Pagtulong sa pagbuo ng mga ibinahaging pamantayan para sa advanced AI ↗
Isinusulong ng OpenAI ang isang landas para sa mga pamantayan at pagtatasa para sa advanced AI, sa pamamagitan ng pagsuporta sa Appia Foundation sa ilalim ng Linux Foundation.
Praktikal ang layunin: gawing magagamit muli ang mga pagsusuri para sa mga modelo, imprastraktura, at mga app ang mga pangunahing internasyonal na pamantayan ng AI. Mas kaunting pagwawalang-bahala, mas "ipakita ang iyong gawa."
Pagpapakilala kay Claude Tag ↗
Inilunsad ng Anthropic ang Claude Tag, na nagsimula sa loob ng Slack, para ma-tag ng mga team si Claude na parang isang kasamahan at direktang maipamahagi ang trabaho sa mga channel.
Maaari itong gumamit ng mga piling channel, tool, data, at maging mga codebase, pagkatapos ay bumuo ng konteksto sa paglipas ng panahon. Medyo kakaiba ang enerhiya ng kasamahan sa koponan - ngunit iyon ang punto.
Inanunsyo ng Linux Foundation ang Layunin na Ilunsad ang Serbisyo ng Pangalan ng Ahente upang Magtatag ng Pinagkakatiwalaang Imprastraktura ng Pagkakakilanlan para sa mga Ahente ng AI ↗
Inihayag ng Linux Foundation ang Agent Name Service, isang bukas na pamantayan na naglalayong bigyan ang mga ahente ng AI ng beripikadong pagkakakilanlan sa buong internet.
Nakabatay ito sa DNS, sa halip na isang bagong makinang at proprietary registry. Makatuwiran, sadyang nakakabagot, at marahil ay eksakto kung ano ang kailangan ng agentic web bago pa man maging sabaw ng mga anonymous na bot ang lahat.
Inanunsyo ng NVIDIA ang Halos for Robotics, ang Unang Full-Stack Safety System ng Industriya para sa Physical AI ↗
Inanunsyo ng NVIDIA ang Halos for Robotics, isang sistema ng kaligtasan para sa mga humanoid, industrial robot, at iba pang pisikal na sistema ng AI.
Ang Agility ang unang pinangalanang gumagamit, na nagdadala nito sa mga robot ng pabrika, bodega, at logistik. Ang malaking punto: ang mga robot ay nangangailangan ng isang arkitektura ng kaligtasan bago sila magsimulang gumala sa mga lugar ng trabaho tulad ng mga forklift na may caffeine.
Gumagamit ang mga kompanyang Pranses ng AI ngunit kakaunti ang nakikitang mga pag-unlad, ayon sa survey ↗
Kumakalat na ang generative AI sa mga katamtamang laki ng kumpanyang Pranses, ngunit mukhang maliit pa rin ang pakinabang sa produktibidad.
Natuklasan sa survey ng Bpifrance na marami ang gumagamit nito, ngunit maliit na bahagi lamang ng mga gumagamit ang nag-ulat na nakakatipid ng oras. Kaya oo, ang AI ay nasa lahat ng dako… at hindi, ang mahiwagang diwata ng spreadsheet ay hindi pa ganap na dumarating.
Nakalikom ang Fika Jobs ng $4M para bumuo ng isang platform para sa pagkuha ng mga empleyado na unang gumagamit ng video kung saan kinakapanayam ng mga ahente ng AI ang mga kandidato ↗
Nakalikom ang Fika Jobs ng $4 milyon para sa isang hiring platform kung saan iniinterbyu ng mga AI agent ang mga kandidato at ginagawang maiikling video profile ang mga sagot.
Sinusubukan nitong baguhin ang AI recruiting mula sa screening na nakatuon sa employer patungo sa isang sistema ng profile na nakatuon sa mga kandidato. Nagtagpo ang LinkedIn at TikTok, at nagtagpo ang HR robot - na tila isinumpa, ngunit maaaring maging kapaki-pakinabang.
