- AI-Sanomat
- Posts
- AI-sanomat / viikko 41
AI-sanomat / viikko 41
Tämän viikon mielenkiintoisimmat tapahtumat, uutiset ja uudet työkalut generatiivisen AI:n maailmassa.
Janne Ikola
October 12, 2023
AI-sanomat / viikko 41
Viikon aikan tapahtui taas valtavasti generatiivisen AI:n rintamalla. Tässä uutiskirjeessä on koottu jälleen alan mielenkiintoisimmat uutiset, uudet generatiivisen AI:n työkalut, tutkimuspaperit ja muut artikkelit yhteen “tiiviseen” pakettiin. Vaikka tämä vaikuttaa laajalta kokonaisuudelta, voin vakuuttaa, että tähän uutiskirjeeseen on tiivistetty ehkä noin 10% kaikesta läpikäydystä materiaalista 😅
Bottiverstaan uutisia
Uusi kattava artikkeli chatGPT:n hyödyistä tilintarkastajille ja kirjanpitäjille:
Miten chatGPT voi parantaa yrityksen asiakaspalautteen analysointia ja sitä kautta kehittää yrityksen asiakaskokemusta:
Uutiset
Edellisessä uutiskirjeessä mainitsimme Amazonin Bedrock-päivityksestä. Nyt mukaan tulee myös Walmart: https://techcrunch.com/2023/10/04/walmart-experiments-with-new-generative-ai-tools-that-can-help-you-plan-a-party-or-decorate-a-space
OpenAI:n omat mikropiirit?
OpenAI, ChatGPT:n takana oleva yritys, harkitsee oman tekoälypiirin kehittämistä ja on jopa arvioinut mahdollista yritysostokohdetta. Yhtiön toimitusjohtaja Sam Altman on tehnyt tekoälypiirien hankinnasta yhtiön ykkösprioriteetin, sillä niiden puute ja korkeat kustannukset ovat suurimpia huolenaiheita. OpenAI ei ole vielä tehnyt lopullista päätöstä, mutta jos se päättää edetä suunnitelmissaan, se liittyisi joukkoon suuryrityksiä, kuten Google ja Amazon, jotka ovat ottaneet ohjat omiin käsiinsä piirien suunnittelussa.
Tämä on mielenkiintoista, sillä se kertoo paljon siitä, kuinka kriittinen rooli tekoälypiireillä on nykypäivän teknologiayrityksille. Se myös nostaa esiin kysymyksiä siitä, miten yritykset voivat pysyä kilpailukykyisinä, kun kysyntä näille erikoistuneille piireille kasvaa.
Uusia wearable-AI tuotteita
Parisin muotiviikolla nähtiin jotain erikoista, kun Humane esitteli Ai Pin -nimisen laitteensa yhteistyössä suunnittelija Copernin kanssa. Tämä salaperäinen laite kiinnitettiin useiden mallien vaatteisiin, ja se muistuttaa ulkonäöltään hieman Star Trekistä tuttua kommunikaattoria.
Vaikka esitys ei paljastanut laitteen tarkkoja toimintoja tai sitä, tukeeko se kolmannen osapuolen sovelluksia, se antoi ainakin vihjeen siitä, miltä laite tulee näyttämään. Jännitys tiivistyy, sillä kilpailu alalla on kovaa, ja monia kysymyksiä laitteen ympärillä on vielä avoinna.
Tämä on superkiinnostavaa, sillä se yhdistää teknologian ja muodin uudella ja odottamattomalla tavalla. Kuka tietää, ehkä tulevaisuudessa näemme vielä enemmän tällaisia crossovereita!
Samassa kisassa on mukana myös Meta
Meta ja EssilorLuxottica ovat yhdistäneet voimansa tuodakseen markkinoille uuden sukupolven Ray-Ban Meta -älylasit. Nämä lasit ovat suunniteltu alusta alkaen uudelleen, ja ne sisältävät monia parannuksia verrattuna ensimmäisen sukupolven laseihin.
