🍔 McDonald's ເຂົ້າຮ່ວມຢ່າງເຕັມຮູບແບບໃນ AI - ອິນເດຍຢູ່ທີ່ສູນກາງ
ສະນັ້ນ, ນີ້ແມ່ນຈຸດປ່ຽນ: McDonald's, ໃນບັນດາທຸກບ່ອນ, ກຳລັງເລື່ອນເຂົ້າໄປໃນສະລອຍນ້ຳ AI ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ. ບໍ່ພຽງແຕ່ການອັດຕະໂນມັດແບບ drive-thru ຫຼື bots burger-flipping - ນັ້ນແມ່ນໝວກເກົ່າ. ພວກເຂົາກຳລັງສົ່ງເງິນຢ່າງຈິງຈັງໄປສູ່ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ backend, ໂດຍອິນເດຍກາຍເປັນສະໝອງການດຳເນີນງານຂອງເຄື່ອງຈັກທັງໝົດ.
ແປກພໍສົມຄວນ, ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ຈ້າງທີມງານຂະໜາດໃຫຍ່ - ພວກເຂົາກຳລັງປັບປຸງເວທີ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນແທນ. ລອງຄິດເບິ່ງຄືກັບການປັບປຸງໂຄງກະດູກ, ບໍ່ແມ່ນການເພີ່ມແຂນຂາ. ການຄາດຄະເນ, ການສ້າງແບບຈຳລອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ, ການວິເຄາະການໄຫຼຂອງລູກຄ້າ... ມັນເປັນການປະຕິວັດທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນຢ່າງແປກປະຫຼາດ. ບໍ່ມີຫຍັງທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນ, ແຕ່ມັນອາດຈະປ່ຽນແປງທຸກຢ່າງກ່ຽວກັບວ່າອາຫານໄວມີຂະໜາດໃຫຍ່ຂຶ້ນແນວໃດ.
🔗 ອ່ານຕື່ມ
🧠 AI ໃໝ່ຂອງ NTT ຮຽນແບບການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດໂດຍການຟັງເທົ່ານັ້ນ
ລອງນຶກພາບເບິ່ງ: AI ທີ່ຮຽນຮູ້ວິທີຄິດຄືກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ພຽງແຕ່ ຟັງການສົນທະນາ. ນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ NTT ອ້າງວ່າພວກເຂົາໄດ້ແກ້ໄຂແລ້ວ. ລະບົບຂອງພວກເຂົາສັງເກດເບິ່ງວ່າການຕັດສິນໃຈເກີດຂຶ້ນຜ່ານການສົນທະນາແນວໃດ - ຄວາມລັງເລ, ການຫັນປ່ຽນ, ເຫດຜົນພາຍໃນ - ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເຮັດຊ້ຳການຕັດສິນໃຈເຫຼົ່ານັ້ນດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍຳທີ່ໜ້າຢ້ານ (ພວກເຂົາເວົ້າວ່າຄວາມຖືກຕ້ອງ 90%, ເຖິງແມ່ນວ່າຕົວຊີ້ວັດອາດຈະລື່ນ).
ມັນບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບຂໍ້ເທັດຈິງ - ມັນກ່ຽວກັບ ວິທີທີ່ ຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງເຂົ້າຫາພວກເຂົາ. ດີເລີດສຳລັບການຕອບສະໜອງດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ການຍົກລະດັບສູນໂທ, ການຄັດເລືອກຄົນເຈັບສຸກເສີນ - ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວທຸກບ່ອນທີ່ສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດເຄີຍເປັນມາດຕະຖານຄຳ.
🔗 ອ່ານຕື່ມ
📘 ເຄື່ອງມືການຮຽນຮູ້ AI ຂອງ Pearson ໄດ້ປັບປຸງຜົນກຳໄລຂອງມັນຢ່າງງຽບໆ
Pearson ບໍ່ແມ່ນຍີ່ຫໍ້ທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນທີ່ສຸດ, ແຕ່ນີ້ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນ - ພວກເຂົາກຳລັງມີຊ່ວງເວລາທີ່ AI ບໍ່ຄ່ອຍດີປານໃດ. ລາຍໄດ້ໃນເຄິ່ງທຳອິດເພີ່ມຂຶ້ນເລັກນ້ອຍແຕ່ມີຄວາມໝາຍ 2%, ເຊິ່ງເກືອບທັງໝົດແມ່ນຍ້ອນເທັກໂນໂລຢີການຮຽນຮູ້ສ່ວນບຸກຄົນ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນແອັບເທົ່ານັ້ນ; ພວກມັນແມ່ນລະບົບການປັບຕົວແບບທັນທີທີ່ສັງເກດເຫັນເມື່ອທ່ານກຳລັງແບ່ງເຂດ, ມີບັນຫາ, ຫຼືເລັ່ງຄວາມໄວ - ແລະປັບຕົວຄືນໃໝ່ຕາມຄວາມເໝາະສົມ.
