2024-05-29

หูฟัง AI แยกลําโพงตัวเดียวในฝูงชนโดยการตรวจจับการจ้องมอง

• มหาวิทยาลัยวอชิงตัน (UW) ได้พัฒนาระบบ AI ชื่อ "Target Speech Hearing" ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้จดจ่อกับลําโพงตัวเดียวในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงดังโดยมองไปที่ลําโพงเหล่านี้เป็นเวลาสามถึงห้าวินาที
• นําเสนอในการประชุม ACM CHI ระบบนี้ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อแยกและขยายเสียงของผู้พูดที่ต้องการแบบเรียลไทม์
• ขณะนี้อยู่ในขั้นตอนการพิสูจน์แนวคิดเทคโนโลยีได้รับการทดสอบกับอาสาสมัคร 21 คนที่รายงานว่ามีความชัดเจนที่ดีขึ้นอย่างมีนัยสําคัญโดยมีแผนในอนาคตที่จะขยายไปยังเอียร์บัดและเครื่องช่วยฟัง

ปฏิกิริยา

• ข้อความสํารวจกลยุทธ์และเทคโนโลยีเพื่อปรับปรุงประสบการณ์การได้ยินในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงดัง โดยเน้นที่หูฟัง AI การออกแบบเสียงขั้นสูง และเทคโนโลยีตัดเสียงรบกวน
• เน้นย้ําถึงความท้าทายของวัสดุร้านอาหารสมัยใหม่ที่ก่อให้เกิดเสียงรบกวนและการใช้เทคนิคการลดเสียงแม้จะมีปัญหาด้านการบํารุงรักษาและความสวยงาม
• มีการหารือเกี่ยวกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี เช่น ไมโครโฟนแบบกําหนดทิศทาง การรู้จําเสียงแบบเรียลไทม์ และการกรองเสียงแบบเลือก พร้อมกับข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและการใช้งานในทางที่ผิดที่อาจเกิดขึ้น

อดีตสมาชิกคณะกรรมการ OpenAI เปิดเผยคําโกหกและการประพฤติมิชอบเบื้องหลังการขับไล่ช่วงสั้นๆ ของ Sam Altman

• Helen Toner อดีตสมาชิกคณะกรรมการ OpenAI เปิดเผยว่า Sam Altman ถูกปลดออกจากตําแหน่ง CEO ในช่วงสั้นๆ เนื่องจากความไม่ซื่อสัตย์และการระงับข้อมูลจากคณะกรรมการหลายครั้ง
• ตัวอย่าง ได้แก่ คณะกรรมการที่เรียนรู้เกี่ยวกับการเปิดตัว ChatGPT ผ่าน Twitter และ Altman ไม่เปิดเผยผลประโยชน์ทางการเงินของเขาในบริษัท พร้อมกับข้อกล่าวหาว่าให้ข้อมูลด้านความปลอดภัยที่ไม่ถูกต้องและ "การล่วงละเมิดทางจิตใจ" โดยผู้บริหารสองคน
• Altman ได้รับการคืนสถานะเป็น CEO น้อยกว่าหนึ่งสัปดาห์ต่อมาหลังจากที่พนักงานขู่ว่าจะลาออกและ Microsoft แสดงความสนใจที่จะจ้างทีมของเขา โทนเนอร์ลาออกไม่นานหลังจากที่เขากลับมา

ปฏิกิริยา

• Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ถูกขับไล่ชั่วครู่แล้วจ้างใหม่ เผยให้เห็นความตึงเครียดระหว่างอํานาจของคณะกรรมการและอิทธิพลของนักลงทุนและผู้ก่อตั้งรายสําคัญ
• การจัดการที่ผิดพลาดของคณะกรรมการในการไล่ออกของ Altman นําไปสู่ฟันเฟืองของพนักงานที่สําคัญและการขู่ว่าจะลาออกจํานวนมากซึ่งเน้นย้ําถึงพลวัตที่ซับซ้อนของการกํากับดูแลกิจการอิทธิพลของพนักงานและผลประโยชน์ทางการเงิน
• เหตุการณ์ดังกล่าวจุดประกายการอภิปรายในวงกว้างเกี่ยวกับความเป็นผู้นําในด้านเทคโนโลยีผลกระทบทางจริยธรรมของพฤติกรรมที่โหดเหี้ยมและบทบาทของการสื่อสารและจริยธรรมในการกํากับดูแลกิจการ

พิจารณาการเปลี่ยนเส้นทาง HTTP-to-HTTPS สําหรับ API อีกครั้งเพื่อเพิ่มความปลอดภัย

• การเปลี่ยนเส้นทาง HTTP-to-HTTPS สามารถเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือเปิดใช้งานการโจมตีแบบ Man-In-The-Middle (MITM) โดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับ API ที่เข้าถึงโดยซอฟต์แวร์ที่อาจไม่สามารถจัดการส่วนหัวด้านความปลอดภัยได้
• เทคนิคต่างๆ เช่น HSTS (HTTP Strict Transport Security) และโหมด HTTPS-Only ช่วยปรับปรุงความปลอดภัย แต่อาจไม่เพียงพอสําหรับ API โดยเน้นย้ําถึงความจําเป็นในการใช้วิธีการที่รวดเร็วในการตรวจจับข้อผิดพลาดตั้งแต่เนิ่นๆ
• แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดควรได้รับการอัปเดตเพื่อแนะนําให้ API ปฏิเสธคําขอที่ไม่ได้เข้ารหัสทั้งหมด และเพิกถอนข้อมูลเข้าสู่ระบบ API ที่ส่งผ่านการเชื่อมต่อที่ไม่ได้เข้ารหัสเพื่อป้องกันความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

ปฏิกิริยา

• การอภิปรายเน้นย้ําถึงการเพิ่มความปลอดภัยของ API โดยการเปลี่ยนเส้นทาง HTTP ไปยัง HTTPS และเพิกถอนคีย์ API ที่ส่งผ่าน HTTP เพื่อป้องกันการโจมตีแบบ Man-in-the-Middle (MITM)
• โดยเน้นย้ําถึงความสําคัญของการจัดการคีย์ API ที่เหมาะสม โดยใช้แฮช nonces และการประทับเวลาที่มีลายเซ็นสําหรับการตรวจสอบสิทธิ์ และความจําเป็นของ HTTPS สําหรับความสมบูรณ์ของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว
• การสนทนาวิพากษ์วิจารณ์การพึ่งพาผู้ออกใบรับรองและแนะนําวิธีแก้ปัญหาที่ใช้งานได้จริง เช่น URL ที่ไม่ซ้ํากันหรือคีย์ API สําหรับการควบคุมการเข้าถึงที่ปลอดภัยในบริบทเฉพาะ

Llama3-V: โมเดลต่อเนื่องหลายรูปแบบมูลค่า $500 เป็นคู่แข่งกับ GPT-4V ในด้านประสิทธิภาพ

• Llama3-V เป็นโมเดลต่อเนื่องหลายรูปแบบใหม่ที่ใช้ Llama3 ซึ่งออกแบบมาเพื่อแข่งขันกับรุ่นที่ใหญ่กว่า เช่น GPT-4V แต่มีต้นทุนที่ต่ํากว่ามาก (ต่ํากว่า 500 ดอลลาร์)
• มันเหนือกว่าโมเดลที่ล้ําสมัยในปัจจุบัน Llava โดย 10-20% ในเกณฑ์มาตรฐานความเข้าใจต่อเนื่องหลายรูปแบบ โดยใช้ SigLIP สําหรับการฝังรูปภาพและจัดแนวโทเค็นภาพและข้อความผ่านบล็อกการฉายภาพที่มีเลเยอร์ความสนใจในตนเอง
• การเพิ่มประสิทธิภาพที่สําคัญ ได้แก่ การฝังภาพก่อนการคํานวณและการใช้ประโยชน์จาก MPS/MLX เพื่อการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพ โดยมีกระบวนการฝึกอบรมที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมล่วงหน้ากับตัวอย่าง 600,000 ตัวอย่าง และการปรับแต่งอย่างละเอียดภายใต้การดูแล 1 ล้านตัวอย่าง

