Big Think с удовольствием побеседовал с Майком Бехтелем о его взглядах, выводах и прогнозах на будущее. Читайте далее, чтобы узнать, почему компании сегодня осознают, что GenAI — это не столько вопрос сокращения расходов, сколько расширение амбиций; что способствует растущему интересу к «технологическому здоровью»; почему ИИ «действует незаметно»; о его шести ключевых направлениях инвестиций; как технологии сегодня выявляют острый дефицит лидеров; и многое другое.

Вчера Сэм Альтман на своем сайте опубликовал заметку под заголовком «The Intelligence Age», в которой CEO OpenAI рассуждает о будущем искусственного интеллекта и новой экономической эпохе, с ним связанной.

Под руководством трех 21-летних стипендиатов Thiel Fellows (грант Питера Тиля) ИИ-стартап Mercor привлек $32 млн от Benchmark, Питера Тиля и других инвесторов. Выручка стартапа уже исчисляется десятками миллионов, ежемесячно увеличиваясь на 50%, и он является прибыльным.

По словам генерального директора компании Сэма Альтмана, следующее поколение систем искусственного интеллекта сможет самостоятельно выполнять задачи без участия человека, и это становится возможным благодаря таким моделям, как новая модель o1 от OpenAI.

Автор журнала The Economist Шайлеш Читнис в рамках спецвыпуска Technology Quarterly рассуждает о том, что повышенное внимание к искусственному интеллекту меняет рынок производства микрочипов, что приводит к нарушению «закона Мура».

Искусственный интеллект (ИИ) стал незаменимым инструментом для понимания мира вокруг нас. Теперь, когда интерес к исследованию космоса вновь набирает обороты, он может оказать аналогичную помощь в изучении других миров.

Несмотря на десятилетия исследований, ученые все еще мало знают о Вселенной за пределами атмосферы Земли. Составление карт планет, звезд, галактик и их движений в пространстве может помочь в этом, но исторически это была сложная задача. ИИ упрощает ее несколькими способами.

Демократия — это диалог. Её функционирование и выживание зависят от доступных технологий обмена информацией. На протяжении большей части истории не существовало технологий, позволяющих вести масштабные диалоги между миллионами людей. В доиндустриальном мире демократии существовали только в небольших городах-государствах, таких как Рим и Афины, или даже в более малых племенах. Когда государство становилось слишком большим, демократический диалог рушился, и авторитаризм оставался единственной альтернативой.

В контексте разговоров о больших языковых моделях (LLM) все чаще возникает аббревиатура RAG – Retrieval-Augmented Generation, или если переводить на русский язык, то «поисковая дополненная генерация». В этом тексте попробуем в общих чертах разобраться, как работает RAG, и где он может быть применим на практических задачах.

Четырнадцать городов тестируют новый инструмент, который помогает оценить, как посадка деревьев и установка «холодных крыш» могут снизить температуру в городской среде.

Ирина Барская, Head Data Scientist в Яндексе, которая работала над голосовым ассистентом «Алиса» и Yasmina для рынка Саудовской Аравии, написала для портала Unite.ai обзор основных бенчмарков, которые используются для оценки работы больших языковых моделей. А мы этот обзор перевели.

Любая инновационная технология наверняка столкнется с судебными разбирательствами, но период активного развития искусственного интеллекта выдался особенно суровым в плане юридических споров.

В этом тексте коротко опишем активные дела против самых крупных компаний, которые разрабатывают ИИ-продукты.

Google вынужден войти в новую войну поисковых систем. Прямо как в начале нулевых. Но если раньше он был в позиции компании, которая дизраптит рынок за счет нового подхода, то теперь Google вынужден бороться с ИИ-стартапами, которые создают свои продукты для поиска информации. Колонка Джона Хермана для издания New York Magazine.

Чтобы генеративные модели искусственного интеллекта могли создавать новые формы контента, их нужно регулярно обучать на новых данных, которые создает человечество. Но что будет, если контент, созданный человеком, закончится? Тогда модели вынуждены будут обучаться на ранее сгенерированном ИИ-контенте, что может привести к «ИИ-аутофагии». И это явление может стать реальной проблемой для развития LLM.

В этой статье лид отдела аналитики Алексей Аксянов на реальном кейсе рассмотрит, как организовать кэширование данных в приложениях. Дальше его авторская колонка:

Я работаю аналитиком уже более 10 лет, и так уж сложилось, что зачастую разработчики ожидают от меня более «бизнесовые» постановки, предпочитая самостоятельно прорабатывать техническую составляющую решения. В этой статье мне хочется показать, что аналитикам можно и нужно копаться в технике. И в качестве примера мы будем разбирать такую технологию, как кэширование данных. По ходу повествования я постараюсь показать зоны ответственности бизнес-, системного аналитика и разработчика.

Разбор основных ошибок, которые совершают кандидаты во время прохождения live-coding сессий на собеседованиях, а также советы, как успешно пройти этот этап отбора в компанию.

Вольный пересказ исследования рынка вакансий для айтишников, которое подготовила объединенная команда «Технократии» и hh.ru. Спойлер: все не так плохо, как кажется.

В свое время Хуанг сделал ставку на новый вид чипов и поменял вектор развития компании. Теперь, когда Nvidia стала одной из крупнейших компаний в мире, что он будет делать дальше?

Мы проанализировали спрос на ИТ-специалистов в России за период с сентября 2022 года по сентябрь 2023 года. Одни из самых востребованных вакансий — системные и бизнес аналитики, менеджеры проектов и продуктов, а также Java-разработчики.

Bun — «швейцарский нож» для JavaScript, который все ждали, наконец релизнулся и уже стал геймченджером. Bun представляет собой универсальную среду выполнения JavaScript и набор инструментов, рассчитанный на высокую скорость работы. В его состав входят бандлер, тест-раннер, встроенная поддержка TypeScript и JSX и даже менеджер пакетов, совместимый с Node.js.

Дисклеймер: это вольный перевод статьи из блога Алекса Кейтса. С оригинальным постом можно ознакомиться здесь.

В сфере искусственного интеллекта появилась сравнительно молодая специальность — промпт-инженер, который помогает обучать модель ИИ, чтобы она выдавала более точные ответы по запросу.