Washington Üniversitesi (UW), kullanıcıların gürültülü ortamlarda üç ila beş saniye boyunca tek bir konuşmacıya bakarak odaklanmalarına yardımcı olan "Hedef Konuşma İşitme" adlı bir yapay zeka sistemi geliştirdi.
ACM CHI Konferansı'nda sunulan bu sistem, kullanıcı hareket ederken bile istenen konuşmacının sesini gerçek zamanlı olarak izole etmek ve yükseltmek için makine öğrenimini kullanıyor.
Şu anda kavram kanıtlama aşamasında olan teknoloji, netliğin önemli ölçüde arttığını bildiren 21 denek üzerinde test edildi ve gelecekte kulaklıklara ve işitme cihazlarına genişletilmesi planlanıyor.
Metin, yapay zekalı kulaklıklar, gelişmiş ses tasarımı ve gürültü önleyici teknolojilere odaklanarak gürültülü ortamlarda işitsel deneyimleri iyileştirmeye yönelik strateji ve teknolojileri araştırıyor.
Modern restoran malzemelerinin gürültüye katkıda bulunmasının ve bakım ve estetik sorunlara rağmen ses sönümleme tekniklerinin kullanılmasının zorluklarını vurgulamaktadır.
Yönlü mikrofonlar, gerçek zamanlı konuşma tanıma ve seçici ses filtreleme gibi teknolojik gelişmeler, gizlilik ve potansiyel kötüye kullanımla ilgili endişelerle birlikte tartışılmaktadır.
Eski OpenAI yönetim kurulu üyesi Helen Toner, Sam Altman'ın çok sayıda sahtekârlık örneği ve yönetim kurulundan bilgi saklaması nedeniyle kısa bir süre CEO'luk görevinden alındığını açıkladı.
Örnekler arasında, yönetim kurulunun ChatGPT'nin piyasaya sürüldüğünü Twitter üzerinden öğrenmesi ve Altman'ın şirketteki mali çıkarlarını açıklamaması ile iki yönetici tarafından yanlış güvenlik bilgileri sağlama ve "psikolojik taciz" suçlamaları yer alıyor.
Altman, personelin işten ayrılma tehdidinde bulunması ve Microsoft'un ekibini işe almakla ilgilendiğini ifade etmesinin ardından bir haftadan kısa bir süre sonra yeniden CEO olarak görevlendirildi; Toner ise geri döndükten kısa bir süre sonra istifa etti.
OpenAI CEO'su Sam Altman'ın kısa süreliğine görevden alınması ve ardından yeniden işe alınması, yönetim kurulunun yetkisi ile kilit yatırımcıların ve kurucuların etkisi arasındaki gerilimi ortaya çıkardı.
Yönetim kurulunun Altman'ın işten çıkarılmasını yanlış bir şekilde ele alması, çalışanların önemli ölçüde tepki göstermesine ve toplu istifa tehditlerine yol açarak kurumsal yönetişim, çalışan etkisi ve mali çıkarların karmaşık dinamiklerinin altını çizdi.
Olay, teknolojide liderlik, acımasız davranışların etik sonuçları ve kurumsal yönetimde iletişim ve etiğin rolü üzerine daha geniş tartışmalara yol açtı.
HTTP'den HTTPS'ye yeniden yönlendirme, özellikle güvenlik başlıklarını işleyemeyen yazılımlar tarafından erişilen API'ler için hassas verileri açığa çıkarabilir veya Ortadaki Adam (MITM) saldırılarını mümkün kılabilir.
HSTS (HTTP Strict Transport Security) ve HTTPS-Only modları gibi teknikler güvenliği artırır, ancak API'ler için yeterli olmayabilir ve hataları erken yakalamak için hızlı bir yaklaşımın gerekliliğini vurgular.
En iyi uygulamalar, API'lerin şifrelenmemiş istekleri tamamen reddetmesini ve güvenlik risklerini önlemek için şifrelenmemiş bağlantılar üzerinden gönderilen API kimlik bilgilerini iptal etmesini önerecek şekilde güncellenmelidir.
Tart ışma, HTTP'yi HTTPS'ye yönlendirerek ve Ortadaki Adam (MITM) saldırılarını önlemek için HTTP üzerinden gönderilen API anahtarlarını iptal ederek API güvenliğini artırmayı vurgulamaktadır.
Kimlik doğrulama için imzalı karmalar, nonce'lar ve zaman damgaları kullanarak uygun API anahtar yönetiminin önemini ve veri bütünlüğü ve gizliliği için HTTPS'nin gerekliliğini vurgulamaktadır.
