Multimodalność
Dziś porozmawiamy o temacie, który związany jest ściśle ze sztuczną inteligencją i dotyczy rodzajów danych, które mogą stanowić dane wejściowe jak i wyjściowe z modelu. Jest to bardzo ważna koncepcja, która pozwala lepiej zrozumieć, jak AI wpłynie na naszą pracę i wykorzystanie w praktycznych zastosowaniach.
No i tyle. I on będzie nam służył tak, jak będziemy w stanie to zaprojektować. Aha, i chciałem wspomnieć jeszcze o wpisie na blogu Sama Altmana, gdzie on napisał po konferencji taki artykuł, gdzie wrzucił swoje przemyślenia i tam pod koniec tego artykułu sam Altman wspomniał o potencjalnym tak jakby kierunku rozwoju, jeżeli chodzi o modele. I on tam wspomniał dokładnie o rzeczach związanych z na przykład możliwością zapamiętywania, dostępu do naszych informacji, podejmowania akcji gdzieś tam w wyniku naszych poleceń i tak dalej, i tak dalej. Więc oni już to widzą i oni mają to w głowie i to jest roadmapa czy kierunek, w którym zmierzają.
A rzeczy, które pokazują po drodze, są to rzeczy takie trochę, które pomagają po prostu w tej misji, czyli pomagają w zdobyciu finansowania. Jak cały świat się hype'uje jakimś tam nowym modelem 4.0, no to oczywiście sam Altman w tym czasie idzie do inwestorów, którzy też działają pod wpływem emocji i wszyscy znajomi mówią o tym nowym modelu i tak dalej. Jest mu zdecydowanie łatwiej zabrać finansowanie na rzeczy, które tak naprawdę chcą zrobić. Jestem przekonany, że idzie tam o zdecydowanie więcej i wielu z tych rzeczy jeszcze teraz nie widzimy. Chciałbym dodać do tego jeszcze jedną, w zasadzie chyba z mojego punktu widzenia najważniejszą informację ostatnich miesięcy, czyli bardzo istotną, czyli odejście Ili Suskewera z OpenAI.
Pokazano wszystkie 2 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Wprowadzenie do tematu multimodalności w AI, omówienie różnych form wprowadzania danych do modeli, takich jak tekst, głos, wideo i sensorów.
Rozważania nad multimodalnością w modelach AI, omówienie różnicy między unimodalnym a pełnowymiarowym modeliem, w tym wpływ na szybkość odpowiedzi i rozumienie emocji.
Omówienie praktycznych zastosowań multimodalności, takich jak leczenie medyczne, bezpieczeństwo domowe, marketing i transport, z podkreśleniem roli emocji w interakcjach z modelami AI.
Rozmowa o przyszłości AI, specjalnie w kontekście multimodalności, i jej potencjalnych zastosowań, takich jak transport, marketing i bezpieczeństwo.
Analiza strategii OpenAI i wpływ jej decyzji na rynek AI, w tym odejście kluczowych specjalistów i ich wpływ na konkurencję.
Ważność specjalistów w branży AI i ich wpływ na rozwój technologii, w tym odchód Ilii Suskewera z OpenAI.
Wątpliwości wobec etycznych aspektów rozwoju AI, szczególnie w kontekście OpenAI i rynek modeli AI.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.