Китайский технологический гигант Xiaomi объявил о запуске новой фабрики в Пекине, где все процессы выполняются исключительно роботами. Фабрика стоила $330 миллионов, на ней 11 полностью автоматизированных производственных линий.

Генеральный директор Лэй Цзюнь сообщил, что фабрика может работать круглосуточно и производить один смартфон каждые 3 секунды, или 10 миллионов устройств в год.

На фабрике роботы не только собирают гаджеты, но и контролируют их качество, а также поддерживают чистоту помещений.

Xiaomi занимает 3 место в мире по объемам производства смартфонов и планирует продолжать расширять роботизированное производство.

#будущееработы
#ИИновости
#ИИроботы
Подписывайтесь на @aiworkfuture, чтобы ничего не пропустить🚀

😏 Клубничку не хотите? 😏Ну, Strawberry? Тут Reuters пишут, что это — кодовое название проекта OpenAI, ранее известного как Q* (всплывал ранее тут 8 месяцев назад). Это следует из внутренней документации, раскрытой источником и отсмотренной Reuters.

TLDR новостной заметки:
— документ является подробным планом того, как OpenAI намерены использовать Strawberry для проведения «deep research» (исследований) — для этого сильно прокачали reasoning, то есть «рассуждения» модели
— деталей о публичном появлении системы нет, равно как и нет деталей о принципе работы. Последнее хранится в секрете даже от большинства сотрудников компании
— ранее в этом году два источника описывали увиденную ими демонстрацию Q*: система была способна отвечать на сложные научные и математические вопросы, находящиеся за пределами возможностей моделям сегодняшнего дня. Данная информация о двух источниках появляется впервые (то есть скорее всего Reuters не были убеждены на 100%, и не публиковали новость. Сейчас информация, вероятно, каким-то образом подтвердилась)
— в четверг в OpenAI была еженедельная встреча «на всех», где показывали свежие навыки моделей (об этом писал Bloomberg). Однако не ясно, имеет ли это хоть какую-то связь с Strawberry/Q*
— также в документе подчёркивается, что «среди возможностей, на которые нацелен проект Strawberry, входит выполнение задач с длинным горизонтом планирования». Тут имеются в виду сложные задачи, которые требуют от модели выполнения ряда действий в течение длительного периода времени
— дообучение модели производилось на «deep-research» наборе данных. Не уточняется, что это такое, но сделаю аккуратное предположение, что это грубо говоря промежуточные мысли, которые приводят к некоторым выкладкам. Именно эта часть данных обычно нигде не сохранена и не описана, и потому модели не могут ей научиться — мол, почему было сделано так, а не эдак
— OpenAI также планирует протестировать возможности Strawberry в выполнении работы программистов и инженеров машинного обучения

===

Моё мнение: в целом всё достаточно верхнеуровнево и правдоподобно-логично, очевидного бреда нет. Однако это не говорит о том, что это правда. OpenAI, как и другие, 100% работают по этим направлениям, главный вопрос в конкретных достижениях.

Появление аж двух новостей за неделю (Bloomberg и Reuters), а также проведение внутреннего демо скорее указывает на приближение к релизу. Это не значит, что систему анонсируют через пару недель, но ждать, должно, осталось не долго. Хоть до ноябрьского DevDay ещё... 😪

Такие демо недолго живут без анонса, потому что быстро утекают: Sam Altman говорил, что увидел приложение с голосовым режимом GPT-4o буквально за неделю до мини-презентации: до этого работа шла маленькой командой.

OpenAI представила GPT-4o mini, более компактную и экономичную версию своей последней модели GPT-4o.

GPT-4o mini сразу заменит предыдущую модель GPT-3.5 Turbo в качестве модели по умолчанию для бесплатных пользователей, а также для пользователей ChatGPT Plus.

GPT-4o mini стоит 15 центов за миллион входных токенов и 60 центов за миллион выходных токенов, что более чем на 60% дешевле, чем GPT-3.5 Turbo.

