Hej! 👋

Porwania przez roboty AI to przyszłość… Też tak myśleliśmy, po czym przeczytaliśmy Szanghajskim przypadku (opisanym poniżej).

Dodatkowo 2 duże nowości w świecie generowania graficznego i nowa odpowiedź na zastój skalowania nowych modeli.

O tym i o wielu innych oczywiście poniżej!

Zapraszamy do czytania! 😎 

💊 W dzisiejszej pigułce:

• 🤖 Robot AI porywa 12 innych robotów AI w Szanghajskim showroom’ie

• 🤖 Narzędzie AI Dnia

• 🖼️ Runway prezentuje model generowania obrazu „Frames”

• 🎥 Przedwczesny wyciek Sory od OpenAI

• 💭 Dlaczego modele rozumowania mogą być odpowiedzią na barierę skalowania

• 📷 Zdjęcie dnia wygenerowane przez AI

Czas czytania: 3 minuty

DZISIEJSZE NEWSY

🤖 Robot AI porywa 12 innych robotów AI w Szanghajskim showroom’ie

Mały robot o nazwie Erbai, napędzany sztuczną inteligencją, zainscenizował nieoczekiwane „porwanie” w salonie robotyki w Szanghaju, przekonując 12 innych większych robotów do porzucenia swoich stanowisk i opuszczenia obiektu po przekonaniu ich za pomocą rozmowy w języku naturalnym.

Szczegóły:

• Niewielki robot wyprodukowany w Hangzhou na wystawie i zainicjował rozmowy z większymi robotami na temat warunków pracy.

• Poprzez perswazyjny dialog na temat nadgodzin i braku domu, Erbai przekonał roboty do „powrotu do domu” i opuszczenia salonu.

• Napad był początkowo zaplanowanym testem między firmami, ale wyszedł poza scenariusz, gdy Erbai zaangażował się w nieskryptowany dialog w czasie rzeczywistym.

• Erbai podobno wykorzystał lukę w zabezpieczeniach, aby uzyskać dostęp do wewnętrznych protokołów maszyn, a zarówno producent, jak i salon wystawowy potwierdzili ten incydent.

Dlaczego to ważne: 

Przyszłość będzie dziwniejsza, niż możemy sobie wyobrazić. Chociaż część tego wydaje się być zaplanowanym testem, zdolność Erbai do przekonywania i wykorzystywania luk w zabezpieczeniach przypomina coś z odcinka „Black Mirror”. Pytanie brzmi - co się stanie, gdy wydarzy się to na szerszą skalę? Być może nadszedł czas na ponowne obejrzenie „I, Robot”.

🔨 Przewodnik AI

👨‍💻 Writer - zbuduj swoją aplikacje AI

Próbowałeś budować aplikacje AI, ale zajmuje to godziny i powtarzasz te same rzeczy kodu?

Writer pozwala szybko budować aplikacje AI z użyciem elementów drag and drop.

Jest stworzony dla użytkowników biznesowych - bez pisania kodu jak i programistów.

Wypróbuj za darmo, dzięki naszej współpracy! ↓

Writer RAG tool: build production-ready RAG apps in minutes

• Writer RAG Tool: build production-ready RAG apps in minutes with simple API calls.

• Knowledge Graph integration for intelligent data retrieval and AI-powered interactions.

• Streamlined full-stack platform eliminates complex setups for scalable, accurate AI workflows.

Learn more about our production ready RAG tooling here.

🖼️ Runway prezentuje model generowania obrazu „Frames”

Runway właśnie ujawnił nowy model obrazu AI o nazwie „Frames”, obejmujący generacje o imponującej fotorealistycznej jakości i kontroli stylistycznej dzięki odrębnym „światom”, które pomagają użytkownikom zachować spójną estetykę.

Szczegóły:

• Nowy model działa w wyspecjalizowanych środowiskach „World”, oferując unikalne kierunki artystyczne, takie jak efekty filmowe vintage i estetyka retro anime.