ແລະມັນບໍ່ພຽງແຕ່ສຳລັບນັກຮຽນເທົ່ານັ້ນອີກຕໍ່ໄປ. ການຍົກລະດັບທັກສະຂອງບໍລິສັດແມ່ນຂອບເຂດໃໝ່, ແລະ Pearson ໄດ້ເຊັນສັນຍາກັບໂຮງໝໍ, ທະນາຄານ, ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີແລ້ວ. AI ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການສອນເທົ່ານັ້ນ - ມັນກຳລັງປ່ຽນແປງ ວິທີທີ່ ພວກເຮົາກຳນົດປະສິດທິພາບການຮຽນຮູ້.
🔗 ອ່ານຕື່ມ
⚠️ ຄວາມຢ້ານກົວທີ່ແປກປະຫຼາດຂອງ Altman ກ່ຽວກັບ GPT‑5
Sam Altman - ຜູ້ນຳໜ້າຂອງ OpenAI ທີ່ມັກຈະຖືກຂັດເງົາ - ໄດ້ທຳລາຍລັກສະນະນິໄສເລັກນ້ອຍໃນອາທິດນີ້. ລາວເອີ້ນ GPT‑5 ວ່າ "ໜ້າຢ້ານ". ບໍ່ແມ່ນໃນແງ່ປຽບທຽບ. ຕາມຕົວອັກສອນ. ລາວໄດ້ປຽບທຽບການເປີດຕົວກັບໂຄງການ Manhattan. ບາງຄົນພົບວ່າມັນເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນ; ຄົນອື່ນໆເຫັນຄວາມຢ້ານກົວຢ່າງແທ້ຈິງພາຍໃຕ້ການປົກປິດ PR.
ມີລາຍງານວ່າ GPT‑5 ຈະກ້າວໄປໜ້າກວ່າລຸ້ນກ່ອນໃນດ້ານຄວາມຊົງຈຳ, ເຫດຜົນ ແລະ ຄວາມສາມາດຫຼາຍຮູບແບບ. ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດ ແທ້ ? ບໍ່ມີໃຜຮູ້ແນ່ນອນ. ເຊິ່ງອາດເປັນເຫດຜົນທີ່ Altman ຮູ້ສຶກບໍ່ສະບາຍໃຈ. ອຳນາດທີ່ບໍ່ມີຄວາມຊັດເຈນມັກຈະເຮັດໃຫ້ແມ່ນແຕ່ຄົນທີ່ສ້າງມັນຮູ້ສຶກກັງວົນ.
🔗 ອ່ານຕື່ມ
🏛️ ເຂດ Napa ນ້ອຍໆຫາກໍ່ເອົາຊະນະສະພາກ່ຽວກັບນະໂຍບາຍ AI
ອັນນີ້ເກືອບທຸກຄົນບໍ່ເຂົ້າໃຈ: ເຂດ Napa, ລັດ California, ໄດ້ຜ່ານກົດລະບຽບທ້ອງຖິ່ນທີ່ຄວບຄຸມການນໍາໃຊ້ AI ຂອງລັດຖະບານ. ບໍ່ແມ່ນຄໍາແນະນໍາ. ບໍ່ແມ່ນ "ຄໍາແນະນໍາ". ກົດລະບຽບຕົວຈິງ - ການຄວບຄຸມການເປີດເຜີຍ, ຂໍ້ຈໍາກັດອັດຕະໂນມັດ, ແລະມາດຕະຖານຄວາມໂປ່ງໃສ.
ມັນເປັນລັດຖະບານທ້ອງຖິ່ນແຫ່ງທຳອິດໃນສະຫະລັດທີ່ວາງແນວທາງທີ່ເຂັ້ມງວດ. ບໍ່ມີການຕັດສິນໃຈແບບອັລກໍຣິທຶມໂດຍບໍ່ມີການກຳກັບດູແລຂອງມະນຸດ. ບໍ່ມີເນື້ອຫາທີ່ສ້າງຂື້ນມາຢ່າງລັບໆ. ທ່ານຕ້ອງ ເວົ້າ ວ່າມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງມາຈາກເຄື່ອງຈັກເມື່ອໃດ. ແນ່ນອນວ່າອຳນາດການປົກຄອງຂະໜາດນ້ອຍ - ແຕ່ນີ້ອາດເປັນຮູບແບບທີ່ທຸກຄົນຄັດລອກເມື່ອຂະບວນການຂອງລັດຖະບານກາງຍັງຊັກຊ້າຢູ່.
