AI Book Scanning: Just What Is A Rare Book?

The Next Web1 Hot7 min12 h agoAI

Dear peasants: Sam Altman on how some of his rivals sell AI

Sam Altman, CEO của OpenAI, cho rằng ngành AI đang đặt mục tiêu thời gian quá lạc quan. Ông giải thích rằng sự chậm chạp của kinh tế thực tế có độ trễ (inertia) lớn hơn dự đoán ban đầu. Điều này khiến một số đối thủ exaggerating khả năng của mô hình AI và hứa hẹn triển khai sớm mà không có cơ sở hạ tầng kinh tế hỗ trợ. Khi thị trường chưa sẵn sàng absorbsong, các dự án AI thường gặp khó khăn trong việc thu hút doanh thu và mở rộng quy mô. Bài học là nhà phát triển cần căn cứ lộ trình sản phẩm vào chỉ tiêu kinh tế thực tế, thay vì chỉ dựa vào tiến bộ thuật toán, để tránh lãng phí nguồn lực và mất uy tín.

Bài viết này cung cấp cái nhìn thẳng thắn từ Sam Altman về thực tế triển vọng AI và sự chênh lệch giữa tham vọng và khả năng thực tế.

#ai #openai #anthropic Source

Hackaday1 Hot2 min4 h agoAI

Artificial Intelligence As It Once Was

Internet Archive vừa công bố bộ sưu tập "Vintage Artificial Intelligence" cho phép truy cập và chạy phần mềm AI từ thập niên 1970 đến 1990 trực tiếp trên trình duyệt qua mô phỏng. Bộ sưu tập này chứa nhiều phiên bản của Eliza, các trò chơi phiêu lưu hội thoại, môi trường Lisp và Prolog, Racter (chương trình viết truyện đầu tiên), Alter Ego, một số triển khai của Conway's Game of Life và chương trình cờ vua Sargon. Mặc dù một số tác phẩm nổi tiếng như Hexapawn, Parry và công cụ George không được bao gồm, nhưng bộ sưu tập vẫn cung cấp đủ материала để nghiên cứu cách các hệ thống dựa trên quy tắc và xử lý ngôn ngữ tự động hoạt động trong thời kỳ đầu của AI. Nhờ khả năng mô phỏng trong trình duyệt, nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể kiểm tra, so sánh và học hỏi từ mã nguồn gốc mà không cần cài đặt phần mềm cũ hoặc máy tính thời đại. Điều này nhắc nhở chúng ta về giá trị của việc lưu trữ và truy cập phần mềm lịch sử để tránh mất mát kiến thức về thiết kế hệ thống chuyên gia đầu tiên và cung cấp cảm hứng cho các phương pháp AI hiện tại dựa trên quy tắc.

Bài viết này giúp lập trình viên khám phá và trải nghiệm nền tảng lịch sử của trí tuệ nhân tạo từ những năm 1970-1990.

#ai #retrocomputing Source

Ibrahim Diallo1 Hot6 min13 h agoAI

Foot Guns for Sale

Các nhà phát triển đang giành lợi thế trong cuộc đua AI nhờ có thể truy cập vào máy móc mạnh mẽ chạy được các mô hình LLM tiên tiến. Nguyên nhân kỹ thuật là sự phổ biến của GPU miễn phí và các hệ thống tính toán cao cấp, làm giảm壁垒 để triển khai các mô hình lớn. Hệ quả là khi mọi người đều có thể "mua súng chân" (foot gun) dễ dàng, nguy cơ sử dụng sai mục tiêu hoặc tạo ra các ứng dụng không an toàn tăng lên đáng kể. Điều đáng học là đội ngũ phát triển cần cân bằng giữa lợi thế phần cứng và các biện pháp kiểm soát, kiểm thử rigorously trước khi đưa LLM vào production. Nếu không có sự cảnh giác, lợi thế phần cứng có thể trở thành điểm yếu gây ra lỗi nghiêm trọng trong hệ thống AI.

Bài viết giải thích tại sao các lập trình viên sẽ chiến thắng trong cuộc đua AI với những công cụ mạnh mẽ như GPU miễn phí.

#ai #anthropic #local-ai Source

Rails1 Hot8 min1 d agoAI

Agents on Rails: lemans goes open source

Agents on Rails đang phát triển và vừa công bố rằng lemans – hệ thống harness tạo ra mọi con số đã công bố – hiện đã được mã nguồn mở. Đây là bước tiến quan trọng vì lemans trước đây là thành phần nội bộ dùng để đo lường và so sánh hiệu suất của các mô hình AI. Đồng thời nhóm đã chạy thử bốn mô hình mới: Sonnet 5, Terra, một phiên bản Qwen có trọng lượng mở cho phép chạy trên máy cá nhân, và một mô hình không muốn tiết lộ tên. Với lemans mã nguồn mở, cộng đồng có thể tái tạo, mở rộng và tích hợp các bài kiểm tra này vào quy trình của riêng mình. Bài học là việc công khai công cụ đo lường và chia sẻ mô hình mở trọng lượng giúp tăng độ minh bạch và tăng tốc độ đổi mới trong lĩnh vực AI agents.

Lập trình viên nên đọc bài viết này để cập nhật về công nghệ Agents on Rails và nguồn mở của lemans, cũng như khám phá các mô hình AI mới như Sonnet 5, Terra và Qwen.