Uudet ominaisuudet kattavat muun muassa parannetun äänentoiston, uuden ultralaajan 12 MP kameran ja mahdollisuuden suoratoistaa sisältöä Facebookiin tai Instagramiin. Lasit ovat saatavilla useissa eri tyyleissä ja väreissä, ja ne ovat yhteensopivia reseptilinssien kanssa. Hinta alkaa 299 dollarista, ja ne tulevat myyntiin 17. lokakuuta.
Entäpä sitten unet ja AI
AI-startup Prophetic on kehittämässä pääpantaa, joka mahdollistaa unien ohjaamisen. Kyseessä on maailman ensimmäinen laite, joka stabiloi "lucid-unia" eli unia, joissa ihminen on tietoinen uneksimisestaan ja saattaa pystyä ohjaamaan untaan.
Prophetic on kerännyt 1,1 miljoonan dollarin rahoituksen ja yhteistyökumppanina on Card79, joka on suunnitellut laitteita myös Elon Muskin Neuralinkille. Laitteen prototyyppi, nimeltään "Halo", on tarkoitus esitellä myöhemmin tässä kuussa tai marraskuun alussa. Täysi testaus on suunniteltu vuodelle 2024, ja laitteiden toimitusten on määrä alkaa keväällä 2025.
Tämä on todella futuristista ja herättää paljon kysymyksiä. Voisiko tämä laite avata uusia mahdollisuuksia tietoisuuden tutkimuksessa tai jopa tarjota uudenlaisia kokemuksia unimaailmassa? Aika näyttää, mutta yksi on varmaa: teknologia ja ihmismieli ovat yhä lähempänä toisiaan.
Merkittävä text-to-video innovaatio
Singaporen kansallisyliopiston tutkijat ovat kehittäneet Show-1-nimisen tekoälyjärjestelmän, joka luo korkealaatuisia videoita tekstikuvauksista.
Show-1 yhdistää kaksi erilaista arkkitehtuuria: pikselipohjaiset ja latenttipohjaiset diffuusiomallit. Tämä hybridi lähestymistapa yhdistää parhaat puolet molemmista maailmoista: tarkan tekstin ja videon yhdistämisen sekä tehokkaan skaalauksen. Mielenkiintoista on, että Show-1 vaatii vain 20-25% GPU-muistista verrattuna pelkästään pikselipohjaisiin malleihin ja saavuttaa samat tai paremmat tulokset kuin nykyiset huipputekniikat, kuten Imagen Video tai Runways Gen-2.
Tämä on erittäin lupaavaa, erityisesti kun otetaan huomioon, että videonluonti on yhä tärkeämpi osa digitaalista sisällöntuotantoa. Show-1 voisi olla game changer, erityisesti avoimen lähdekoodin sovelluksille, jotka tarvitsevat tehokkaita mutta resurssitehokkaita ratkaisuja.
Yasa-1 malli pyrkii haastamaaan chatGPT:n
AI-startup Reka, joka on perustettu Google-, DeepMind-, Baidu- ja Meta-tutkijoiden toimesta, on julkaissut uuden monimuotoisen tekoälyavustajan nimeltä Yasa-1. Tämä avustaja pystyy ymmärtämään paitsi tekstiä myös kuvia, lyhyitä videoita ja äänitiedostoja. Yasa-1 on suunniteltu erityisesti yritysten tarpeisiin ja sitä voidaan mukauttaa erilaisten tietojoukkojen perusteella. Se tukee 20 eri kieltä ja pystyy suorittamaan koodia, mikä tekee siitä suoran kilpailijan OpenAI:n ChatGPT:lle.
Yasa-1:n erikoisuus on sen kyky yhdistää tekstipohjaiset kehotteet multimediakanssa saadakseen tarkempia vastauksia. Esimerkiksi se voi tuottaa sosiaalisen median postauksen, kun sille annetaan kuva, tai tunnistaa tietyn äänen tai sen alkuperän. Reka on kuitenkin varoittanut, että Yasa-1 saattaa "hallusinoida", eli tuottaa virheellistä tietoa, joten sen käyttöön liittyy vielä haasteita.