Konuşmada Sertifika Yetkililerine olan güven eleştirilmekte ve belirli bağlamlarda güvenli erişim kontrolü için benzersiz URL'ler veya API anahtarları gibi pratik çözümler önerilmektedir.
Llama3-V, GPT-4V gibi daha büyük modellere rakip olacak şekilde tasarlanmış, ancak önemli ölçüde daha düşük maliyetli (500 $ 'ın altında) Llama3 tabanlı yeni bir çok modlu modeldir.
Görüntü gömme için SigLIP kullanan ve görsel ve metinsel belirteçleri kendi kendine dikkat katmanlarına sahip bir projeksiyon bloğu aracılığıyla hizalayan mevcut en gelişmiş model olan Llava'yı çok modlu anlama karşılaştırmalarında %10-20 oranında geride bırakmaktadır.
Temel optimizasyonlar arasında görüntü yerleştirmelerinin önceden hesaplanması ve 600.000 örnek üzerinde ön eğitim ve 1 milyon örnek üzerinde denetimli ince ayar içeren bir eğitim süreci ile verimli eğitim için MPS/MLX'ten yararlanılması yer almaktadır.
Makale, GPT-4V'nin performansını yakalamayı amaçlayan ancak daha küçük ve daha ucuz olan Llama 3-V'ye odaklanarak çeşitli çok modlu yapay zeka modellerini karşılaştırıyor.
InternVL-1.5 ve CogVLM gibi modellerin Llava'dan daha iyi performans gösterdiğini ve belirli modellerin OCR (Optik Karakter Tanıma) ve GUI (Grafik Kullanıcı Arayüzü) anlama gibi görevlerde üstün olduğunu vurgulamaktadır.
Kullanıcılar, GPT-4V'nin görsel görevler için üretimde kullanımı ve PaddleOCR ve TrOCR gibi modern OCR araçlarının etkinliği de dahil olmak üzere bu modellerin pratik uygulamalarını, sınırlamalarını ve maliyet etkinliğini tartışmaktadır.
Mistral AI, 29 Mayıs 2024 tarihinde, 80'den fazla programlama dili üzerinde eğitilmiş, kod üretimi için açık ağırlıklı bir üretken yapay zeka modeli olan Codestral'ı piyasaya sürdü.
Codestral, 22B model boyutu ve 32k bağlam penceresine sahiptir ve RepoBench ve HumanEval gibi kıyaslamalarda rakiplerinden daha iyi performans gösterir.
Mistral AI Üretim Dışı Lisansı altında sunulan Codestral'a özel bir uç nokta aracılığıyla erişilebilir veya VSCode ve JetBrains gibi araçlara entegre edilebilir ve geliştiriciler hızını, doğruluğunu ve üretkenlik etkisini överler.
mistral.ai tarafından yayınlanan Mistral'in Kod Modeli, ticari kullanımı, canlı koşulları ve şirket içi kullanımı yasaklayan, pratik uygulamalarını sınırlayan ve eleştirilere neden olan kısıtlayıcı bir lisansa sahiptir.
Mistral'in lisansı etrafındaki tartışma, YZ tarafından üretilen içerikte telif hakkı ve lisanslama ve YZ'de "açık kaynak" teriminin yanlış kullanımı ile ilgili daha geniş sorunları vurgulamaktadır.
Kullanıcılar, özellikle karmaşık görevlerde YZ'nin tutarsız kod üretiminden duydukları hayal kırıklığını dile getiriyor ve Meta'nın Llama ve OpenAI'nin GPT modelleri de dahil olmak üzere çeşitli YZ modellerinin sınırlamalarını ve yeteneklerini tartışıyor.
Eugene Yan ve meslektaşları tarafından kaleme alınan "What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)" başlıklı makale, büyük dil modellerinin (LLM'ler) hızlı gelişimini ve pratik uygulamalarını ele alırken, etkili yapay zeka ürünlerinin geliştirilmesindeki zorluklara da değiniyor.
Temel dersler, n-shot istemleri ve düşünce zinciri istemleri gibi tekniklerin vurgulandığı istem, geri getirme destekli üretim (RAG), akış mühendisliği ve değerlendirmedeki en iyi uygulamaları içerir.
Makale ayrıca yapay zeka aracılarını yönetme, istemleri iyileştirme, modellere ince ayar yapma ve önbelleğe alma yoluyla maliyetleri ve gecikmeyi azaltma konusunda operasyonel tavsiyeler sunmakta, pratik değerlendirmelere ve insan merkezli yaklaşımlara vurgu yapmaktadır.
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ile bir yıllık çalışmadan elde edilen bilgiler, halüsinasyon oranlarını azaltmak için çoklu örneklemenin ve daha doğru sonuçlar için kararlardan önce gerekçeler üretmenin önemini vurgulamaktadır.
Makalede, LLM çıktılarının değerlendirilmesindeki zorluklar, sıcaklığın çıktı rastgeleliği üzerindeki etkisi ve örnekleme konusundaki yanlış anlamalar ile patchbot ve ışın arama gibi araçların kullanımına ilişkin deneyimler ele alınmaktadır.
Yüksek hata oranları, FOMO odaklı yatırımlar ve Google gibi şirketlerin potansiyel hizmet kalitesi sorunlarına rağmen yapay zekayı entegre etme konusundaki agresif çabaları gibi sektörel endişeleri ele alıyor.
Limerick Üniversitesi'nden Profesör Kevin Murphy, uzaktan çalışanların ofislerde çalışanlara kıyasla daha üretken ve memnun olduklarını iddia ediyor.
Salgın sonrası Ofise Dönüş (RTO) zorunlulukları, birçok çalışan artık geleneksel ofis normlarını reddettiği için en iyi yetenekleri kaybetme riski taşıyor.
Yöneticiler ofise dönmek için ikna edici nedenler ve teşvikler sunmalı, güç dinamiklerindeki çalışanların lehine olan değişimi kabul etmeli veya değerli yetenekleri daha esnek rakiplere kaptırma riskini almalıdır.
Uzaktan çalışma ve ofise dönüş (RTO) zorunlulukları arasındaki tartışma esneklik, konfor ve uzaktan çalışmayı tercih eden çalışanların potansiyel kaybı üzerine odaklanmaktadır.
İşe gidip gelmek bazıları için zihinsel bir mola sağlarken, diğerleri için kirlilik, yüksek maliyetler ve bulanık sınırlar gibi zorlukları beraberinde getirmekte, iş-yaşam dengesini ve kariyer gelişimini etkilemektedir.
Uzaktan çalışma daha verimli ve sürdürülebilir olarak görülmekte, aileye daha fazla zaman ayırma ve karbon emisyonlarını azaltma gibi faydalar sunmaktadır, ancak genç personeli ihmal edebilir ve RTO faydalarının açık bir şekilde iletilmesini gerektirebilir.
Kanada'da federal bir siber güvenlik tasarısı olan Bill C-26, hükümete telekom şirketlerini şifreli ağlara arka kapılar kurmaya zorlama yetkisi vererek güvenliği potansiyel olarak tehlikeye atıyor.
Aralarında Toronto Üniversitesi Citizen Lab'ın da bulunduğu eleştirmenler, bu önlemlerin 5G şifrelemesini ve diğer güvenlik özelliklerini zayıflatarak siber tehditlere karşı savunmasızlığı artıracağını savunuyor.
Uzmanların uyarılarına rağmen yasa tasarısı, Kanada'nın şifreleme yanlısı duruşuyla çelişen ve potansiyel olarak diğer ülkeler için tehlikeli bir emsal teşkil eden değişiklikler yapılmadan ilerledi.
Kanada hükümeti, geleneksel yasal gözetimi atlayarak telekom ağlarında gizli arka kapılar oluşturmak için yetki istiyor; bu da önemli gizlilik endişelerini ve kolluk kuvvetleri tarafından kötüye kullanılma potansiyelini artırıyor.
Eleştirmenler bunun, Kanada anayasası, "notwithstanding clause" ve yasal dinleme kabiliyetlerine ilişkin tartışmaları içeren NSA uygulamalarına benzer istilacı izlemeye yol açabileceğini savunuyor.
Tartışma, kamyoncu protestoları gibi tarihsel gözetleme örneklerinin yanı sıra hükümetin aşırıya kaçması, mahremiyet ve toplumun otoriteye verdiği tepkiler gibi daha geniş temaları da içermektedir.
Makale, yazılım mühendisliğinde, özellikle de altyapısal sistemlerde gereksiz karmaşıklığa katkıda bulunan üç temel yasayı tartışmaktadır.
Birinci Yasa: İyi tasarlanmış sistemler, sürekli değişiklikler nedeniyle zaman içinde kötü tasarlanmış sistemlere dönüşür.
