களின் ஒரு கசிவு, கூகுளின் பொது அறிக்கைகளுக்கும் தேடல் வழிமுறைகள் தொடர்பான அதன் உண்மையான நடைமுறைகளுக்கும் இடையிலான முரண்பாடுகளை வெளிப்படுத்தக்கூடும்.
தரவரிசை மற்றும் ஆசிரியர் தகவல்களைக் கண்காணிப்பதில் குரோம் தரவைப் பயன்படுத்துவதை ஆவணங்கள் பரிந்துரைக்கின்றன, இது கூகிளின் முந்தைய கூற்றுகளை சவால் செய்கிறது மற்றும் நிறுவனத்தின் வெளிப்படைத்தன்மை குறித்த விவாதத்தைத் தூண்டுகிறது.
ஆவணங்களின் சட்டபூர்வமான தன்மை குறித்து கூகுள் கருத்து தெரிவிக்கவில்லை, மேலும் இந்த சம்பவம் நம்பிக்கையின்மை ஆய்வுக்கு மத்தியில் கூகுளின் தேடல் நடவடிக்கைகளின் தெளிவற்ற தன்மை குறித்து நடந்து வரும் கவலைகளை எடுத்துக்காட்டுகிறது.
கூகுளின் தேடல் வழிமுறை ஆவணங்களின் ஒரு கசிவு, கூகுளின் பொது அறிக்கைகளுக்கும் அவ ற்றின் உண்மையான நடைமுறைகளுக்கும் இடையிலான சாத்தியமான முரண்பாடுகளை வெளிப்படுத்தியுள்ளது.
கூகிளின் பிரதிநிதிகள் சந்தைப்படுத்தல், தொழில்நுட்பம் மற்றும் பத்திரிகை சமூகங்களிலிருந்து துல்லியமான கண்டுபிடிப்புகளை இழிவுபடுத்தியிருக்கலாம் என்று கசிவு அறிவுறுத்துகிறது, இது எஸ்சிஓ கையாளுதல் பற்றிய நெறிமுறை கவலைகளை எழுப்புகிறது.
கிட்ஹப்பில் சட்ட விவாதங்கள் கசிவின் முக்கியத்துவம் மற்றும் சட்டபூர்வத்தன்மையை விவாதித்து வருகின்றன, வர்த்தக ரகசிய நிலை மற்றும் பதிப்புரிமை பாதுகாப்புகள் மீதான அதன் தாக்கம் குறித்து மாறுபட்ட கருத்துக்கள் உள்ளன.