AI osaa tunnistaa skitsofrenian puheen perusteella: https://neurosciencenews.com/ai-schizophrenia-language-24929/?
Mendel on julkaissut Hypercube-nimisen tekoälyavustajan, joka mullistaa terveydenhuollon ja lääketieteen alalla datan hyödyntämisen mahdollistaen monimutkaisten tietoaineistojen nopean analysoinnin ja kyselyiden tekemisen arkikielellä, samalla korjaten nykyisten tekoälymenetelmien puutteet kliinisissä sovelluksissa: https://www.businesswire.com/news/home/20231009364497/en/Mendel-Launches-Hypercube-an-AI-Copilot-for-Real-World-Data-Applications
Analyytikkojen mukaan generatiivisen AI:n huuma kokee paluun realismiin vuonna 2024: https://www.cnbc.com/2023/10/10/generative-ai-will-get-a-cold-shower-in-2024-analysts-predict.html
Adobe on rakentelemassa jotain mullistavaa kuvankäsittelyyn
Adobe on valmistelemassa uutta tekoälyllä toimivaa kuvankäsittelytyökalua, joka tulee julkistamaan Adobe Max -tapahtumassa ensi viikolla. Työkalu, nimeltään Project Stardust, tunnistaa automaattisesti yksittäiset objektit valokuvissa, jolloin niitä voidaan helposti siirtää ja muokata. Se on samankaltainen kuin Google'n Magic Editor, mutta ilmeisesti paljon tehokkaampi. Stardust sisältää myös "Contextual Task Bar" -ominaisuuden, joka ehdottaa seuraavia toimintoja suunnitteluprosessissasi. Adobe lupaa, että tämä on vain murto-osa Stardustin kyvyistä ja että se tulee mullistamaan, miten käytämme Adobe-tuotteita tulevaisuudessa.
https://www.theverge.com/2023/10/5/23904416/adobe-max-sneak-project-stardust-ai-photo-editing-tool ja lue myös tämä https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-10-10/adobe-releases-new-ai-models-aimed-at-improved-graphic-design
Luettavaa
Miten generatiivisen AI:n taustalla olevat tranformerit oikein toimivat
Financial Timesin artikkeli sukeltaa syvälle suurten kielimallien (LLM) ja generatiivisen tekoälyn maailmaan, keskittyen erityisesti transformer-mallin merkitykseen.
Transformer-malli, joka kehitettiin Googlella vuonna 2017, on ollut vallankumouksellinen keksintö, joka on mahdollistanut tekoälyn kyvyn ymmärtää ja tuottaa tekstiä, kuvia ja koodia ihmismäisen tarkasti. Tämä on johtanut siihen, että yritykset eri toimialoilla, kuten media, rahoitus ja lakipalvelut, ovat alkaneet kokeilla näitä teknologioita.
Artikkeli käsittelee myös LLM:ien mahdollisia riskejä, kuten työpaikkojen automatisointia ja "hallusinaatioita" eli kykyä tuottaa virheellistä tai keksittyä tietoa. Siitä huolimatta, transformer-malli on avannut ovia monille huippuluokan tekoälysovelluksille, kuten chatboteille ja äänentunnistusjärjestelmille. Se on myös yhdistänyt monia erilaisia tehtäviä, kuten kääntämisen ja haun, yhteen yhtenäiseen rakenteeseen, mikä on tehnyt siitä erittäin monipuolisen työkalun.
Artikkeli on rakennettu myös mielenkiintoisesti ja se aktivoi mukavalla tavalla lukijaa. Kannattaa tseketa!
Mikä on AI:n seuraava askel?
Artikkeli "How Will A.I. Learn Next?" New Yorkerissa käsittelee tekoälyn tulevaisuuden haasteita ja mahdollisuuksia, erityisesti suhteessa ihmisten tuottamaan tietoon ja sen keräämiseen. Artikkelissa nostetaan esiin, kuinka sivustot kuten Stack Overflow ja Wikipedia ovat olleet korvaamattomia tietolähteitä tekoälylle, mutta samalla nämä alustat alkavat kärsiä, kun tekoäly vie niiltä käyttäjiä ja siten myös uutta sisältöä. Tästä syntyy negatiivinen kierre.