İkinci Yasa: Başarılı sistemler iyi soyutlama tasarımından ziyade pazar payına öncelik verdikçe karmaşıklık artar ve bu da değiştirilmesi zor sistemlere yol açar.
Üçüncü Yasa: Yazılım karmaşıklığının üst sınırı yoktur, geliştiricilerin farklı yetenekleri ve felsefeleri nedeniyle karmaşık tasarımlar ortaya çıkar.
Tartışma, özellikle eski sistemlerde yazılım karmaşıklığını yönetmenin zorluklarını ve genellikle teknik borca yol açan maliyet ve kalite arasındaki değiş tokuşları ele almaktadır.
Yazılımı etkili bir şekilde yönetmek için artımlı yeniden düzenlemenin, güçlü bir mühendislik kültürünün sürdürülmesinin ve temel ve tesadüfi karmaşıklık arasında ayrım yapmanın önemini vurgulamaktadır.
Katılımcılar, sürekli bakımın gerekliliğini, kötü geliştirme seçimlerinin etkisini ve yeniden düzenleme çabalarının gerekçelendirilmesinde yönetim desteğinin rolünü vurgulamaktadır.
Michael Lynch, 2020 yılının ortalarında uzaktan sunucu kontrolü için bir cihaz olan TinyPilot'u yarattı ve hızla popülerlik kazanarak yıllık geliri 1 milyon dolar olan ve yedi kişilik bir ekibe sahip bir işletmeye dönüştü.
Lynch, bir donanım işini yönetmenin stresi ve kodlamaya geri dönüp bir aile kurma arzusu nedeniyle TinyPilot'u 600 bin dolara sattı ve masraflardan sonra 490.803 dolar elde etti.
Quiet Light Brokerage tarafından gerçekleştirilen satış, kurucu stresini dengelemek, bir alıcı bulmak ve durum tespitini yönetmek gibi zorluklar içeriyordu; alıcı, kurumsal bir medya profesyoneli olan Scott'tı.
Michael Lynch, TinyPilot adlı işletmesini sattı ve satış fiyatının yaklaşık %18'ini oluşturan komisyoncu komisyonları ve yasal ücretler de dahil olmak üzere satışla ilgili önemli maliyetleri tartıştı.
Lynch'in girişimcilik yolculuğu, Google'daki yüksek maaşlı bir işten özerkliğe ve yaratıcılığa değer vermeye geçişi, girişimciliğin eğitimsel değerini vurgulamayı ve teknoloji endüstrisinin toplam ücrete odaklanmasını eleştirmeyi içeriyordu.
Lynch, karmaşıklığı ve zorlukları nedeniyle donanımdan kaçınarak eğitim ürünlerine ve Hizmet Olarak Yazılım'a (SaaS) odaklanarak gelecekteki girişimleri önyüklemeyi planlıyor.
Kasım 2023'te OpenAI yönetim kurulu beklenmedik bir şekilde CEO Sam Altman'ı, güveni sarsan "düpedüz yalan söyleme" ve manipülatif davranışlarını gerekçe göstererek kovdu.
Belirli sorunlar arasında Altman'ın OpenAI Başlangıç Fonu'nun açıklanmayan sahipliği, yanlış güvenlik bilgileri sağlaması ve zehirli bir çalışma ortamı yaratması yer alıyordu.
Bu iddialara rağmen, çalışanların ve Microsoft'un desteği de dahil olmak üzere iç ve dış baskılar Altman'ın görevine geri dönmesine yol açtı ve bağımsız bir inceleme ürün güvenliği veya şirket operasyonları ile ilgili herhangi bir sorun bulamadı.
Eski bir OpenAI yönetim kurulu üyesi, Sam Altman'ın sahtekârlık nedeniyle görevden alındığını açıklayarak, yönetim kurulunun ChatGPT'nin lansmanından haberdar olup olmadığı konusunda soru işaretleri yarattı.
Bu durum kurumsal şeffaflık, yönetim kurulu gözetimi ve etik yönetişim konularında tartışmalara yol açmış ve Enron gibi kurumsal başarısızlıklarla karşılaştırmalara neden olmuştur.
OpenAI'nin güven ve güvenlik uygulamalarına yönelik şüpheler, çalışanların işten ayrılması ve Altman'ın liderliğine yönelik eleştirilerin yanı sıra teknik yeterlilik ve yönetim kurulunun rolüne ilişkin tartışmalar var.