Несмотря на свои меньшие размеры, GPT-4o mini превосходит ведущие в отрасли небольшие модели, такие как Gemini Flash и Claude Haiku, по показателям рассуждений, математики, кодирования и мультимодальных задач.

Новая модель поддерживает текстовые и визуальные входные и выходные данные в настоящее время, при этом планируется добавить возможности работы с видео и аудио в будущем.

#ИИновости
Подписывайтесь на @aiworkfuture, чтобы ничего не пропустить🚀

Большинство пользователей ChatGPT считают, что он обладает сознанием

Недавний опрос, проведенный исследователями из Университета Ватерлоо и Университетского колледжа Лондона, показал, что значительная часть пользователей ChatGPT считает, что эта модель искусственного интеллекта обладает сознанием.

Исследование, опубликованное в журнале "Нейронаука сознания", выявило, что две трети участников верят, что ChatGPT может иметь чувства, воспоминания и другие субъективные человеческие состояния, несмотря на консенсус экспертов, что современные модели ИИ не обладают сознанием.

Что интересно: чем чаще люди используют ChatGPT, тем они более склонны приписывать ему сознание.

#ИИпятница
#ИИнтересно
Подписывайтесь на @aiworkfuture, чтобы ничего не пропустить🚀

Недавно на канале консультанта АККС Александры Имаевой вышли независимые обзоры нашего сервиса с ИИ-инструментом для кандидатов на вакансии, которые были сделаны её подписчиками. Ознакомиться с ними можно здесь и здесь. Несколько человек протестировали наш сервис по созданию сопроводительных (мотивационных) писем и написали, что им понравилось, а что нет.

Мы с интересом прочитали критические отзывы и, по их результатам, обновили оба наших сервиса - как сервис для кандидатов, так и AI4HR.ru - наш сервис с набором ИИ-инструментов для HR.

Сделали следующие доработки:

✅ Подключили самую последнюю модель GPT-4o-mini от OpenAI. 👉Это позволило значительно улучшить качество текстов и скорость их написания.
✅ Добавили кнопку “Копировать”, которая появляется после каждой генерации. 👉Теперь любой полученный текст можно легко скопировать в буфер обмена, чтобы затем вставить в нужный документ.
✅ Изменили формат некоторых полей (“ключевая задача” в описании вакансии, “качества кандидата” в рекомендательном письме и все поля в мотивационном письме) с текстовой строки на блок текста гибкого размера. 👉Надеемся, что это сделает работу с формами более удобной.

Попробуйте и напишите в комментариях, понравилось ли вам и что бы хотелось ещё изменить 💬

#ИИинструменты
#онас
Подписывайтесь на Будущее наступает, чтобы ничего не пропустить🚀

Когда ИИ сможет заменить человека?

Как вы, возможно, знаете, среди ученых и экспертов нет единого мнения о том, какие критерии должны быть выполнены ИИ, чтобы признать, что он стал достаточно сильным для замены человека. Или, другими словами, что мы достигли AGI (Artificial General Intelligence - искусственный общий интеллект).

Так вот, совсем недавно, в первой половине июля, OpenAI представила пятиуровневую систему для оценки своего прогресса в достижении искусственного общего интеллекта (AGI). Эта структура классифицирует возможности ИИ от базовых функций разговорного ИИ до продвинутого решения проблем и способности создавать инновации.

Обзор пяти уровней

1️⃣ Разговорный ИИ (Conversational AI): Это текущий уровень, который включает существующие технологии ИИ, такие как ChatGPT.

2️⃣ Рассуждающие системы (Reasoners): OpenAI близка к этому уровню, который предполагает наличие ИИ, способного к базовому решению проблем, сопоставимому с человеком, имеющим докторскую степень, но без доступа к инструментам.

3️⃣ Агенты (Agents): На этом уровне ИИ может выполнять различные задачи в течение длительного времени от имени пользователей.

4️⃣ Новаторы (Innovators): Этот уровень описывает ИИ, который может помогать в создании новых изобретений.

5️⃣ Организационный ИИ (Organizational AI): Последний уровень предполагает наличие ИИ, который может справляться с объемом работы целой организации.

Руководители OpenAI считают, что они близки к достижению второго уровня. Недавние демонстрации GPT-4 показали способности к рассуждениям, сопоставимые с человеческими.

Этот фреймворк полезен тем, что позволяет оценить, где мы находимся сейчас, и увидеть направление, в котором прикладывают усилия ведущие мировые разработчики ИИ. То есть понять, куда мы движемся.

Еще на прошлой неделе была новость о том, что OpenAI представила SearchGPT. Но, по-моему, это не очень интересно, так как Яндекс и Perplexity уже давно это сделали.

#ИИновости
#чтоэтотакое
#ИИинтересно
Подписывайтесь на @aiworkfuture, чтобы ничего не пропустить🚀

Добавлю, что то, сколько токенов приходится на 1 слово отличается для разных языков. Соотношение при работе LLM с английским языком 1 токен = 4 символа (приблизительно) или 0,75 слова. Или 1 слово = 1.3 токена. А в случае испанского языка, это соотношение уже 1 слово = 2 токена.

С русским языком еще сложнее: 1 слово = 3.2 токена, при обработке через токенизатор модели GPT-4 или GPT-3.5. У модели GPT-4o улучшили токенизатор, эффективность обработки русского языка возросла, и сейчас на 1 слово должно приходиться около 2 токенов.

Почему важно сколько токенов приходится на 1 слово? По двум причинам:

1. Чем больше токенов необходимо для перевода текста с человеческого языка на язык ИИ, тем дороже стоит работа с ИИ.

Это происходит потому, что стоимость работы установлена в USD (или RUB) за 1 (или 1 млн) токенов. То есть, если у вас на выходе из LLM (GPT4-o) текст длиной 1000 слов на русском языке (примерно 2 страницы текста) , то его генерация будет стоить 1.5 рубля. А если это те же 1000 слов на английском, то стоимость будет только 97 копеек. Это значит, что ИИ-решения, сделанные с LLM на английском языке обходятся на 35% дешевле, чем на русском.

2. У каждой большой языковой модели есть ограничение размера контекстного окна.
То есть ограничено максимальное количество того, сколько текста (токенов) она может принять на вход и сколько сгенерировать.

Это значит, что чем меньше токенов расходуется на 1 слово, тем длиннее может быть текст, с которым работает LLM. А это, в свою очередь означает, что и сценариев применения ИИ может быть больше. В том числе поэтому разнообразие ИИ-сервисов на английском языке гораздо больше, чем на русском.

#чтоэтотакое
#ИИликбез
#ИИинтересно
Подписывайтесь на @aiworkfuture, чтобы ничего не пропустить🚀

Вот интересные моменты об этой новости:

- В Ухане живет 14 млн. жителей, то есть это город размером похожий на Москву.
- В нем 24 000 водителей такси.
- 500 машин компании ApolloGo это только 2% от общего количества такси в городе.

То есть протесты таксистов вызваны не тем, что у многих из них робо-такси забрали работу, а ожиданием того, что они эту работу заберут в скором будущем. Тем более, что многие водители таксуют, потому что уже раньше потеряли какую-то другую работу.

Стоимость 30-минутной поездки (6 км) в робо-таски стоит эквивалент ~ 170 руб. Это около 35% от стоимости поездки в сравнимом такси с человеком. Компания Baidu, владелец робо-такси ApolloGo, субсидирует поездки, чтобы привлечь клиентов.

Источник

#ИИпятница
#будущееработы
#ИИинтересно
Подписывайтесь на @aiworkfuture, чтобы ничего не пропустить🚀

🤖🦷 Революция в стоматологии: робот-стоматолог впервые провел процедуру на человеке

Искусственный интеллект не только справляется с задачей на высшем уровне, но и делает это в несколько раз быстрее, чем обычные стоматологи. Например, установка зубной коронки занимает всего 15 минут, вместо обычных двух визитов по несколько часов.

Этого робота разработала американская компания Perceptive.