Tekoälymallit, kuten OpenAI:n ChatGPT, ovat alkaneet niin sanotusti "imeä" verkon tietoa itseensä niin tehokkaasti, että alkuperäiset tietolähteet saattavat kuivua kasaan.
Tämä on ongelma sekä ihmisille että tekoälylle. Jos tekoäly jatkaa älykkyytensä kartuttamista, sen on löydettävä uusia tietovarantoja. Yksi mahdollinen ratkaisu on chatin hyödyntäminen: kun ihmiset keskustelevat chatbotin kanssa, he samalla kouluttavat sitä.
On myös hyvä pohtia sitä milloin tekoäly saavuttaa pisteen, jossa se ei enää tarvitse ihmistä oppimiseensa. Tulevaisuuden tekoäly voisi olla utelias, kysellä asioita ja jopa ehdottaa uusia tieteellisiä kokeita. Tämä keskittäisi valtavan määrän tietoa ja valtaa yksittäisiin tekoälyihin, mikä herättää eettisiä ja turvallisuuteen liittyviä kysymyksiä.
Yhteenvetona, artikkeli tarjoaa syvällisen katsauksen siihen, kuinka tekoäly on muuttamassa tapaamme tuottaa ja jakaa tietoa, ja mitä seurauksia tällä voi olla sekä ihmisille että tekoälylle itselleen. Se herättää kysymyksen: olemmeko valmiita maailmaan, jossa tekoäly ei vain auta meitä ymmärtämään tietoa, vaan myös tuottaa sitä itsenäisesti?
AI:n itsekorjaava malli ei aina toimi
Artikkeli käsittelee suurten kielimallien (LLM) itsekorjausominaisuuksia ja niiden tehokkuutta erilaisissa tehtävissä. Google DeepMindin ja University of Illinois at Urbana-Champaignin yhteistyössä tekemä tutkimus osoittaa, että itsekorjaus ei ole yhtä tehokasta kaikissa tehtävissä. Erityisesti järkeilytehtävissä mallit kompastuvat, jos niillä ei ole ulkoista palautetta.
Itsekorjaus on tekniikka, jossa LLM arvioi ja hienosäätää omia vastauksiaan.
Itsekorjauksen tehokkuus riippuu tehtävän luonteesta.
Ilman ulkoista palautetta, kuten ihmispalautetta tai tietokantaa, itsekorjaus ei ole yhtä tehokasta.
Tutkimuksessa havaittiin, että mallit saattavat vaihtaa oikean vastauksen väärään itsekorjauksen yhteydessä.
Itsekorjaus ei ole yhtä tehokasta monitoimijasovelluksissa, kuten keskusteluboteissa, joissa useampi LLM toimii yhdessä.
Jos olet kiinnostunut tekoälystä tai käytät suuria kielimalleja, on hyvä ymmärtää itsekorjauksen rajoitukset. Älä oleta, että malli pystyy aina korjaamaan itsensä ilman ulkoista palautetta. Tämä on erityisen tärkeää, jos käytät kielimalleja monimutkaisissa järkeilytehtävissä tai monitoimijasovelluksissa.
10 sijoittajaa keskusteli tekoälyn tulevaisuudesta
Haastattelu käsitteli tekoälyn (AI) tulevaisuutta sijoittajien näkökulmasta. Se pohtii, onko AI:n nykyinen hype perusteltua ja millaisia mahdollisuuksia sekä riskejä AI tarjoaa yrityksille ja startupeille.
AI:n kehitys on ollut käynnissä jo vuosikymmeniä, mutta nyt se on saavuttanut ennennäkemättömän huomion.
Yritykset, jotka eivät hyödynnä AI:ta, riskaavat jäävänsä jälkeen.
Startupeilla on erityinen paine olla AI:n suhteen ajan hermolla.
Sijoittajat näkevät suurimmat mahdollisuudet yrityksissä, jotka tarjoavat lisäarvoa perusteknologioihin.