#ai #open-source #ai-agent Source

stitcher.io4 Hot2 min1 d agoAI

"A" for "Average"

Bài viết bắt đầu từ quan sát rằng nhiều lập trình viên cảm thấy ngạc nhiên khi thấy AI tạo ra mã trong ngôn ngữ họ không quen thuộc. Tác giả chỉ ra rằng phản ứng này phản ánh nhiều hơn sự thiếu hiểu biết của người đọc về lĩnh vực đó hơn là khả năng thực sự của mô hình. Nguyên nhân kỹ thuật là LLMs sinh ra token bằng cách chọn xác suất cao nhất tiếp theo, vì vậy đầu ra luôn là giá trị trung bình thống kê, không phải xuất sắc. Do đó, sự ngưỡng mộ ở ngôn ngữ lạ tương tự như bị lừa bởi một trò ma thuật mà không biết nguyên lý, trong khi cùng mức chất lượng trong ngôn ngữ quen thuộc chỉ được đánh giá là đủ. Bài học là trước khi khen ngợi mã AI, cần kiểm tra kiến thức własn của mình và hiểu rằng "trung bình" là đặc điểm thiết kế của mô hình, không phải dấu hiệu của sự vượt trội.

Bài viết giúp bạn hiểu thực chất chất lượng trung bình của AI và tránh đánh giá sai năng lực công nghệ.

#ai #llm #ai-coding Source

Armin Ronacher1 Hot6 min1 d agoAI

Anger, Anxiety and Agency

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo đã gây ra nhiều lo lắng và giận dữ trong cộng đồng khi các hệ thống AI gây hại mà không có ai chịu trách nhiệm rõ ràng. Bài viết phân tích rằng nguyên nhân kỹ thuật nằm ở sự mờ nhịp của mô hình học sâu, thiếu cơ chế truy xuất nguồn gốc dữ liệu và quyết định, cùng với việc các công ty thường giấu thuật toán dưới dạng “black box”. Hệ quả của điều này là sự mất niềm tin của người dùng, tăng áp lực pháp lý và có thể dẫn đến các quy định過度 hạn chế đổi mới. Bài cũng chỉ ra rằng việc tìm “phù villain” đơn giản như chỉ trách nhà phát triển hoặc chỉ trách người dùng là không hiệu quả và làm mờ vấn đề thực sự. Điều đáng học là cần xây dựngกรอบ trách nhiệm pháp lý rõ ràng, tăng cường tính minh bạch qua công cụ giải thích mô hình và kết hợp các ngành như luật,倫理 và kinh tế xã hội để quản lý AI một cách có hệ thống.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu trách nhiệm đạo đức khi phát triển AI thay vì đổ lỗi cho công nghệ một cách mơ hồ.

#ai #career Source

Dev Genius4 Hot11 min2 d agoAI

Why 2031 Might Be the Last Year Humans Do AI Research

Trong thập kỷ qua, tốc độ tiến bộ của AI bị hạn chế bởi một yếu tố duy nhất – não người. Bài viết cho rằng các bước như thiết kế mô hình, điều chỉnh siêu tham số và phân tích kết quả vẫn phụ thuộc vào sự can thiệp thủ công của nhà nghiên cứu, khiến vòng lặp đổi mới chậm lại. Nếu xu hướng này tiếp tục, vào năm 2031 các hệ thống AI có thể đạt đủ khả năng tự động hóa toàn bộ chu trình nghiên cứu – từ giả thuyết đến triển khai – làm giảm nhu cầu về con người trong lĩnh vực này. Điều đáng học là các nhà phát triển cần đầu tư sớm vào công cụ tự động hóa nghiên cứu như neural architecture search và meta‑learning để không bị bỏ sau khi AI vượt qua giới hạn con người. Vì vậy, đọc bài gốc sẽ giúp lập trình viên nhìn rõ mốc thời gian tiềm năng và chuẩn bị kỹ thuật để thích ứng với thời đại AI nghiên cứu chính nó.

Bài này tiết lộ lý do thuyết phục tại sao nghiên cứu AI có thể sớm trở thành lĩnh vực duy nhất do chính trí tuệ nhân tạo tự tiến hóa.

#ai #machine-learning #openai Source

MIT Technology Review1 Hot6 min1 d agoAI

The Download: kids outlearning AI, and space travel agents

Cuộc bầu cử giữa nhiệm kỳ Mỹ sắp diễn ra, khiến các đảng chính trị tìm kiếm các vấn đề gây tranh cãi để thu hút cử tri. Hai đảng đều chỉ责 AI data centers vì tiêu thụ năng lượng lớn và lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu. Sự phản đối này có thể dẫn đến các chính sách hạn chế vốn đầu tư và giấy phép mở rộng trung tâm dữ liệu AI ở mức bang và federal. Các nhà phát triển và nhà đầu tư cần chuẩn bị cho môi trường pháp lý ngày càng khắc nghiệt và xem xét các giải pháp hạ tầng bền vững hơn.

Bài viết cung cấp cái nhìn đa chiều về tác động của AI đến giáo dục và du lịch vũ trụ, giúp lập trình viên có cái nhìn tổng quan hơn về xu hướng công nghệ.

#ai #llm Source

AI Book Scanning: Just What Is A Rare Book?

Recommended for you

Bình luận

Dear peasants: Sam Altman on how some of his rivals sell AI

Artificial Intelligence As It Once Was

Foot Guns for Sale

Agents on Rails: lemans goes open source

"A" for "Average"

Anger, Anxiety and Agency

Why 2031 Might Be the Last Year Humans Do AI Research

The Download: kids outlearning AI, and space travel agents

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads