Selamat Datang di AI diterjemahkan, Perusahaan CepatBuletin mingguan yang memecah berita paling penting di dunia AI. Anda dapat mendaftar untuk menerima buletin ini setiap minggu di sini.
Trump membahayakan kemajuan AI dengan berperang dengan universitas
Donald Trump telah melakukan banyak hal untuk memusuhi universitas dalam 100 hari pertamanya. Dia Potong dana penelitian federal kepada lembaga -lembaga seperti Princeton, Columbia, dan Harvard, mengutip dugaan toleransi mereka terhadap antisemitisme di kampus. Dia juga terancam Otoritas badan akreditasi perguruan tinggi yang mengharuskan sekolah untuk mempertahankan keragaman, ekuitas, dan program inklusi. Tetapi tindakan -tindakan ini secara langsung merusak tujuan yang dinyatakan pemerintah untuk memperkuat militer AS dan membantu perusahaan teknologi Amerika mempertahankan keunggulan mereka yang sempit atas China dalam penelitian AI.
Sejak Perang Dunia II, pemerintah AS telah mempertahankan hubungan yang mendalam dan produktif dengan universitas. Di bawah kepemimpinan Vannevar Bush, direktur Kantor Penelitian dan Pengembangan Ilmiah, pemerintah menyalurkan dana penelitian yang signifikan ke laboratorium universitas. Sebagai imbalannya, ia menerima terobosan seperti teknologi radar dan nuklir. Selama beberapa dekade, para peneliti universitas terus menyumbangkan inovasi kritis yang digunakan dalam pertahanan dan kecerdasan, termasuk dokter dan teknologi dasar Internet.
Saat ini, pemerintah semakin bergantung pada sektor komersial – termasuk kontraktor utama seperti Boeing dan General Dynamics, dan perusahaan baru seperti Palantir dan Anduril – untuk inovasi pertahanan. Namun universitas tetap penting. Sebagian besar penelitian AI paling canggih masih berasal dari departemen ilmu komputer akademik, banyak di antaranya didukung oleh siswa internasional yang belajar di institusi seperti MIT, Stanford, dan Berkeley. Siswa -siswa ini sering melanjutkan ke perusahaan yang ditemukan berdasarkan penelitian yang diprakarsai di dunia akademis. Apakah mereka memilih untuk membangun bisnis mereka di AS atau kembali ke negara asal mereka tergantung, sebagian, apakah mereka merasa diterima.
Ketika siswa internasional melihat pendanaan penelitian terancam atau video siswa PhD ditangkap oleh estinggal di AS menjadi pilihan yang kurang menarik. Dalam konflik baru -baru ini dengan Harvard, Departemen Keamanan Dalam Negeri bahkan menuntut informasi tentang mahasiswa asing universitas dan mengancam akan mencabut kelayakannya untuk menjadi tuan rumah bagi mereka. Sebagai tanggapan, lebih dari 200 presiden universitas dan perguruan tinggi dikutuk Tindakan administrasi dan sedang mengeksplorasi cara -cara untuk melawan penjangkauan federal lebih lanjut.
Daripada mengecilkan hati para peneliti dan siswa internasional, AS harus mengirimkan sinyal yang jelas: bahwa itu tetap merupakan lingkungan yang aman, mendukung, dan dinamis bagi bakat AI untuk belajar, berinovasi, dan meluncurkan generasi perusahaan transformatif berikutnya.
Agen AI terbaik dapat didukung oleh tim model AI yang bekerja bersama
Selama fase pertama booming AI, laboratorium mencapai keuntungan intelijen besar dengan pretraining model mereka pada set data yang lebih besar dan menggunakan lebih banyak daya komputasi. Sementara perusahaan AI masih membaik pada seni dan ilmu pretraining, keuntungan intelijen menjadi semakin mahal. Sebagian besar komunitas penelitian telah mengalihkan fokusnya untuk menemukan cara terbaik untuk melatih model untuk “berpikir di kaki mereka,” atau untuk alasan rute terbaik ke jawaban yang responsif dan akurat pada “waktu inferensi” tepat setelah pengguna memasukkan pertanyaan atau masalah. Penelitian ini telah menyebabkan generasi baru model “berpikir” seperti model O3 Openai, Google Gemini 2.0, dan Anthropic’s Claude 3.7 soneta. Para peneliti mengajarkan model seperti itu untuk berpikir dengan memberi mereka masalah multistep dan menawarkan mereka hadiah (biasanya hanya sedikit kode yang berarti “baik”) untuk menemukan jalan mereka ke jawaban yang memuaskan.
Tentunya mungkin untuk membangun sistem inferensi yang membuat banyak panggilan ke model AI perbatasan besar tunggal, mengumpulkan semua pertanyaan dan jawaban dalam “jendela konteks” sebagai bekerja menuju jawaban. Tetapi Penelitian baru dari Lab Penelitian AI Berkeley Menunjukkan pendekatan “satu model untuk memerintah semuanya” ini tidak selalu merupakan cara terbaik untuk membangun sistem inferensi yang efisien dan efektif. “Sistem AI Compound” dari beberapa model, basis pengetahuan, dan alat lain yang bekerja bersama dapat menghasilkan output yang lebih relevan dan akurat dengan biaya yang jauh lebih rendah. Yang penting, “pipa” sumber daya AI seperti itu dapat menjadi backend yang kuat bagi agen AI yang mampu menyerukan alat dan bekerja secara mandiri, kata Jared Quincy Davis dari AI Cloud Company Foundry. Foundry membuat perangkat lunak yang memungkinkannya untuk menyediakan komputasi GPU dengan biaya rendah untuk pengembang AI.
Davis telah memimpin upaya untuk menciptakan kerangka kerja open-source yang memungkinkan praktisi AI membangun pipa yang tepat, dengan sumber daya yang tepat, untuk aplikasi yang mereka pikirkan. Kerangka kerja, yang disebut Ember, diciptakan dengan bantuan dari para peneliti di Databricks, Google, IBM, NVIDIA, Microsoft, AnyScale, Stanford, UC Berkeley, dan MIT. Davis mengatakan adalah mungkin untuk membangun sistem gabungan yang dapat membuat panggilan ke sejumlah model AI canggih saat ini (melalui API) seperti yang dari Google, Openai, Antropik, dan lainnya. Model perbatasan besar sering berdiri di atas model besar lainnya di bidang keterampilan tertentu (Claude Anthropic sangat pandai menulis dan menganalisis teks), jadi dimungkinkan untuk membangun pipa yang memanggil model sesuai dengan kekuatan unik mereka.
Ini adalah cara yang sangat berbeda dalam memandang komputasi AI, dibandingkan dengan narasi hanya beberapa tahun yang lalu yang mengatakan satu model akan lebih baik daripada yang lainnya dalam hampir semuanya. Sekarang, banyak model bersaing untuk canggih di berbagai tugas, sementara model lain yang lebih kecil berspesialisasi dalam menyelesaikan tugas dengan biaya lebih rendah, dan biaya keseluruhan untuk mendapatkan jawaban dari model AI telah turun selama beberapa tahun terakhir.
Kongres sebenarnya meloloskan tagihan teknologi
Kongres telah gagal meloloskan peraturan berbasis luas untuk melindungi privasi pengguna dan data di jejaring sosial. Namun, telah berhasil mengesahkan undang -undang untuk melarang konten media sosial yang spesifik dan sangat berbahaya seperti perdagangan seks anak, dan sekarang gambar intim nonkonsensual (atau NCII).
NCII mengacu pada praktik memposting gambar seksual atau video orang sungguhan online tanpa persetujuan mereka (seringkali sebagai tindakan balas dendam atau upaya untuk memeras), termasuk gambar eksplisit yang dihasilkan menggunakan alat AI. Tagihan, disebut Take It Down Actyang dengan suara bulat melewati Senat pada bulan Februari dan DPR pada hari Senin, menjadikannya kejahatan federal untuk memposting NCII dan mensyaratkan bahwa platform online menghapus konten dalam waktu 48 jam setelah pengaduan. Platform online yang “menghadap publik” yang terkena dampak akan memiliki satu tahun setelah undang-undang disahkan untuk mengatur sistem untuk menerima dan bertindak berdasarkan keluhan. Presiden diharapkan untuk menandatangani RUU tersebut menjadi undang -undang.
Meskipun niat RUU tersebut mendapatkan dukungan luas, jangkauan hukumnya mengganggu beberapa pendukung kebebasan berekspresi. Electronic Frontier Foundation khawatir bahwa bahasa RUU itu overbroad dan dapat digunakan sebagai alat untuk sensor. Kekhawatiran ini diperparah oleh fakta bahwa undang -undang baru akan ditegakkan oleh Komisi Perdagangan Federal, yang sekarang dipimpin oleh Loyalis Trump.
Lebih banyak cakupan AI dari Perusahaan Cepat:
- Duolingo menggandakan penawaran bahasanya dengan kursus yang dibangun AI
- Dalam 100 hari pertamanya, tarif Trump sudah mengancam booming AI
- Microsoft mengira rekan -rekan AI akan segera hadir
- Marc Lore ingin AI memberi Anda makan – dan membuat Anda lebih sehat
Ingin analisis pelaporan dan tren eksklusif tentang teknologi, inovasi bisnis, masa depan kerja, dan desain? Mendaftar untuk Perusahaan Cepat Premi.