Kehitystä odotetaan erityisesti monikielisissä ja erikoistuneissa AI-malleissa.
AI:n tulevaisuus saattaa muuttua radikaalisti, jos ja kun kvanttiteknologia yleistyy.
Jos olet yrittäjä, nyt on korkea aika alkaa miettiä, miten AI voisi auttaa liiketoimintaasi. Jos olet sijoittaja, kannattaa keskittyä yrityksiin, jotka tarjoavat jotain uutta ja erilaista AI:n saralla. Ja jos olet vain yleisesti kiinnostunut teknologiasta, pidä silmällä, mitä kvanttiteknologian saralla tapahtuu – se saattaa olla seuraava iso juttu!
Voisiko managerit korvata tekoälyllä 🤔
Artikkelissa "Replacing Engineering Managers with AI Agents" pohditaan, voisiko tekoäly korvata ohjelmistotuotannon esimiehet ja millaisia hyötyjä ja haasteita tällainen muutos toisi mukanaan.
Tekoäly, nimeltään EMAI, voisi hallita tiimejä tehokkaasti, mutta ihmisten välinen empatia ja monimutkaiset päätöksentekoprosessit ovat asioita, joita tekoäly ei ainakaan toistaiseksi pysty korvaamaan. https://www.engineeringcalm.com/p/replacing-engineering-managers-with
Työkalut
Oletko koskaan toivonut, että markkinointisi olisi nopeampaa, tehokkaampaa ja skaalautuvampaa? Jos vastaus on kyllä, niin on nyt syytä innostua. Tämän uutiskirjeen tilaajat pääsevät näkemään betaversion uudesta suomalaisesta tuotteesta nimeltä Ad Futura, tekoälyllä toimivan luovan työkalupaketin, joka on suunniteltu juuri markkinointitiimien tarpeisiin!
Miksi Ad Futura?
🌈 Monipuolinen sisältö: Luo sisältöä sosiaaliseen mediaan, verkkokauppaan, videoihin, markkinointistrategioihin, verkkosivuille, usein kysyttyihin kysymyksiin, laskeutumissivuihin, sähköposteihin ja uutiskirjeisiin.
👁️ Uniikki ja huomiota herättävä: Kuvat ja sisältö ovat aina alkuperäisiä. Ei enää samoja varastokuvia, joita kaikki muutkin käyttävät!
🌍 Joustavuus: Ei rajoituksia varastokuvien tai resurssien saatavuuden suhteen. Luo sisältöä missä ja milloin vain.
⚡ Nopeus ja skaalautuvuus: Reagoi nopeasti markkinatrendeihin ja brändin kehitykseen. Skaalaa sisältösi niin suureksi kuin tarvitset.
🎯 Hyperpersonoitu sisältö: Luo sisältöä erittäin tarkasti kohdennetuille segmenteille.
Erikoistarjous juuri sinulle tämän uutiskirjeen lukija!
Jos haluat päästä testaamaan tuotetta ilmaiseksi, nappaa itsellesi käyttöön tili osoitteessa: https://futureobjects.io/. HUOM! Beta-testaustilejä on rajattu määrä ja tämä tarjous on voimassa vain tämän uutiskirjeen tilaajille!
Älä missaa tätä ainutlaatuista tilaisuutta ottaa yrityksesi markkinointi uudelle tasolle. Ad Futura on täällä tehdäkseen markkinoinnista helppoa, tehokasta ja ennen kaikkea tuloksellista. 🚀
Tee sarjakuvia hetkessä AI:n avulla: https://shortbread.ai/
MagicSchool tuo opettajille yli 50 AI-pohjaista työkalua opetuskäyttöön: https://the-decoder.com/ai-in-education-magicschool-brings-50-ai-tools-to-modern-educators/?
