Czy potężne modele AI działające lokalnie mogą wspomóc dziennikarstwo? Eksperyment bada wydajność LLM na komputerach osobistych, omijając chmurę i opłaty. Ocenia praktyczną użyteczność AI na urządzeniu w transformacji transkrypcji wywiadów w gotowe artykuły, analizując możliwości i ograniczenia obecnej technologii.
Europejski Mistral AI wprowadza Mistral Small 3.1, potężny model AI działający lokalnie. Wydany na licencji open-source, rzuca wyzwanie normom, promując dostępność i innowacje poza ekosystemem chmurowym, oferując wydajność na sprzęcie konsumenckim.
Cyfrowy świat przechodzi sejsmiczną zmianę napędzaną postępem AI. Platformy takie jak ChatGPT i Canva dominują, podczas gdy nowi gracze, jak DeepSeek, szybko zyskują na znaczeniu. Rynek AI dynamicznie rośnie, wpływając na zatrudnienie i tworząc nowe możliwości, co podkreśla potrzebę zrozumienia tego ewoluującego krajobrazu technologicznego i gospodarczego.
Chiński DeepSeek wstrząsa globalnym porządkiem technologicznym dzięki potężnemu, lecz ekonomicznemu modelowi AI. Jego sukces podważa dominację Zachodu (OpenAI, Nvidia), wywołując falę innowacji wśród chińskich gigantów jak Baidu, Alibaba i Tencent, dowodząc, że zaawansowana AI nie wymaga już astronomicznych budżetów, a liczy się także efektywność.
Nvidia wprowadza Project G-Assist, eksperymentalnego asystenta AI działającego lokalnie na kartach GeForce RTX. Oferuje kontekstową pomoc w grach, diagnostykę systemu i optymalizację, wykorzystując moc GPU zamiast chmury. Wymaga kart RTX serii 30/40/50 z 12 GB VRAM. Nvidia zachęca do tworzenia wtyczek i zbiera opinie użytkowników.
Rozwój AI w Chinach napotyka trudności. Ostrzeżenie H3C dotyczące ograniczonej podaży chipów Nvidia H20, kluczowych dla AI i dozwolonych w ramach amerykańskich kontroli eksportu, rzuca cień na ambicje technologiczne kraju. Podkreśla to kruchość łańcuchów dostaw w obliczu napięć geopolitycznych i potencjalnie spowalnia chiński postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Nowa funkcja OpenAI do generowania obrazów w stylu Studio Ghibli wywołała dyskusję o prawach autorskich. Czy trenowanie AI na chronionych dziełach jest legalne? Artykuł analizuje zawiłości prawne, doktrynę 'fair use' i potencjalny wpływ na twórców, w kontekście toczących się sporów sądowych przeciwko firmom rozwijającym sztuczną inteligencję.
Termin 'open source' jest często nadużywany w kontekście AI. Wiele firm oznacza swoje modele jako otwarte, nie udostępniając kluczowych elementów, jak dane treningowe, co zagraża transparentności i powtarzalności badań naukowych. Artykuł analizuje to zjawisko 'openwashingu' i jego konsekwencje.
Przejście z ChatGPT na Google Gemini jako głównego asystenta AI. Artykuł omawia przewagi Gemini: większe okno kontekstowe, lepszą integrację z Google Workspace, spójniejsze generowanie obrazów, możliwości NotebookLM Plus, natywne rozumienie multimodalne oraz dostęp do informacji w czasie rzeczywistym przez Google Search, które zwiększają produktywność.
Wzrost popularności AI konwersacyjnej, jak ChatGPT, napotyka globalne ograniczenia. Kraje wprowadzają zakazy lub regulacje z powodu obaw o prywatność, dezinformację, bezpieczeństwo narodowe i kontrolę polityczną. Decyzje te kształtują przyszłość rozwoju i dostępności AI, odzwierciedlając narodowe priorytety i obawy.
