💻 OpenAI ја лансира апликацијата Codex за да добие предност во трката за кодирање со вештачка интелигенција ↗
OpenAI испорача десктоп апликација Codex која се чита како команден центар за жонглирање со повеќе агенти за кодирање одеднаш - а не само една нишка за разговор што ја губите во вашата ментална фиока пет минути подоцна.
Вибрацијата е „надгледувај мал рој“, со паралелни работни текови и подолготрајни задачи, што звучи продуктивно… а исто така звучи како да си унапреден во управување со мали, неуморни практиканти.
Тоа е прилично директен удар кон конкурентите кои во последно време се снаоѓаат со алатки за кодирање. Не е нокаут удар, туку погласен турканик од вообичаеното.
⚙️ Ексклузивно: OpenAI е незадоволен од некои чипови на Nvidia и бара алтернативи, велат изворите ↗
Жалбата не е „не може да се тренира голема модели“ - туку брзината на инференција, моментот кога моделот мора брзо да дава одговори, одново и одново, на големо. Nvidia останува централна, но точките на притисок се менуваат.
Значи, компанијата бара алтернативи, вклучувајќи AMD плус специјализирани плеери како Cerebras и Groq - вид хардвер кој живее за латентност и вградена меморија.
Јавно, сите сè уште се учтиви (скоро вознемирувачки учтиви), но подтекстот е јасен: ако агентите за кодирање се новата популарна работа, брзината престанува да биде „убаво да се има“ и станува целата игра.
🏗️ Акциите на Oracle растат откако зголемувањето на капиталот од 50 милијарди долари ги ублажува стравувањата за финансирање на центрите за податоци ↗
„Оракл“ изнесе план за собирање огромна количина пари преку долг и капитал, со цел финансирање на изградба на центар за податоци поврзан со нејзините најголеми обврски за вештачка интелигенција.
Аналитичарите го формулираа тоа како „добро, веројатно можете да платите за ова“, што е еден вид смешно уверување - како да ви се каже дека вашиот авион веројатно има доволно гориво.
Дури и со планот за финансирање, нервозната мисла се задржува: дали сите овие трошоци за инфраструктура за вештачка интелигенција се претвораат во трајни добивки или само во многу скапи трепкачки светла.
🌿 „Карбон Роботика“ изгради модел со вештачка интелигенција кој детектира и идентификува растенија ↗
„Карбон Роботикс“ претстави „Голем модел на растение“ за напојување на своите роботи за плевење базирани на ласер - што, да, сè уште звучи како уред од цртан филм со негативци, но очигледно е вистинско и практично.
Практичната победа е голема: системот може да препознава нови плевели без бавната јамка „етикетирај, преквалификувај, почекај“. Земјоделците можат да посочат што да убијат, а што да зачуваат, а роботот се адаптира без целосно ресетирање.
Тоа е една од оние приказни за вештачка интелигенција што се чини тивко поважна од впечатливите демо снимки - помалку поезија, повеќе залихи на храна.
⚖️ Антропик се префрла во правната технологија ↗
Anthropic промовира додатоци кои го вметнуваат неговиот модел во реални работни процеси, вклучувајќи и правен додаток наменет за преглед на документи и анализа на договори. Тоа е вид работа за која луѓето се колнат дека е „нијансирана“... сè додека не направат 200 речиси идентични клаузули по ред.
Сепак, тоа не е замена за правните тимови со еден клик. Распоредувањето на овие работи сè уште бара технолошки вештини, а сите ќе бидат опседнати со безбедноста на податоците - како што и треба.
Малку зачинетата импликација: продавачите на легален софтвер изградени врз основа на тесна автоматизација одеднаш може да се чувствуваат многу помалку посебни.
🧬 ConcertAI започнува забрзани клинички испитувања со користење на агентска вештачка интелигенција за радикално скратување на временските рокови за испитувања ↗
ConcertAI претстави платформа за „забрзани клинички испитувања“ изградена околу агентска вештачка интелигенција, насочена кон забрзување на најсложените делови - дизајн на протокол, проверки на изводливоста, избор на локација, регрутирање, целиот заплеткан синџир.
Тие тврдат дека се постигнати големи намалувања на временските рокови и измени со користење на агенти кои црпат податоци од реалниот свет и од сопственички податоци, плус конектори во заеднички истражувачки извори. Звучи амбициозно - а на клиничките операции би им требало малку магија за отстранување на триењето.