🎓🎨 "We Are Learning" on digitaalinen oppimisalusta, joka mahdollistaa korkealaatuisten ja immersiivisten oppimiskokemusten luomisen minuuteissa. Alusta käyttää tekoälyä avustamaan sisällöntuotossa ja tarjoaa työkalut interaktiivisten tarinoiden, 3D-animaatioiden ja pelillistettyjen oppimissimulaatioiden luomiseen. Se on suunniteltu olemaan helppokäyttöinen ja edullinen, ja se integroituu saumattomasti olemassa oleviin oppimisenhallintajärjestelmiin (LMS).
🎙️🎥 Descript on työkalu, joka yhdistää kirjoittamisen, nauhoittamisen, transkription, editoinnin ja jakamisen sekä videoille että podcasteille, ja se sisältää tekoälyn avulla toimivia tehokkaita korjaustyökaluja.
🌐🛠️ Durable on tekoälyllä toimiva verkkosivujen rakentaja ja pienyritysten ohjelmisto, joka luo täysin suunnitellun verkkosivuston alle minuutissa ja tarjoaa voimakkaita markkinointi-, laskutus- ja CRM-työkaluja yhdellä sovelluksella.
👨💻🤖 GPT Pilot on kehitystyökalu, joka auttaa ohjelmoijia rakentamaan sovelluksia 20-kertaisella nopeudella. Se käyttää GPT-4-tekoälyä luomaan sovelluksen koodin askel askeleelta, samalla kun kehittäjä valvoo prosessia ja tekee tarvittavat tarkistukset.
🎨🤖 Image App on tekoälypohjainen kuvagenerointi- ja mallikoulutusalusta, joka tarjoaa pääsyn uusimpiin AI-malleihin, kuten Stable Diffusion SDXL 1.0 ja OpenAI DALL-E. Alusta tarjoaa myös mahdollisuuden räätälöidä omia malleja ja tarjoaa erilaisia tilausvaihtoehtoja kuvagenerointien ja mallikoulutusten määrän mukaan.
📑🤖 Airparser on GPT-pohjainen työkalu, joka automatisoi strukturoitujen tietojen kaivamisen sähköposteista, PDF-tiedostoista ja muista dokumenteista. Se mahdollistaa tiedon reaaliaikaisen vientauksen eri sovelluksiin ja tarjoaa monipuolisia integraatioita, kuten Zapier ja Make.
🖥️🐦 Hummingbird on kevyt ja mukautettava henkilökohtainen avustaja macOS-käyttöjärjestelmälle, joka tarjoaa nopeita vastauksia kysymyksiin, sisältää sisäänrakennetun verkkoselaimen ja käyttää Google Programmable Searchia uusimpien tietojen saamiseksi.
👩💻🤖 Code Companion on GPT-4-pohjainen tutorointisovellus, joka tarjoaa reaaliaikaista apua ja palautetta ohjelmointiongelmiin suoraan sen verkkopohjaisessa leikkikentässä.
📊🤖 Kyligence on tekoälyllä vahvistettu metriikkaplatformi, joka tarjoaa nopeita oivalluksia ja parantaa päätöksentekoa. Se yhdistää datalähteet, määrittelee liiketoimintametriikat ja tarjoaa syvällisiä näkemyksiä AI Copilotin avulla, kaikki yhdessä yhtenäisessä ja tehokkaassa järjestelmässä.
🗣️🤖 Eleven Labs tarjoaa edistyksellisen tekstistä puheeksi ja äänen kloonausohjelmiston, joka mahdollistaa luonnollisen kuuloisten äänioverien luomisen eri sisältötyypeille. Alusta tukee 29 eri kieltä ja tarjoaa monipuolisia työkaluja, kuten äänen kloonaus ja pitkien tekstien muuntaminen äänimuotoon, mikä tekee siitä ihanteellisen ratkaisun esimerkiksi videosisällön tuottajille, kirjailijoille ja pelinkehittäjille.
📈🤖 Stocked AI on tekoälypohjainen palvelu, joka tarjoaa tarkkoja ja luotettavia osakeennusteita päivittäin. Se käyttää edistyneitä neuroverkkojen koneoppimisalgoritmeja ja tarjoaa kustannustehokkaan tilauspohjaisen hinnoittelumallin erityisesti yksittäisille sijoittajille. Palvelu keskittyy myös jatkuvaan suorituskyvyn seurantaan ja päivittäiseen mallin uudelleenkoulutukseen, jotta käyttäjät saavat aina ajantasaisimmat ja luotettavimmat tiedot.