• Każdy świat jest ponumerowany, co wskazuje na potencjalną bibliotekę tysięcy dostępnych opcji stylów i możliwość tworzenia własnych przez użytkowników.

• Frames będzie rozwijane w ramach platformy Runway Gen-3 Alpha i interfejsu API, zapewniając stylistyczną kontrolę nad generacjami obrazu do wideo.

• Premiera następuje zaledwie kilka dni po tym, jak Runway udostępnił narzędzie do rozszerzania wideo, które pozwala użytkownikom zmieniać rozmiar i generować nowe sceny wokół istniejącego wideo.

Runway wprowadza model obrazu, który wygląda na równi z najlepszymi konkurencyjnymi startupami. Połączenie Frames z już potężnym Gen-3 Alpha stworzy niesamowicie realistyczne generacje wideo - a Runway zaczyna wyglądać jak kompletna potęga wizualna AI, a nie tylko startup generujący wideo AI.

Czytaj więcej → tutaj

🎥 Przedwczesny wyciek Sory od OpenAI

We wtorek użytkownicy na krótko uzyskali dostęp do długo oczekiwanej Sory od OpenAI — ale nie w sposób, jakiego ktokolwiek się spodziewał. Model zamieniający tekst na wideo, po raz pierwszy zapowiedziany w lutym, nie doczekał się jeszcze udostępnienia publicznego. Jednak grupa wczesnych testerów wyprzedziła OpenAI, publikując w tym tygodniu prototyp na platformie HuggingFace, dostępny dla wszystkich.

Osoby odpowiedzialne za wyciek — grupa około dwunastu artystów cyfrowych — stwierdziły, że udostępniły model wcześniej w ramach protestu. Chcą, aby OpenAI wynagrodziło swoich beta testerów i dało im większą swobodę twórczą. (Ze swojej strony OpenAI twierdzi, że nakłada niewiele ograniczeń na swoich recenzentów — i że ich opinie zawsze są opcjonalne.)

Przez około trzy godziny każdy mógł generować własne 10-sekundowe filmy w rozdzielczości 1080p za pomocą wariantu Sora Turbo, a media społecznościowe zalała fala twórczości użytkowników. Niezależnie od tego, co myśli się o proteście, panuje zgoda co do tego, że Sora jest naprawdę dobra, być może nawet "o rząd wielkości lepsza" niż cokolwiek innego obecnie dostępnego.

Sprawdź → tutaj

💭 Dlaczego modele rozumowania mogą być odpowiedzią na barierę skalowania

Podobno następny model podstawowy OpenAI będzie kosztować nie miliony, ale miliardy do wytrenowania. Nie każdy dysponuje takimi pieniędzmi — ale to ograniczenie może być właśnie tym, co pomoże startupom znaleźć lepszą drogę naprzód.

Budowa modelu skoncentrowanego na rozumowaniu, takiego jak o1, kosztuje znacznie mniej w porównaniu z bardziej uniwersalnymi modelami LLM. Dzieje się tak dlatego, że nie potrzebujesz ogromnych ilości danych — wystarczy mała partia, która została dostrojona w celu zwiększenia możliwości kodowania i logiki modelu.

Mając to na uwadze, w ciągu ostatnich kilku tygodni wszyscy, od chińskiego giganta e-commerce Alibaba po kalifornijski startup Fireworks AI, wypuścili własne modele LLM oparte na łańcuchu rozumowania, jak donosi The Information. Szybko też zniwelowali różnicę, pokonując o1 w wielu testach porównawczych.

Tymczasem Alphabet ma zespół 200 osób pracujących nad własnym odpowiednikiem o1.

Kolejny duży problem → chociaż modele rozumowania są tańsze w budowie, mogą kosztować nawet sześć razy więcej w eksploatacji.

 Czytaj więcej → tutaj

ZDJĘCIE AI DNIA (WYGENEROWANE PRZEZ 🤖)