Tinalo ng Tsina ang US sa pinakamabilis na supercomputer sa mundo, ngunit ang karera ay hindi nakatuon sa AI ↗
Nanguna ang LineShine ng Tsina sa TOP500 supercomputer ranking, ngunit ang anggulo ng AI ay hindi kasing linis ng ipinahihiwatig ng headline.
Nabanggit ng mga eksperto na ang benchmark ay hindi katulad ng performance sa workload ng AI, at ang malalaking cloud AI system sa US ay kadalasang hindi nakikipagkumpitensya sa listahang iyon. Pinakamabilis, oo - para sa isang race track, hindi sa bawat kalsada.
Mga Madalas Itanong
Bakit mahalaga ang mga ibinahaging pamantayan para sa advanced AI?
Ang mga ibinahaging pamantayan para sa advanced na AI ay maaaring gawing mas konkreto at maulit ang mga pagtatasa. Sa halip na umasa sa malawak na mga pahayag tungkol sa kaligtasan o pagiging maaasahan, maaaring ituro ng mga organisasyon ang mga tinukoy na pagsusuri para sa mga modelo, imprastraktura, at mga aplikasyon. Ang pagsisikap ng Appia Foundation na sinusuportahan ng OpenAI ay nakabalangkas sa paggawa ng mga internasyonal na pamantayan ng AI tungo sa mga magagamit muli na pagsusuri.
Paano magagamit ng mga ahente ng AI ang mga beripikadong pagkakakilanlan online?
Maaaring gamitin ng mga ahente ng AI ang mga beripikadong pagkakakilanlan upang patunayan kung ano sila at kung sino ang kanilang kinakatawan sa internet. Ang Agent Name Service ng Linux Foundation ay inilaan bilang isang bukas na pamantayan na binuo sa DNS. Ang pamamaraang iyon ay maaaring makatulong na mabawasan ang kalituhan na dulot ng mga hindi nagpapakilala o hindi mapagkakatiwalaang mga bot habang nagiging mas karaniwan ang mga sistemang nakabatay sa ahente.
Ano ang Claude Tag at paano ito maaaring gamitin ng mga koponan?
Sa pamamagitan ng Claude Tag, maaaring i-tag ng mga team si Claude sa loob ng Slack at direktang ipamahagi ang trabaho sa mga channel. Maaari nitong gamitin ang mga piling channel, tool, data, at codebase upang bumuo ng konteksto sa paglipas ng panahon. Sa maraming workflow, maaaring mas maging parang isang shared teammate ang AI kaysa sa isang hiwalay na chatbot window.
Bakit nagiging mas malaking alalahanin sa AI ang kaligtasan ng mga robot?
Ang kaligtasan ng mga robot ay nagiging mas mahalaga habang ang pisikal na AI ay pumapasok sa mga pabrika, bodega, logistik, at iba pang mga lugar ng trabaho. Ang Halos for Robotics ng NVIDIA ay inihaharap bilang isang full-stack na sistema ng kaligtasan para sa mga humanoid, industrial robot, at mga kaugnay na sistema. Ang praktikal na pag-aalala ay ang mga robot ay nangangailangan ng pare-parehong arkitektura ng kaligtasan bago sila gumana sa paligid ng mga tao nang malawakan.
Bakit limitado ang nakikitang pakinabang ng ilang kumpanya mula sa generative AI?
Malawakang ginagamit ng ilang kumpanya ang generative AI bago pa man maging sapat ang kahandaan ng mga daloy ng trabaho, pagsasanay, at pagsukat upang magpakita ng malinaw na kita. Natuklasan sa survey sa France na nabanggit sa artikulo ang pag-aampon nito sa mga katamtamang laki ng kumpanya, ngunit limitado lamang ang naiulat na pagtitipid sa oras. Ipinahihiwatig nito na ang paglulunsad ng AI mismo ay hindi katulad ng pagpapabuti ng produktibidad.