ปฏิกิริยา

• บทความนี้เปรียบเทียบโมเดล AI ต่อเนื่องหลายรูปแบบ โดยเน้นที่ Llama 3-V ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ตรงกับประสิทธิภาพของ GPT-4V แต่มีขนาดเล็กกว่าและถูกกว่า
• โดยเน้นว่าโมเดลอย่าง InternVL-1.5 และ CogVLM มีประสิทธิภาพเหนือกว่า Llava โดยรุ่นเฉพาะมีความโดดเด่นในงานต่างๆ เช่น OCR (การรู้จําอักขระด้วยแสง) และความเข้าใจ GUI (ส่วนต่อประสานกราฟิกกับผู้ใช้)
• ข้อจํากัด และความคุ้มค่าของโมเดลเหล่านี้ รวมถึงการใช้ GPT-4V ในการผลิตสําหรับงานภาพ และประสิทธิภาพของเครื่องมือ OCR สมัยใหม่ เช่น PaddleOCR และ TrOCR

Mistral AI เปิดตัว Codestral: AI กําเนิดที่ทรงพลังสําหรับการสร้างโค้ด

• เมื่อวันที่ 29 พฤษภาคม 2024 Mistral AI ได้เปิดตัว Codestral ซึ่งเป็นโมเดล AI กําเนิดแบบเปิดสําหรับการสร้างโค้ด ซึ่งได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับภาษาโปรแกรมมากกว่า 80 ภาษา
• Codestral มีขนาดโมเดล 22B และหน้าต่างบริบท 32k ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่าคู่แข่งในเกณฑ์มาตรฐาน เช่น RepoBench และ HumanEval
• มีให้ใช้งานภายใต้ใบอนุญาตที่ไม่ใช่การผลิตของ Mistral AI Codestral สามารถเข้าถึงได้ผ่านปลายทางเฉพาะหรือรวมเข้ากับเครื่องมือต่างๆ เช่น VSCode และ JetBrains โดยนักพัฒนาต่างยกย่องความเร็ว ความแม่นยํา และผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทํางาน

ปฏิกิริยา

• Mistral's Code Model ซึ่งเผยแพร่โดย mistral.ai มีใบอนุญาตที่เข้มงวดซึ่งห้ามการใช้งานเชิงพาณิชย์สภาพความเป็นอยู่และการใช้งานภายในของ บริษัท จํากัด การใช้งานจริงและทําให้เกิดการวิพากษ์วิจารณ์
• การถกเถียงเกี่ยวกับใบอนุญาตของ Mistral เน้นประเด็นที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับลิขสิทธิ์และการออกใบอนุญาตในเนื้อหาที่สร้างโดย AI และการใช้คําว่า "โอเพ่นซอร์ส" ในทางที่ผิดใน AI
• ผู้ใช้แสดงความไม่พอใจกับการสร้างโค้ดที่ไม่สอดคล้องกันของ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่ซับซ้อน และหารือเกี่ยวกับข้อจํากัดและความสามารถของโมเดล AI ต่างๆ รวมถึง Llama ของ Meta และโมเดล GPT ของ OpenAI

บทเรียนสําคัญจากปีแห่งการสร้างแบบจําลองภาษาขนาดใหญ่ (ตอนที่ 1)

• บทความ "สิ่งที่เราเรียนรู้จากหนึ่งปีของการสร้างด้วย LLMs (ตอนที่ 1)" โดย Eugene Yan และเพื่อนร่วมงานสํารวจความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วและการใช้งานจริงของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในขณะที่จัดการกับความท้าทายในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI ที่มีประสิทธิภาพ
• บทเรียนสําคัญ ได้แก่ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการกระตุ้นเตือน การสร้างการดึงข้อมูล (RAG) วิศวกรรมโฟลว์ และการประเมินผล โดยเน้นเทคนิคต่างๆ เช่น การแจ้ง n-shot และการกระตุ้นห่วงโซ่ความคิด
• บทความนี้ยังให้คําแนะนําด้านการปฏิบัติงานเกี่ยวกับการจัดการตัวแทน AI การปรับแต่งพร้อมท์ การปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียด และการลดต้นทุนและเวลาแฝงผ่านการแคช โดยเน้นการประเมินเชิงปฏิบัติและแนวทางที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง

ปฏิกิริยา

• ข้อมูลเชิงลึกจากหนึ่งปีของการทํางานกับ Large Language Models (LLM) เน้นย้ําถึงความสําคัญของการสุ่มตัวอย่างหลายครั้งเพื่อลดอัตราการเห็นภาพหลอนและสร้างเหตุผลก่อนการตัดสินใจเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยํายิ่งขึ้น
• บทความนี้กล่าวถึงความท้าทายในการประเมินเอาต์พุต LLM ผลกระทบของอุณหภูมิต่อการสุ่มเอาต์พุต และความเข้าใจผิดเกี่ยวกับการสุ่มตัวอย่าง พร้อมด้วยประสบการณ์ในการใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น แพตช์บอทและการค้นหาลําแสง
• มันจัดการกับความกังวลในอุตสาหกรรมเช่นอัตราข้อผิดพลาดสูงการลงทุนที่ขับเคลื่อนด้วย FOMO และการผลักดันเชิงรุกโดย บริษัท ต่างๆเช่น Google เพื่อรวม AI แม้จะมีปัญหาคุณภาพบริการที่อาจเกิดขึ้น

คําสั่งให้กลับเข้าสํานักงานเสี่ยงสูญเสียผู้มีความสามารถระดับสูงเตือนผู้เชี่ยวชาญ

• ศาสตราจารย์ Kevin Murphy จาก University of Limerick อ้างว่าพนักงานทางไกลมีประสิทธิผลและความพึงพอใจมากกว่าเมื่อเทียบกับผู้ที่ทํางานในสํานักงาน
• การผลักดันให้ Return to Office (RTO) กําหนดให้หลังเกิดโรคระบาดมีความเสี่ยงที่จะสูญเสียผู้มีความสามารถระดับสูง เนื่องจากปัจจุบันพนักงานจํานวนมากปฏิเสธบรรทัดฐานของสํานักงานแบบดั้งเดิม
• ผู้บริหารควรให้เหตุผลและแรงจูงใจที่น่าสนใจในการกลับมาที่สํานักงานยอมรับการเปลี่ยนแปลงของพลวัตของอํานาจที่เอื้อต่อพนักงานหรือเสี่ยงต่อการสูญเสียความสามารถอันมีค่าให้กับคู่แข่งที่ยืดหยุ่นมากขึ้น

ปฏิกิริยา

• การถกเถียงกันระหว่างการทํางานระยะไกลและการกลับสู่สํานักงาน (RTO) กําหนดให้มุ่งเน้นไปที่ความยืดหยุ่นความสะดวกสบายและการสูญเสียพนักงานที่ชอบทํางานระยะไกล
• การเดินทางทําให้บางคนได้พักสมอง แต่นําเสนอความท้าทาย เช่น มลพิษ ค่าใช้จ่ายสูง และขอบเขตที่พร่ามัวสําหรับผู้อื่น ซึ่งส่งผลต่อความสมดุลระหว่างชีวิตและการทํางานและการเติบโตของอาชีพ
• การทํางานทางไกลถูกมองว่ามีประสิทธิภาพและยั่งยืนมากขึ้น โดยให้ประโยชน์ต่างๆ เช่น เวลาครอบครัวที่เพิ่มขึ้นและการปล่อยคาร์บอนที่ลดลง แต่อาจละเลยพนักงานรุ่นเยาว์และต้องการการสื่อสารที่ชัดเจนเกี่ยวกับผลประโยชน์ของ RTO

Bill C-26 ของแคนาดา: อํานาจที่เป็นที่ถกเถียงกันในการติดตั้งแบ็คดอร์เครือข่ายสําหรับการเฝ้าระวัง

• Bill C-26 ซึ่งเป็นร่างกฎหมายความปลอดภัยทางไซเบอร์ของรัฐบาลกลางในแคนาดา ให้อํานาจรัฐบาลในการบังคับให้บริษัทโทรคมนาคมติดตั้งแบ็คดอร์ในเครือข่ายที่เข้ารหัส ซึ่งอาจส่งผลต่อความปลอดภัย
• นักวิจารณ์รวมถึง Citizen Lab ของมหาวิทยาลัยโตรอนโตโต้แย้งว่ามาตรการเหล่านี้จะทําให้การเข้ารหัส 5G และคุณสมบัติด้านความปลอดภัยอื่น ๆ อ่อนแอลงซึ่งจะเพิ่มความเสี่ยงต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์
• แม้จะมีคําเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ แต่ร่างกฎหมายดังกล่าวก็ก้าวหน้าโดยไม่มีการแก้ไข ซึ่งขัดแย้งกับจุดยืนในการเข้ารหัสของแคนาดาและอาจเป็นแบบอย่างที่อันตรายสําหรับประเทศอื่นๆ

ปฏิกิริยา

• รัฐบาลแคนาดากําลังมองหาอํานาจในการสร้างแบ็คดอร์ลับในเครือข่ายโทรคมนาคมสําหรับการเฝ้าระวัง โดยข้ามการกํากับดูแลทางกฎหมายแบบดั้งเดิม ซึ่งทําให้เกิดข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวที่สําคัญและอาจนําไปสู่การละเมิดโดยหน่วยงานบังคับใช้กฎหมาย
• นักวิจารณ์โต้แย้งว่าสิ่งนี้อาจนําไปสู่การตรวจสอบที่รุกรานซึ่งคล้ายกับแนวทางปฏิบัติของ NSA ซึ่งเกี่ยวข้องกับการอภิปรายเกี่ยวกับรัฐธรรมนูญของแคนาดา "แม้จะมีมาตรา" และความสามารถในการสกัดกั้นที่ชอบด้วยกฎหมาย
• การอภิปรายประกอบด้วยตัวอย่างทางประวัติศาสตร์ของการเฝ้าระวัง เช่น ระหว่างการประท้วงของคนขับรถบรรทุก และหัวข้อที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับการเข้าถึงของรัฐบาล ความเป็นส่วนตัว และการตอบสนองทางสังคมต่อผู้มีอํานาจ

กฎหมายพื้นฐานสามข้อที่ควบคุมความซับซ้อนที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ของระบบซอฟต์แวร์

• บทความนี้กล่าวถึงกฎพื้นฐานสามข้อที่ก่อให้เกิดความซับซ้อนที่ไม่จําเป็นในวิศวกรรมซอฟต์แวร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบโครงสร้างพื้นฐาน
• กฎข้อที่หนึ่ง: ระบบที่ออกแบบมาอย่างดีจะเสื่อมสภาพเป็นระบบที่ออกแบบมาไม่ดีเมื่อเวลาผ่านไปเนื่องจากการปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่อง
• กฎข้อที่สอง: ความซับซ้อนเพิ่มขึ้นเนื่องจากระบบที่ประสบความสําเร็จให้ความสําคัญกับส่วนแบ่งการตลาดมากกว่าการออกแบบนามธรรมที่ดี ซึ่งนําไปสู่ระบบที่ปรับเปลี่ยนได้ยาก
• กฎข้อที่สาม: ไม่มีขีดจํากัดสูงสุดของความซับซ้อนของซอฟต์แวร์ ซึ่งขับเคลื่อนโดยความสามารถและปรัชญาที่หลากหลายของนักพัฒนา

ปฏิกิริยา

• การอภิปรายกล่าวถึงความท้าทายในการจัดการความซับซ้อนของซอฟต์แวร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบเดิม และการแลกเปลี่ยนระหว่างต้นทุนและคุณภาพ ซึ่งมักนําไปสู่หนี้ทางเทคนิค
• การรักษาวัฒนธรรมทางวิศวกรรมที่แข็งแกร่ง และการแยกความแตกต่างระหว่างความซับซ้อนที่จําเป็นและโดยไม่ได้ตั้งใจเพื่อจัดการซอฟต์แวร์อย่างมีประสิทธิภาพ
• ผู้เข้าร่วมเน้นย้ําถึงความจําเป็นของการบํารุงรักษาอย่างต่อเนื่องผลกระทบของทางเลือกในการพัฒนาที่ไม่ดีและบทบาทของการสนับสนุนการจัดการในการพิสูจน์ความพยายามในการปรับโครงสร้างใหม่

จากการเริ่มต้นสู่การขาย: การเดินทางของ Michael Lynch กับ TinyPilot

• Michael Lynch สร้าง TinyPilot ในช่วงกลางปี 2020 ซึ่งเป็นอุปกรณ์สําหรับควบคุมเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล ซึ่งได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วและเติบโตเป็นธุรกิจที่มีรายได้ต่อปี 1 ล้านดอลลาร์และทีมงานเจ็ดคน
• ลินช์ขาย TinyPilot ในราคา 600,000 ดอลลาร์ โดยหักค่าใช้จ่ายได้ 490,803 ดอลลาร์ เนื่องจากความเครียดในการจัดการธุรกิจฮาร์ดแวร์และความปรารถนาที่จะกลับไปเขียนโค้ดและเริ่มต้นครอบครัว
• การขายซึ่งอํานวยความสะดวกโดย Quiet Light Brokerage เกี่ยวข้องกับความท้าทายต่างๆ เช่น การสร้างสมดุลระหว่างความเครียดของผู้ก่อตั้ง ผู้ซื้อคือ Scott ผู้เชี่ยวชาญด้านสื่อองค์กร

ปฏิกิริยา

• Michael Lynch ขายธุรกิจ TinyPilot ของเขาและหารือเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายที่สําคัญที่เกี่ยวข้องกับการขาย รวมถึงค่าคอมมิชชั่นนายหน้าและค่าธรรมเนียมทางกฎหมาย ซึ่งคิดเป็นประมาณ 18% ของราคาขาย
• เส้นทางการเป็นผู้ประกอบการของ Lynch รวมถึงการเปลี่ยนจากงานที่ได้ค่าตอบแทนสูงที่ Google ไปสู่การให้คุณค่ากับความเป็นอิสระและความคิดสร้างสรรค์โดยเน้นคุณค่าทางการศึกษาของการเป็นผู้ประกอบการและวิพากษ์วิจารณ์การมุ่งเน้นของอุตสาหกรรมเทคโนโลยีที่ค่าตอบแทนทั้งหมด
• ลินช์วางแผนที่จะเริ่มต้นกิจการในอนาคตโดยมุ่งเน้นไปที่ผลิตภัณฑ์เพื่อการศึกษาและซอฟต์แวร์เป็นบริการ (SaaS) หลีกเลี่ยงฮาร์ดแวร์เนื่องจากความซับซ้อนและความท้าทาย

อดีตสมาชิกคณะกรรมการ OpenAI เปิดเผยเหตุผลเบื้องหลังการไล่ออกและการคืนสถานะของ Sam Altman

• ในเดือนพฤศจิกายน 2023 คณะกรรมการของ OpenAI ได้ไล่ออก CEO Sam Altman โดยไม่คาดคิด โดยอ้างถึง "การโกหกโดยสิ้นเชิง" และพฤติกรรมบงการ ซึ่งกัดกร่อนความไว้วางใจ
• ปัญหาเฉพาะ ได้แก่ การเป็นเจ้าของกองทุน OpenAI Startup Fund ที่ไม่เปิดเผยของ Altman การให้ข้อมูลด้านความปลอดภัยที่ไม่ถูกต้อง และการสร้างสภาพแวดล้อมการทํางานที่เป็นพิษ
• แม้จะมีข้อกล่าวหาเหล่านี้ แต่แรงกดดันภายในและภายนอก รวมถึงการสนับสนุนจากพนักงานและ Microsoft นําไปสู่การคืนสถานะของ Altman โดยการตรวจสอบโดยอิสระไม่พบปัญหาเกี่ยวกับความปลอดภัยของผลิตภัณฑ์หรือการดําเนินงานของบริษัท