Ако функционира барем до половина, тоа е помалку „вештачката интелигенција лечи сè“ и повеќе „вештачката интелигенција ја спречува машината да заглавува“, што е можеби поверодостојниот вид напредок.
Најчесто поставувани прашања
Што е апликацијата OpenAI Codex и што прави?
Апликацијата OpenAI Codex е опишана како „команден центар“ за десктоп за координирање на повеќе агенти за кодирање во исто време. Наместо да се наоѓа во рамките на една нишка за разговор, таа поддржува паралелни работни текови и подолготрајни задачи што можете да ги надгледувате. Целта е да управувате со мал „рој“ агенти додека вие го прегледувате, управувате и интегрирате она што тие го произведуваат.
По што се разликува апликацијата OpenAI Codex од обичниот чет-бот за кодирање?
Типичен четбот за кодирање останува врзан за една конверзациска нишка, додека апликацијата OpenAI Codex е заснована на паралелно организирање на неколку агенти. Тоа го менува работниот тек од „прашај, почекај, прашај повторно“ во „делегирање повеќе задачи и следење на напредокот“. Во пракса, може да се почувствува поблиску до надзор на проект отколку до чист разговор, особено кога задачите се протегаат надвор од брза јамка на брз одговор.
Какви видови работа се најпогодни за надгледување на повеќе агенти за кодирање?
Во многу цевководи, поставувањата со повеќе агенти се одлични кога работата може да се подели на паралелни патеки кои сè уште бараат човечки надзор. Честа шема е доделување на посебни агенти за дебагирање, пишување тестови, ажурирање документи или истражување на алтернативни имплементации, додека целокупната архитектура се одржува кохерентна. Најмногу помага кога задачите се јасно дефинирани, разликите се внимателно прегледани и промените се координирани, така што агентите не се судираат во истите области од базата на кодови.
Зошто брзината на инференција е толку важна за агентите за кодирање?
Кодирачките агенти можат да генерираат постојан поток од мали, чести барања, особено кога работат паралелно и комуницираат со алатки. Латентноста и пропусноста стануваат повеќе „насочени кон корисникот“ отколку кај еднократните демо-верзии на моделите. Кога одзивот на големо станува тесно грло, брзината на инференција се претвора во основно ограничување на производот, а не во секундарен детаљ од инфраструктурата.
Кои алтернативи на чипови се истражуваат покрај Nvidia за индуцирање на вештачка интелигенција?
Извештаите велат дека Nvidia останува централна, но расте интересот за алтернативи насочени кон побрзо заклучување. Споменените имиња вклучуваат AMD и специјализирани играчи како Cerebras и Groq. Акцентот е помал на „може ли да се обучи“ и повеќе на сервисирање со ниска латенција и висок проток, особено како што се зголемуваат агентските работни процеси.
Зошто „Оракл“ собира до 50 милијарди долари и за што е тоа?
„Оракл“ изнесе план за собирање голема мешавина од долг и капитал за финансирање на изградба на центар за податоци поврзан со големи обврски за вештачка интелигенција. Овој потег е позициониран како начин да се ублажат загриженостите околу тоа дали компанијата може да финансира големи трошоци за инфраструктура. Прашањето што инвеститорите го следат е дали големите капитални трошоци за вештачка интелигенција стануваат трајни приноси, а не само поголеми трошоци.
Како моделот на растенијата на Carbon Robotics ги менува роботите за ласерско плевење?
„Карбон Роботика“ воведе „Модел на големи растенија“ за откривање и идентификување на растенија за ласерско плевење. Централното ветување е побрза адаптација: препознавање на нови плевели без бавната јамка на обележување, преобучување и чекање за целосно ажурирање на моделот. Земјоделците можат да посочат што да отстранат наспроти што да зачуваат, а системот е дизајниран да се прилагоди без целосно ресетирање.
Како се појавуваат алатките со агентска вештачка интелигенција во правната работа и клиничките испитувања?
Anthropic е опишан како плагини кои се интегрираат во работните процеси, вклучувајќи преглед на правни документи и анализа на договори. Одделно, ConcertAI лансираше платформа за „забрзани клинички испитувања“ насочена кон забрзување на дизајнот на протоколи, проверките на изводливоста, изборот на локација и регрутирањето. Во обете области, практичното распоредување обично зависи од безбедноста, управувањето и внимателната валидација, а не само од можностите на моделот.