תושבי אלבי לומדים על בינה מלאכותית
העיר אלבי השיקה תוכנית חינמית לתושבים ללמוד על בינה מלאכותית, מכניזמים, יתרונות וסיכונים. המטרה היא לגשר על הפער הדיגיטלי ולאפשר לאזרחים להשתתף באופן פעיל בעיצוב עתיד הקהילה שלהם.
העיר אלבי השיקה תוכנית חינמית לתושבים ללמוד על בינה מלאכותית, מכניזמים, יתרונות וסיכונים. המטרה היא לגשר על הפער הדיגיטלי ולאפשר לאזרחים להשתתף באופן פעיל בעיצוב עתיד הקהילה שלהם.
למד כיצד למנף את ChatGPT ליצירת הנחיות (prompts) מפורטות עבור Grok של xAI, כדי ליצור תמונות בהשראת האסתטיקה הייחודית של Studio Ghibli. מאמר זה בוחן הנדסת הנחיות, אתגרים ביצירת תמונות AI, ואסטרטגיה סינרגטית לתוצאות חזותיות משכנעות.
בחינת AI מקומי למשימות עיתונאיות. ניסוי מקיף עם LLMs כמו Gemma, Llama, Mistral במחשב Mac. חקר היתכנות, איכות פלט, חומרה (UMA), הנדסת פרומפטים ומגבלות נוכחיות, כולל 'פרדוקס ה-AI' – העברת עומס העבודה להכנת נתונים.
בינה מלאכותית (AI) מחוללת מהפכה בפיתוח תוכנה, מייעול יצירת קוד ועד בדיקות ואוטומציה. כלים כמו GitHub Copilot ו-Grok-3 של xAI משנים את תהליכי העבודה, ומאפשרים למפתחים להתמקד במשימות מורכבות יותר. האתגר הוא הסתגלות לשינוי.
ה-AI מתפתח מכלי לאחזור מידע לשותף חשיבה מורכב. מודלים כמו R1 של DeepSeek, Deep Research של OpenAI ו-Grok של xAI, מציעים הזדמנות לטפח חשיבה ביקורתית.
בנוף המתפתח במהירות של פיתוח תוכנה, הופעתם של מודלי שפה גדולים (LLMs) עומדת לחולל מהפכה בדרך שבה נכתב קוד. היכולת ליצור אינטראקציה יעילה עם מודלים אלה באמצעות הנחיות מעוצבות היטב הופכת למיומנות הכרחית עבור מפתחים ולא מפתחים כאחד. היכולת ליצור קוד לפי דרישה היא נכס בעל ערך רב.
Anthropic שדרגה משמעותית את הקונסולה שלה, במטרה לטפח שיתוף פעולה רב יותר בין מפתחים. השדרוג מציג תכונות שנועדו לייעל תהליכי עבודה ולשפר את היעילות של יישום AI.
מאמר זה מספק 20 טיפים מעשיים מאת חברי מועצת העסקים של פורבס, המסייעים לאנשי מקצוע לפרוץ לתחום הבינה המלאכותית או הבינה המלאכותית הגנרטיבית. הטיפים כוללים התחלה בקטן, הימנעות מחשיבה שבינה מלאכותית לבדה מספיקה, ביצוע מחקר, גישה לבינה מלאכותית כמשתמש, תעדוף שליטה במושגי יסוד של בינה מלאכותית, חקירת שיעורים מקוונים בחינם, הבנת אלגוריתמים ורשתות עצביות, מציאת נישה, תרומה לפרויקטים בקוד פתוח או מעשיים, פיתוח מיומנויות טכניות, חשיבה ביקורתית ותקשורת, שליטה בהנדסת הנחיות, נקיטת פרספקטיבה ארוכת טווח, מיצוב עצמך בצד העסקי של בינה מלאכותית, בחינת השיקולים האתיים, הבנת ה'למה' מאחורי בינה מלאכותית, רדיפה אחר התשוקה שלך, להיות לומד, שילוב מומחיות בתחום עם ידע בבינה מלאכותית, דחיפת גבולות ופעולה כגשר בין בעיות עסקיות לפתרונות בינה מלאכותית.