ปฏิกิริยา

• อดีตสมาชิกคณะกรรมการของ OpenAI เปิดเผยว่า Sam Altman ถูกไล่ออกเนื่องจากความไม่ซื่อสัตย์ ทําให้เกิดคําถามเกี่ยวกับการรับรู้ของคณะกรรมการเกี่ยวกับการเปิดตัว ChatGPT
• สถานการณ์ดังกล่าวได้จุดประกายการอภิปรายเกี่ยวกับความโปร่งใสขององค์กรการกํากับดูแลคณะกรรมการและการกํากับดูแลด้านจริยธรรมโดยมีการเปรียบเทียบกับความล้มเหลวขององค์กรเช่น Enron
• มีความสงสัยเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติด้านความไว้วางใจและความปลอดภัยของ OpenAI ด้วยการลาออกของพนักงานและการวิพากษ์วิจารณ์ความเป็นผู้นําของ Altman ควบคู่ไปกับการอภิปรายเกี่ยวกับความสามารถทางเทคนิคและบทบาทของคณะกรรมการ

การรั่วไหลของการค้นหาของ Google เปิดเผยความลับของอัลกอริทึมการจัดอันดับและ 2,596 โมดูล

• การรั่วไหลของเอกสาร Google Search ภายในครั้งใหญ่ได้เปิดเผยแง่มุมที่สําคัญของอัลกอริทึมการจัดอันดับของ Google รวมถึงการใช้การคลิก ลิงก์ เนื้อหา เอนทิตี และข้อมูล Chrome
• ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม Rand Fishkin และ Michael King วิเคราะห์เอกสารโดยเปิดเผยโมดูลการจัดอันดับ 2,596 โมดูลความสําคัญของความหลากหลายของลิงก์ความเกี่ยวข้องการคลิกที่ประสบความสําเร็จและการจดจําแบรนด์
• เอกสารดังกล่าวยังเปิดเผยการใช้ข้อมูลผู้เขียน อํานาจหน้าที่ของไซต์ และ "ผู้ทวิดเดิล" ของ Google เพื่อปรับการจัดอันดับ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าสําหรับ SEO แม้ว่าจะไม่ทราบน้ําหนักที่แน่นอนของปัจจัยการจัดอันดับก็ตาม

ปฏิกิริยา

• เอกสาร Google Search ที่รั่วไหลออกมาได้จุดชนวนให้เกิดการถกเถียงกันเกี่ยวกับอัลกอริทึมการจัดอันดับและอิทธิพลของโปรแกรมโฆษณาของ Google ที่มีต่อผลการค้นหา
• ผู้ใช้กําลังหารือเกี่ยวกับทางเลือกอื่น เช่น Kagi และ search.marginalia.nu โดยมีบทวิจารณ์ที่หลากหลายเกี่ยวกับการปรับแต่งของ Kagi การมุ่งเน้นที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ และปัญหาเกี่ยวกับสแปมและเนื้อหาที่สร้างโดย AI
• การสนทนาเน้นย้ําถึงความปรารถนาสําหรับเครื่องมือค้นหาที่ให้ความสําคัญกับความชอบของผู้ใช้มากกว่ารายได้จากโฆษณา สัมผัสกับการจัดการ SEO ศักยภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และความกังวลเกี่ยวกับความถูกต้องของบทวิจารณ์ออนไลน์และเกณฑ์การจัดอันดับของ Google

ChatTTS: โมเดล TTS โอเพ่นซอร์สขั้นสูงสําหรับการสนทนาที่เป็นธรรมชาติในภาษาอังกฤษและภาษาจีน