Google Arama'nın dahili belgelerinin önemli bir sızıntısı, tıklamalar, bağlantılar, içerik, varlıklar ve Chrome verilerinin kullanımı da dahil olmak üzere Google'ın sıralama algoritmasının kritik yönlerini ortaya çıkardı.
Sektör uzmanları Rand Fishkin ve Michael King belgeleri analiz ederek 2.596 sıralama modülünü, bağlantı çeşitliliğinin önemini, alaka düzeyini, başarılı tıklamaları ve marka tanınırlığını ortaya çıkardı.
Belgeler ayrıca Google'ın sıralamaları ayarlamak için yazar bilgilerini, site otoritesini ve "twiddler "ları kullandığını ortaya koyuyor ve sıralama faktörlerinin tam ağırlığının bilinmemesine rağmen SEO'lar için değerli bilgiler sunuyor.
Sızdırılan bir Google Arama belgesi, sıralama algoritması ve Google'ın reklam programının arama sonuçları üzerindeki etkisi hakkındaki tartışmaları alevlendirdi.
Kullanıcılar Kagi ve search.marginalia.nu gibi alternatifleri tartışıyor ve Kagi'nin özelleştirilmesi, ticari olmayan odak noktası ve spam ve yapay zeka tarafından oluşturulan içerikle ilgili sorunlar hakkında karışık yorumlar yapıyor.
Konuşma, SEO manipülasyonuna, Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) potansiyeline ve çevrimiçi incelemelerin ve Google'ın sıralama kriterlerinin gerçekliğine ilişkin endişelere değinerek, reklam geliri yerine kullanıcı tercihlerine öncelik veren arama motorlarına duyulan arzuyu vurgulamaktadır.
ChatTTS, diyalog için optimize edilmiş, hem İngilizce hem de Çince'yi destekleyen ve 100.000 saatten fazla veri üzerinde eğitilmiş bir metinden sese (TTS) modelidir.
HuggingFace'teki açık kaynaklı sürüm, ince taneli prozodik kontrol ile doğal ve etkileyici konuşma sentezinde mükemmel olan 40.000 saatlik önceden eğitilmiş bir model içerir.
Model yalnızca akademik kullanım için tasarlanmıştır ve gelecekte ek özelliklerin açık kaynaklı hale getirilmesi ve kararlılığın artırılması planlanmaktadır.
Tartışma, ChatTTS ve Piper TTS gibi TTS modellerinin gelişimini ve performansını vurgulamakta, yavaş işleme ve ses kalitesi zorlukları gibi konulara dikkat çekmektedir.
Kullanıcılar, birden fazla dilde yüksek kaliteli TTS'ye duyulan ihtiyacı vurgulamakta ve sesli kitaplarda insan sesine karşı otomatik seslerin etkinliğini tartışmaktadır.
TTS projelerindeki yanıltıcı "açık kaynak" iddialarının bir eleştirisi ve gerçekten açık kaynaklı TTS modellerinin ve verilerinin kapsamlı bir listesi için bir çağrı var.
SEO uzmanı Rand Fishkin tarafından paylaşılan 2.500 sayfalık dahili Google belgeleri sızıntısı, Google'ın kamuoyuna yaptığı açıklamalar ile arama algoritmalarına ilişkin gerçek uygulamaları arasındaki tutarsızlıkları ortaya çıkarabilir.
Belgeler, Chrome verilerinin sıralamalarda ve yazar bilgilerinin takibinde kullanıldığını öne sürerek Google'ın önceki iddialarına meydan okuyor ve şirketin şeffaflığı konusunda tartışmalara yol açıyor.
Google belgelerin meşruiyeti hakkında yorum yapmadı ve bu olay, antitröst incelemesi sırasında Google'ın arama operasyonlarının şeffaf olmayan doğası hakkında devam eden endişeleri vurguluyor.
Google'ın arama algoritması belgelerinin sızdırılması, Google'ın kamuoyuna yaptığı açıklamalar ile gerçek uygulamaları arasındaki potansiyel tutarsızlıkları ortaya çıkardı.
Sızıntı, Google temsilcilerinin pazarlama, teknoloji ve gazetecilik topluluklarından gelen doğru bulguları itibarsızlaştırmış olabileceğini ve SEO manipülasyonuna ilişkin etik endişeleri artırdığını gösteriyor.
GitHub'daki hukuki tartışmalar, ticari sır statüsü ve telif hakkı korumaları üzerindeki etkisi konusunda farklı görüşlerle birlikte sızıntının önemini ve yasallığını tartışıyor.