🔗 ອ່ານຕື່ມ
💻 .NET Aspire 9.4 ເພີ່ມພະລັງໃຫ້ AI App Dev ຢ່າງງຽບໆ
ຖ້າທ່ານເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການພັດທະນາຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ອັນນີ້ມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍກວ່າທີ່ຄິດ: Microsoft ໄດ້ຍົກເລີກ .NET Aspire 9.4, ແລະມັນເປັນເລື່ອງໃຫຍ່ຢ່າງງຽບໆ. CLI ໃນຕົວສຳລັບທໍ່ສົ່ງ AI. ການເຊື່ອມໂຍງແບບ Cloud-native. Microservices ໄດ້ຮັບການປັບແຕ່ງໃຫ້ເໝາະສົມກັບການອະນຸມານ ແລະ ວຽກງານໃນເວລາຈິງ.
ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີປລັກອິນທີ່ຕິດເທບ ຫຼື ສິ່ງຫຸ້ມຫໍ່ທີ່ງຸ່ມງ່າມ - ສິ່ງນີ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນມາຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນຈົນເຖິງ AI. ຖ້າທ່ານກຳລັງສ້າງສິ່ງໃດສິ່ງໜຶ່ງຕັ້ງແຕ່ການຄົ້ນຫາທີ່ສະໜັບສະໜູນໂດຍ LLM ຈົນເຖິງການວິເຄາະສຽງແບບເວລາຈິງ, Aspire 9.4 ຫາກໍ່ຫຼຸດໄລຍະເວລາຂອງວົງຈອນການພັດທະນາຂອງທ່ານລົງໄດ້ຫຼາຍອາທິດ. ບາງທີອາດຈະຫຼາຍກວ່ານັ້ນ. ບໍ່ມີການປະກາດດັງໆ, ແຕ່ເວທີສົນທະນານັກພັດທະນາກຳລັງຄຶກຄື້ນ.
🔗 ອ່ານຕື່ມ
🌍 Nscale ຈະສ້າງສູນ Monster AI ໃນປະເທດນໍເວດ້ວຍ GPU 100,000 ອັນ
200 ຕື້ໂດລາ. ນັ້ນແມ່ນຕົວເລກ. Nscale - ບໍລິສັດທີ່ຕັ້ງຢູ່ໃນລອນດອນທີ່ບໍ່ຄ່ອຍເປັນທີ່ຮູ້ຈັກຈົນເຖິງປະຈຸບັນ - ກຳລັງກໍ່ສ້າງສູນຂໍ້ມູນ AI ຂະໜາດໃຫຍ່ໃນປະເທດນໍເວ. ບໍ່ພຽງແຕ່ໃຫຍ່ - ແຕ່ກໍ່ໜ້າຢ້ານ. GPU Nvidia 100,000 ອັນ. ພະລັງງານສີຂຽວຢ່າງເຕັມທີ່. ແລະຊື່ຂອງ OpenAI ຢູ່ໃນແຜ່ນການຮ່ວມມື.
ເປັນຫຍັງຕ້ອງໄປນໍເວ? ອາກາດເຢັນ. ພະລັງງານທີ່ສະອາດ. ຄວາມເປັນກາງທາງດ້ານການເມືອງ. ແລະ... ອາດຈະມີສຽງລົບກວນດ້ານກົດລະບຽບໜ້ອຍລົງ. ສິ່ງນີ້ອາດຈະແກ້ໄຂບັນຫາການບີບອັດຂອງ GPU ທົ່ວໂລກໄດ້ບາງສ່ວນ. ຫຼືຢ່າງໜ້ອຍກໍ່ປ່ຽນເສັ້ນທາງຄວາມວຸ້ນວາຍດ້ານການຄິດໄລ່ອອກຈາກບັນຫາທີ່ຕິດຂັດໃນສະຫະລັດ ແລະ ອາຊີ. ບໍ່ວ່າຈະແນວໃດກໍຕາມ, ມັນເປັນສັນຍານທີ່ສຳຄັນ: ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ AI ກຳລັງກ້າວໄປທົ່ວໂລກຢ່າງວ່ອງໄວ.
🔗 ອ່ານຕື່ມ