OpenAI, ChatGPT 'superapp' pivot-ஐ தயார் செய்கிறது ↗
OpenAI நிறுவனம், ChatGPT-ஐ ஒரு கேள்வி-பதில் உரையாடல் செயலியிலிருந்து, கோடிங் கருவிகள், ஏஜென்ட்கள், பட உருவாக்கம் மற்றும் கூட்டாளர் செயலிகள் என அனைத்தையும் ஒரே இடத்தில் உள்ளடக்கிய ஒரு பரந்த "சூப்பர்ஆப்" ஆக மாற்றி வருவதாகக் கூறப்படுகிறது. ஒரு யோசனையாகப் பார்க்கும்போது இது மிகவும் எளிமையானதாகத் தோன்றினாலும், இது ஒரு மிகப்பெரிய தயாரிப்பு மாற்றமாகும். (ஃபார்ச்சூன்)
பயனர்கள் செயற்கை நுண்ணறிவிடம் வெறுமனே பதில்களைக் கேட்க மாட்டார்கள் என்பதுதான் மிகப்பெரிய கணிப்பு. முன்பதிவுகள், நாட்காட்டிகள், நிரல்கள், பணிப்பாய்வுகள் போன்ற கையாளக் கடினமான பணிகளை அதனிடம் ஒப்படைத்து, அது அவற்றைச் சரியாகச் செய்யும் என்று எதிர்பார்ப்பார்கள். இப்போதுள்ள பெரும் சவால் இதுதான்.
பெர்பிளெக்சிட்டி, செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள் தங்களின் சொந்த தேடல் வழிமுறைகளை எழுத அனுமதிக்கிறது ↗
பெர்பிளெக்சிட்டியின் “Search as Code” ஆனது, தேடலை நிலையான API அழைப்புகளிலிருந்து, மாடலால் எழுதப்பட்ட பைதான் பணிப்பாய்வுகளாக மாற்றுகிறது. ஒன்றன்பின் ஒன்றாக வினவல்களைக் கொண்டு ஒரு மர்மப் பெட்டியைத் தூண்டுவதற்குப் பதிலாக, அந்த மாடல் தனக்கென ஒரு சிறிய தேடல் இயந்திரத்தை உருவாக்குகிறது. (தி டிகோடர்)
சைபர் பாதுகாப்பு அளவீட்டில் மிகக் குறைவான டோக்கன்களையே பயன்படுத்தியதாகவும், அதன் பெரும்பாலான சோதனைகளில் முன்னிலை வகித்ததாகவும் அந்த நிறுவனம் கூறுகிறது. நிச்சயமாக, இந்த அளவீட்டுப் பெருமையை முழுமையாக நம்ப வேண்டாம் - ஆனால் அதன் பின்னணியில் உள்ள யோசனை கூர்மையானது.
என்விடியா தென் கொரியாவில் புதிய செயற்கை நுண்ணறிவு உள்கட்டமைப்பு ஒப்பந்தங்களை மேற்கொண்டது ↗
மெமரி சிப்புகள், ஏஐ கிளவுட், தரவு மையங்கள், ரோபாட்டிக்ஸ் மற்றும் உற்பத்தித் துறைகளை உள்ளடக்கிய தென் கொரிய கூட்டாண்மைகளின் தொகுப்பை என்விடியா அறிவித்துள்ளது. எஸ்.கே. ஹைனிக்ஸ், எஸ்.கே. டெலிகாம், நேவர், டூசான், எல்ஜி குரூப் மற்றும் ஹூண்டாய் ஆகிய அனைத்தும் இந்த இயந்திரக் குவியலில் இடம்பெற்றுள்ளன. (ராய்ட்டர்ஸ்)
முக்கியமான நடைமுறை அம்சம் இதுதான்: என்விடியா, தனது மேம்பட்ட மெமரி விநியோகத்தைத் தக்கவைத்துக் கொள்ள விரும்புவதோடு, "செயற்கை நுண்ணறிவுத் தொழிற்சாலைகளை" தொழில்துறை கட்டமைப்பில் மேலும் ஆழமாக ஊடுருவவும் விரும்புகிறது. இது கவர்ச்சிகரமானதா? குறிப்பாக இல்லை. முக்கியமானதா? மிகவும் முக்கியமானது.
செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறை நான்கு கடுமையான யதார்த்தங்களை எதிர்கொள்கிறது ↗
செயற்கை நுண்ணறிவு சந்தையின் நிலைமை கவலைக்கிடமாக உள்ளது: அதிக செலவுகள், மெதுவான வருவாய் ஈட்டல், வலுவாக இருந்தாலும் முடிவில்லாமல் இல்லாத உள்கட்டமைப்புத் தேவை, மற்றும் விலை அதிகமாகவே இருக்கக்கூடிய நிதியுதவி. இது தங்க முலாம் பூசப்பட்ட ராக்கெட்டின் கீழ் உள்ள ஈரமான அட்டை போன்றது. (ஆக்சியோஸ்)
இதில் உள்ள முக்கிய முரண்பாடு எளிமையானது: ஒரு தொழில்நுட்பமாகச் செயற்கை நுண்ணறிவு அபரிமிதமான நம்பிக்கையை அளிக்கக்கூடும், அதே சமயம் ஒரு வணிகமாகச் செயற்கை நுண்ணறிவு இன்னும் விலை உயர்ந்ததாகவும், சீரற்றதாகவும், போதிய வருவாய் ஈட்டாததாகவும் தோன்றக்கூடும். இந்த இரண்டுமே உண்மையாக இருக்கலாம் - எரிச்சலூட்டக்கூடியவை, ஆனால் உண்மையானவை.
செயற்கை நுண்ணறிவு ஆதிக்கம் செலுத்துவதால், வங்கிகள் பெருமளவிலான ஆட்குறைப்புக்கு வழிவகுக்கின்றன ↗
வங்கிகள், சில சமயங்களில் வியத்தகு அளவில், இளநிலை ஆய்வாளர் வகுப்புகளைச் சுருக்கி வருவதாகவும், அதே சமயம் எதிர்கால செயற்கை நுண்ணறிவுத் திறமையாளர்களுக்காக அந்தப் பணி அனுபவம் வாய்ந்த இளம் வயதினரையே சார்ந்திருப்பதாகவும் கூறப்படுகிறது. இது, தனது பட்டதாரித் திட்டத்தையே கடிக்கும் ஒரு விசித்திரமான ஊரோபோரஸ் ஆகும். (ஃபார்ச்சூன்)
அண்மைக்கால செயற்கை நுண்ணறிவுப் பயன்பாடுகள் அறிவியல் புனைகதைகளை விட இலக்கு சார்ந்தவையாக உள்ளன: வாடிக்கையாளர் சேவை, பரிவர்த்தனைக் கண்காணிப்பு, வர்த்தகக் கண்காணிப்பு. "ரோபோ வங்கி" என்பதை விட, "பல சிறிய குறைப்புகளும் தானியக்கங்களும்" என்பதே அதிகம்
அமேசானின் மிகவும் பரபரப்பான ஐரோப்பியக் கிடங்கின் உள்ளே, ரோபோக்கள், லேசர்கள் மற்றும் மனிதர்கள் எதிர்காலத்தை வழங்குகின்றனர் ↗
டார்ட்ஃபோர்டில் உள்ள அமேசானின் LCY3 கிடங்கு, நகரும் ரோபோக்கள், செயற்கை நுண்ணறிவு மென்பொருள், ஸ்கேனர்கள் மற்றும் கன்வேயர் அமைப்புகளுடன் இயங்கி, வாரத்திற்கு மில்லியன் கணக்கான பொருட்களை நகர்த்துகிறது. இது பாதி நிறைவேற்று மையம் போலவும், பாதி தொழில்துறை பின்தட்டு மேசை போலவும் தோன்றுகிறது. (யூரோநியூஸ்)
செயற்கை நுண்ணறிவு அம்சம் என்பது நடைமுறை சார்ந்தது: ரோபோ ஒருங்கிணைப்பு, வழித்தட உகப்பாக்கம், பொதி அளவீடு, லேபிள் வாசிப்பு மற்றும் பாதை வரிசைப்படுத்தல். இவை பகட்டான சாட்பாட் விஷயங்கள் அல்ல - மாறாக, சில்லறை வர்த்தகத்தின் கண்ணுக்குத் தெரியாத எலும்புக்கூடு வேகமடைவதைப் போன்றது.
அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்
OpenAI அறிவித்த ChatGPT சூப்பர்ஆப் மாற்றத்தின் அர்த்தம் என்ன?
OpenAI, ChatGPT-ஐ ஒரு எளிய கேள்வி-பதில் உரையாடல் கருவியாக இருப்பதிலிருந்து, ஒரு விரிவான செயலி போன்ற மையமாக மேம்படுத்தி வருவதாகக் கூறப்படுகிறது. நிரலாக்கக் கருவிகள், செயற்கை நுண்ணறிவு முகவர்கள், பட உருவாக்கம் மற்றும் கூட்டாளர் செயலிகள் ஆகியவற்றை ஒரே இடத்தில் கொண்டு வருவதே இதன் நோக்கமாகும். கேள்விகளுக்குப் பதிலளிப்பது மட்டுமல்லாமல், முன்பதிவுகள், நாட்காட்டிகள், நிரல் எழுதுதல் மற்றும் பணிப்பாய்வுகள் போன்ற பெரிய பணிகளை முடிக்கவும் ChatGPT உதவும்.
செயற்கை நுண்ணறிவுச் செய்திகளில், செயற்கை நுண்ணறிவு முகவர்கள் ஏன் இவ்வளவு பெரிய கவனத்தைப் பெற்று வருகின்றனர்?
செயற்கை நுண்ணறிவு முகவர்கள் முக்கியமானவை, ஏனெனில் அவை ஒரு தயாரிப்பின் இலக்கை, பதில்களை வழங்குவதிலிருந்து செயலில் இறங்குவதற்கு நகர்த்துகின்றன. இந்தக் கட்டுரையின் மையக்கருத்து, பயனர்கள் செயற்கை நுண்ணறிவிடம் சிக்கலான பணிகளை ஒப்படைத்து, அது அவற்றைச் சரியாக முடிக்கும் என்று எதிர்பார்ப்பதாகும். இது, வெறுமனே ஒரு செம்மையான பதிலை உருவாக்குவதை விட, நம்பகத்தன்மை, பணிப்பாய்வு கையாளுதல் மற்றும் மதிப்புமிக்க ஒருங்கிணைப்புகளை மிகவும் முக்கியமானதாக ஆக்குகிறது.
பெர்பிளெக்சிட்டியின் “Search as Code” அணுகுமுறை என்பது என்ன?
பெர்பிளெக்சிட்டியின் “Search as Code” ஆனது, நிலையான தேடல் API-களை மட்டும் அழைப்பதற்குப் பதிலாக, தேடலுக்கான பைதான் பணிப்பாய்வுகளை எழுத AI மாதிரிகளை அனுமதிக்கிறது. அதாவது, அந்தப் பணிக்காக ஒரு சிறிய தனிப்பயன் தேடல் செயல்முறையை அந்த மாதிரியால் உருவாக்க முடியும். ஒரு இணையப் பாதுகாப்பு அளவீட்டில் இது குறைவான டோக்கன்களைப் பயன்படுத்தியதாக பெர்பிளெக்சிட்டி கூறுவதாக அந்தக் கட்டுரை தெரிவிக்கிறது, இருப்பினும் அந்த அளவீட்டுக் கூற்றுகளை எச்சரிக்கையுடன் அணுக வேண்டும்.
என்விடியாவின் தென் கொரிய செயற்கை நுண்ணறிவு உள்கட்டமைப்பு ஒப்பந்தங்கள் ஏன் முக்கியமானவை?
என்விடியாவின் தென் கொரிய ஒப்பந்தங்கள் முக்கியமானவை, ஏனெனில் அவை செயற்கை நுண்ணறிவு உள்கட்டமைப்பை மெமரி சிப்புகள், கிளவுட், தரவு மையங்கள், ரோபோடிக்ஸ் மற்றும் உற்பத்தி ஆகியவற்றுடன் இணைக்கின்றன. குறிப்பிடப்பட்டுள்ள நிறுவனங்களில் எஸ்.கே. ஹைனிக்ஸ், எஸ்.கே. டெலிகாம், நேவர், டூசான், எல்.ஜி. குரூப் மற்றும் ஹூண்டாய் ஆகியவை அடங்கும். மேம்பட்ட மெமரி விநியோகத்தைப் பாதுகாப்பதும், அதே நேரத்தில் "செயற்கை நுண்ணறிவுத் தொழிற்சாலைகளை" தொழில்துறை செயல்பாடுகளுக்குள் ஆழமாகத் தள்ளுவதுமே இதன் நடைமுறை நோக்கமாகும்.
செயற்கை நுண்ணறிவு நிறுவனங்கள் எதிர்கொள்ளும் கடுமையான வணிக யதார்த்தங்கள் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு வணிகத்தைச் சுற்றியுள்ள நான்கு பரந்த அழுத்தங்களை இந்தக் கட்டுரை எடுத்துக்காட்டுகிறது: அதிக செலவுகள், மெதுவான முதலீட்டுப் பலன், வரையறுக்கப்பட்ட உள்கட்டமைப்புத் தேவை மற்றும் விலையுயர்ந்த நிதியளிப்பு. செயற்கை நுண்ணறிவு ஒரு தொழில்நுட்பமாகத் தோல்வியடைந்து வருகிறது என்பது இதன் கருத்து அல்ல. மாறாக, மிகைப்படுத்தப்பட்ட எதிர்பார்ப்புகள் குறிப்பிடுவதை விட, இலாபகரமான செயற்கை நுண்ணறிவு வணிகங்களை உருவாக்குவது இன்னும் செலவு மிக்கதாகவும், சீரற்றதாகவும், பணமாக்குவதற்குக் கடினமானதாகவும் இருக்கக்கூடும் என்பதே இதன் கருத்து.
வங்கிகள் மற்றும் நிதித்துறையில் உள்ள வேலைவாய்ப்புகளை செயற்கை நுண்ணறிவு எவ்வாறு பாதிக்கிறது?
வங்கிகள், தங்களின் இளநிலை ஆய்வாளர் வகுப்புகளைக் குறைத்து வருவதாகவும், அதே சமயம், எதிர்கால செயற்கை நுண்ணறிவுத் திறமையாளர் குழுவாகப் பணி அனுபவம் இல்லாத இளம் ஊழியர்களைச் சார்ந்திருப்பதாகவும் கூறப்படுகிறது. விவரிக்கப்பட்டுள்ள உடனடிப் பயன்பாடுகள், வாடிக்கையாளர் சேவை, பரிவர்த்தனைக் கண்காணிப்பு மற்றும் வர்த்தகக் கண்காணிப்பு உள்ளிட்ட நடைமுறை சார்ந்த மற்றும் இலக்கு வைக்கப்பட்டவையாக உள்ளன. முழு வங்கிகளையும் மாற்றுவதற்குப் பதிலாக, செயற்கை நுண்ணறிவு தற்போதுள்ள பணிப்பாய்வுகளில் பல சிறிய தானியக்கங்களை உருவாக்குவதாகத் தெரிகிறது.