📅⚡ Vimcal on maailman nopein kalenterisovellus, joka on suunniteltu erityisesti etätyöhön. Se tarjoaa helpon tavan aikatauluttaa tapaamisia eri aikavyöhykkeillä ja sisältää monipuolisia ominaisuuksia, kuten varauslinkit, näppäimistön pikakomennot, värikoodauksen ja kyselyt. Vimcal on saatavilla työpöytäversioina, iOS-sovelluksena ja Chrome-laajennuksena, ja se on yhteensopiva sekä Google- että Outlook/Exchange-tilien kanssa.
🎥🤖 Fliki on tekoälypohjainen työkalu, joka tekee videoiden luomisesta 10 kertaa yksinkertaisempaa ja nopeampaa. Se tarjoaa tekstistä videoon -ominaisuuden, yli 2000 realistista tekstistä puheeksi -ääntä yli 75 eri kielellä ja mahdollistaa korkealaatuisen sisällön tuottamisen murto-osalla tavallisen tuotannon kustannuksista.
https://fliki.ai/ ja tässä vielä toinen vaihtoehto: https://app.heygen.com/
🎙️🤖 Play.ht on tekoälypohjainen äänigeneraattori, joka tarjoaa yli 600 realistista tekstistä puheeksi -ääntä. Se mahdollistaa tekstistä luonnollisen kuuloisen äänen luomisen eri kielillä ja aksenteilla, ja se on suunniteltu erityisesti monipuolistamaan äänisisältöä, kuten videoita, podcasteja ja e-oppimista.
📞🤖 CallZen on monipuolinen tekoälypohjainen yhteydenottokeskuksen sovellus, joka tarjoaa kattavan valikoiman ominaisuuksia, kuten monikielisen puheen transkription ja yhteenvedon, keskustelujen pisteytyksen, asiakaspalautteen seurannan ja laadunhallinnan. Se myös mahdollistaa agenttien suorituskyvyn seurannan ja tarjoaa räätälöityjä raportointi- ja analytiikkatyökaluja.
📱🤖 AppManager on tekoälypohjainen IT-hallintasovellus, joka tekee sovellus- ja käyttäjäprovisioinnista sekä edullista että vaivatonta. Se tarjoaa keskitetyn alustan käyttäjien ja sovellusten hallintaan, mukaan lukien tilausten seuranta, kustannusanalyysi ja oikeuksien hallinta, mikä auttaa yrityksiä keskittymään kasvuun ilman IT-hallinnan aiheuttamia päänsärkyjä.
Koulutus
Kaipaako yrityksesi koulutusts AI-työkalujen käyttöön?
Tsekkaa Bottiverstaan chatGPT-koulutus yrityksille 👇
Replit AI avaa AI-työkalunsa kaikille: https://blog.replit.com/a
Research
Tässä tutkimuspaperissa kirjoittajat esittävät uuden lähestymistavan kustannustehokkaaseen päättelyyn käyttäen suuria kielimalleja (LLM), kuten GPT-4.
He esittelevät LLM-kaskadin käsitteen, jossa heikompi mutta edullisempi LLM käsittelee yksinkertaisempia kysymyksiä, ja vahvempi ja kalliimpi LLM otetaan käyttöön vain haastavien kysymysten kohdalla. Päättääkseen, milloin ohjata kysymys vahvemmalle LLM:lle, he esittelevät "vastauksen johdonmukaisuuden" idean heikommasta LLM:stä kysymyksen vaikeustason indikaattorina.
He esittävät useita menetelmiä vastausten näytteistämiseen ja johdonmukaisuuden tarkistamiseen, mukaan lukien kahden ajatusmallin yhdistelmän hyödyntäminen. Kokeelliset tulokset erilaisissa päättelytehtävissä osoittavat, että heidän LLM-kaskadinsa saavuttavat verrattavissa olevan suorituskyvyn käyttäen vain vahvempaa LLM:ää, mutta vain 40 %:n kustannuksella.
