Questo articolo offre 20 consigli pratici da membri del Forbes Business Council per aiutare i professionisti a entrare nel campo dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'AI generativa. Si sottolinea l'importanza di iniziare in piccolo, acquisire competenze tecniche e soft skills, e comprendere l'etica dell'AI.
Un recente studio rivela che i modelli di intelligenza artificiale, inclusi GPT-4, Llama e Gemini, mostrano significative lacune nella comprensione della storia mondiale, rispondendo correttamente solo al 46% delle domande. Questo solleva preoccupazioni sulla loro affidabilità in settori che richiedono una solida conoscenza del passato.
Il mercato cinese dei chatbot AI sta subendo una trasformazione significativa, con Doubao di ByteDance che emerge come forza dominante, superando i concorrenti come Alibaba e Baidu. Questo articolo analizza i fattori che guidano l'ascesa di Doubao, le sfide affrontate dai suoi concorrenti e le implicazioni più ampie per il futuro dell'AI in Cina.
WaveForms AI, fondata dall'ex leader della modalità vocale avanzata di OpenAI, Alexis Conneau, ha raccolto 40 milioni di dollari per sviluppare modelli linguistici audio avanzati con intelligenza emotiva. L'azienda mira a creare un'Intelligenza Generale Emotiva (EGI) che comprenda e risponda alle emozioni umane, distinguendosi nel mercato dell'AI audio.
Moonshot AI ha presentato Kimi k1.5, un modello multimodale che rivaleggia con OpenAI o1, superando GPT-4o e Claude 3.5 Sonnet in alcune aree. Questo risultato segna un passo avanti nell'intelligenza artificiale, con un approccio trasparente e collaborativo.
OpenAI si prepara a presentare un super agente AI di livello dottorale, suscitando preoccupazioni e aspettative sul futuro del lavoro. Aziende come Meta e Salesforce stanno già adottando l'AI, con conseguenti tagli di personale e aumenti di produttività. L'articolo esplora la tecnologia alla base di questi agenti, il loro impatto potenziale e i risultati dei primi test.
Questo articolo evidenzia l'avanzamento di OpenAI nel campo dell'Intelligenza Artificiale Generativa di Contenuti (AIGC), con un focus sullo sviluppo di un agente IA in tempo reale realizzabile in soli 20 minuti. Questa svolta dimostra l'efficienza nello sviluppo di applicazioni basate sull'IA.
Questo studio esplora l'efficacia dello scaling durante l'inferenza nei modelli di diffusione, dimostrando che l'aumento delle risorse computazionali porta a una migliore qualità dei campioni generati. Introduce un framework flessibile con verificatori e algoritmi di ricerca per ottimizzare il rumore di campionamento, rivelando che la ricerca di un rumore migliore è una dimensione chiave per il miglioramento delle prestazioni. I risultati indicano che modelli più piccoli con scaling dell'inferenza possono superare modelli più grandi senza, offrendo un approccio più efficiente all'AIGC.
Il mondo tech è in fermento per l'imminente rilascio dell'o3-mini di OpenAI, una versione distillata di un modello più grande, accessibile tramite API e interfaccia web. Sam Altman ha confermato il rilascio di tre versioni simultanee: alta, media e bassa. L'o3-mini offrirà velocità migliorata rispetto all'o1-pro, con la versione alta che mostra miglioramenti nei benchmark di programmazione. L'o3 completo sarà più avanzato dell'o1-pro e l'o3-pro sarà disponibile per gli abbonati Pro a 200 dollari. Altman ha sottolineato l'alto utilizzo dell'o3-mini per gli abbonati a ChatGPT Plus. Inoltre, ha discusso del raggiungimento dell'AGI, che richiederà 872 megawatt di potenza di calcolo, e della convergenza dei modelli GPT e serie o.
Un nuovo meccanismo di attenzione chiamato Multi-matrix Factorization Attention (MFA) e la sua variante MFA-Key-Reuse (MFA-KR) riducono significativamente l'uso della cache KV nei modelli linguistici, migliorando le prestazioni e l'efficienza.