Роботизированная система использует технологию оптической когерентной томографии (ОКТ) для захвата детализированных 3D-изображений ротовой полости пациента, включая области под десной, что является важным для точной диагностики и планирования лечения.

После получения изображений система использует алгоритмы ИИ для анализа данных и планирования процедуры, что минимизирует человеческие ошибки и повышает качество предоставляемой помощи.

Интересно, как скоро это станет новым стандартом в стоматологии?

#юзкейсы
#будущееработы
#ИИинтересно
#ИИроботы
Подписывайтесь на @aiworkfuture, чтобы ничего не пропустить🚀

В последние месяцы наблюдается заметный рост использования генеративного искусственного интеллекта (ИИ) соискателями для создания резюме и сопроводительных писем. По данным одного исследования, проведенного в Великобритании, около 46% кандидатов прибегают к таким технологиям.

Согласно оценкам, использование ИИ привело к удвоению количества кандидатов на одну вакансию. Это может показаться положительным моментом, однако многие из этих откликов оказываются менее качественными. Соискатели, полагаясь на автоматические инструменты, часто теряют индивидуальность своих резюме, что затрудняет рекрутерам процесс отбора.

Рекрутеры сталкиваются с серьезными трудностями в фильтрации резюме, созданных с помощью ИИ. Многие кандидаты используют технологии для автоматического заполнения резюме, что приводит к тому, что они становятся более "бледными" и не выделяются на фоне других.

Это создает необходимость в новых подходах к отбору, чтобы выявить действительно талантливых специалистов.

Думаю, что в скором будущем работодатели начнут массово применять ИИ для проверки откликов кандидатов. Тогда один ИИ будет помогать писать резюме, а другой ИИ будет их проверять 🤔

Мы в iRecommendWork как раз сейчас проводим пилотное тестирование такой технологии у одного из наших клиентов.

Изначально мы разработали ее для себя, а сейчас выводим на рынок. И, как показали дискуссии за круглым столом на конференции “HR ЛЕТО”, которая прошла на прошлой неделе, интерес к этой технологии у HR-ов есть.

#будущееработы
#ИИисследования
#ИИинтересно
#ИИроботы
Подписывайтесь на @aiworkfuture, чтобы ничего не пропустить🚀

🟢 Исследование и 2 показательных кейса применения генеративного ИИ в IT-разработке

Исследование

Capgemini исследовала 1000 топ-менеджеров и 1000 IT-профессионалов в компаниях с годовой выручкой более $1 млрд и выпустила отчет о влиянии генеративного ИИ на разработку ПО.

Интересные моменты:
- 27% компаний пилотируют, а 11% уже интегрируют генеративный ИИ в IT-разработку.
- Отмечается рост производительности IT-разработки на 7-18%.
- Высвободившееся время направляется на создание новых инновационных продуктов (50%) и на обучение сотрудников (47%).
- В результате внедрения генеративного ИИ только 4% работодателей увольняют сотрудников.
- Удовлетворение от работы с генеративным ИИ отмечают от 55% (джуны) до 69% (сениоры) сотрудников IT-отделов.

Кейс 1

СЕО Amazon заявил, что их компания внедрила генеративного ИИ-ассистента для IT-разработки и уже сэкономила эквивалент 4500 лет работы IT-разработчиков.

Интересные моменты:
- Апгрейд Java-приложения, который раньше занимал 1 месяц работы разработчика (50 человеко-часов), сейчас занимает несколько часов.
- Amazon за 6 месяцев использования ИИ-ассистента обновил более 50% всех своих приложений и сэкономил $260 млн.
- 79% компьютерного кода, сгенерированного ИИ-ассистентом, было отгружено разработчиками без каких-либо дополнительных изменений.

Кейс 2

На видео к этому посту: 8-летняя девочка, которая пробует программировать второй раз в жизни, создает работающего чат-бота за 45 минут при помощи генеративного ИИ-инструмента Cursor.

#будущееработы
#ИИисследования
#ИИинтересно
Подписывайтесь на @aiworkfuture, чтобы ничего не пропустить🚀