Seuraavassa tutkimuspaperissa kirjoittajat esittelevät uuden arviointiparadigman nimeltä T4D (Thinking for Doing, suomeksi "Ajattelu toimintaa varten"), joka arvioi, voivatko suuret kielimallit (LLM) yhdistää ymmärryksensä toisten ihmisten mielentiloista sopiviin toimiin sosiaalisissa tilanteissa. Toisin kuin perinteiset sosiaalisen päättelyn tehtävät, jotka keskittyvät päätelmien tekemiseen, T4D vaatii LLM:ltä sopivien toimien päättämistä havaittujen mielentilojen perusteella.
Tutkijat huomasivat, että vaikka LLM:t suoriutuvat hyvin päätelmäpohjaisista tehtävistä, kuten ToMi, ne kamppailevat T4D-tehtävien kanssa. Tämä korostaa haastetta siinä, miten mielentilan ymmärtäminen voidaan kääntää käytännön toimiksi. He esittävät nollapisteen vihjauksen kehyksen, Foresee and Reflect (FaR, suomeksi "Ennakoi ja Pohdi"), joka parantaa merkittävästi LLM:n suorituskykyä T4D-tehtävissä ja käsittelee keskeistä pullonkaulaa implisiittisten päätelmien tunnistamisessa.
Uusi “ajattelun propagointi”-malli LLM-mallien tehostamisessa
Suurten kielimallien (LLM) kyky suorittaa monimutkaisia päättelytehtäviä on parantunut huomattavasti uusien kehittyneiden kyselymenetelmien ansiosta. Kuitenkin nykyiset menetelmät kohtaavat ongelmia, kuten kyvyttömyyden hyödyntää aiemmin saatuja oivalluksia ja kumulatiivisia virheitä monivaiheisessa päättelyssä. Tämä johtuu siitä, että mallit aloittavat päättelyn aina alusta.
Ratkaisuna näihin haasteisiin alla oleva tutkimus esittelee uuden menetelmän nimeltä "Ajatusten Propagointi" (TP). TP-menetelmä tutkii samankaltaisia ongelmia ja hyödyntää niiden ratkaisuja parantaakseen LLM:ien monimutkaista päättelykykyä. Menetelmä ensin kehottaa kielimalleja ehdottamaan ja ratkaisemaan joukon samankaltaisia ongelmia, jotka liittyvät alkuperäiseen kysymykseen. Tämän jälkeen TP käyttää näitä ratkaisuja joko suoraan uuden ratkaisun tuottamiseen tai tietointensiivisen suunnitelman laatimiseen, joka korjaa alun perin saadun ratkaisun.
TP on yhteensopiva olemassa olevien kyselymenetelmien kanssa, mahdollistaen helpon yleistämisen ja parannuksen monenlaisissa tehtävissä ilman suurta vaivannäköä tehtäväkohtaisessa kyselysuunnittelussa.
Kokeelliset tulokset osoittavat, että TP parantaa suorituskykyä keskimäärin 12 % löytäen optimaaliset ratkaisut lyhimmän reitin päättelyssä, 13 % parannus ihmisten mieltymyksissä luovassa kirjoittamisessa ja 15 % tehtävien suoritusasteen parannus LLM-agenttisuunnittelussa.
Tämä innovaatio avaa uusia mahdollisuuksia kielimallien käytössä ja tekee niistä entistä tehokkaampia ja monipuolisempia ongelmanratkaisijoita.
Conceptual Framework for Autonomous Cognitive Entities:
Evaluating Cognitive Maps and Planning in Large Language Models with CogEval: https://arxiv.org/pdf/2309.15129.pdf
Tässä kaikki tällä erää! Haluaisitko uutiskirjeeseen jotain uutta? Haluatko antaa palautetta? Voit lähettää minulle sähköpostia osoitteeseen [email protected]. Vastaan kaikkiin palautteisiin henkilökohtaisesti!
Reply