• ChatTTS เป็นรูปแบบการแปลงข้อความเป็นคําพูด (TTS) ที่ปรับให้เหมาะกับการสนทนา รองรับทั้งภาษาอังกฤษและภาษาจีน และได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลมากกว่า 100,000 ชั่วโมง
• เวอร์ชันโอเพนซอร์สบน HuggingFace ประกอบด้วยโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า 40,000 ชั่วโมง ซึ่งยอดเยี่ยมในการสังเคราะห์คําพูดที่เป็นธรรมชาติและแสดงออกด้วยการควบคุมฉันทลักษณ์ที่ละเอียด
• โมเดลนี้มีไว้สําหรับการใช้งานทางวิชาการเท่านั้นโดยมีแผนในอนาคตที่จะเปิดคุณสมบัติเพิ่มเติมและปรับปรุงความเสถียร

ปฏิกิริยา

• การอภิปรายเน้นย้ําถึงการพัฒนาและประสิทธิภาพของโมเดล TTS เช่น ChatTTS และ Piper TTS โดยสังเกตปัญหาต่างๆ เช่น การประมวลผลที่ช้าและความท้าทายด้านคุณภาพเสียง
• ผู้ใช้เน้นย้ําถึงความต้องการ TTS คุณภาพสูงในหลายภาษา และอภิปรายถึงประสิทธิภาพของเสียงของมนุษย์เทียบกับเสียงอัตโนมัติในหนังสือเสียง
• มีการวิพากษ์วิจารณ์การอ้างสิทธิ์ "โอเพ่นซอร์ส" ที่ทําให้เข้าใจผิดในโครงการ TTS และการเรียกร้องให้มีรายการโมเดลและข้อมูล TTS แบบโอเพ่นซอร์สที่ครอบคลุมอย่างแท้จริง

Google เงียบเกี่ยวกับการรั่วไหลของ 2,500 หน้าที่ถูกกล่าวหาว่ามีรายละเอียดอัลกอริทึมการค้นหา

• การรั่วไหลของเอกสารภายใน Google 2,500 หน้า ซึ่งแบ่งปันโดย Rand Fishkin ผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO อาจเปิดเผยความแตกต่างระหว่างข้อความสาธารณะของ Google กับแนวทางปฏิบัติจริงเกี่ยวกับอัลกอริทึมการค้นหา
• เอกสารดังกล่าวแนะนําให้ใช้ข้อมูล Chrome ในการจัดอันดับและติดตามข้อมูลผู้เขียน ซึ่งท้าทายการยืนยันก่อนหน้านี้ของ Google และจุดประกายการถกเถียงเกี่ยวกับความโปร่งใสของบริษัท
• Google ไม่ได้ให้ความเห็นเกี่ยวกับความถูกต้องของเอกสาร และเหตุการณ์ดังกล่าวเน้นย้ําถึงความกังวลอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับลักษณะที่คลุมเครือของการดําเนินการค้นหาของ Google ท่ามกลางการตรวจสอบการต่อต้านการผูกขาด

ปฏิกิริยา

• การรั่วไหลของเอกสารอัลกอริทึมการค้นหาของ Google ได้เปิดเผยความคลาดเคลื่อนที่อาจเกิดขึ้นระหว่างข้อความสาธารณะของ Google และแนวทางปฏิบัติที่แท้จริง
• การรั่วไหลชี้ให้เห็นว่าตัวแทนของ Google อาจทําลายการค้นพบที่ถูกต้องจากชุมชนการตลาดเทคโนโลยีและวารสารศาสตร์ทําให้เกิดความกังวลด้านจริยธรรมเกี่ยวกับการจัดการ SEO
• การอภิปรายทางกฎหมายเกี่ยวกับ GitHub กําลังถกเถียงกันถึงความสําคัญและความถูกต้องตามกฎหมายของการรั่วไหล โดยมีความคิดเห็นที่แตกต่างกันเกี่ยวกับผลกระทบต่อสถานะความลับทางการค้าและการคุ้มครองลิขสิทธิ์