Pierwszy tydzień 2025 roku przynosi znaczące ruchy na rynku sztucznej inteligencji: xAI usamodzielnia Groka, wypuszczając go jako osobną aplikację poza platformą X (dawniej Twitter), Microsoft udostępnia swój model Phi-4 jako open source, a Wall Street przygotowuje się na falę zwolnień związanych z automatyzacją. Tymczasem naukowcy z Microsoftu pokazują, że małe modele językowe mogą konkurować z największymi graczami na rynku jeśli się je odpowiednio „sprytnie” zbuduje.
Wiele wskazuje na to, że 2025 rok będzie naprawdę ciekawy! Dlatego warto opanować więcej narzędzi AI niż tylko „Chat GPT”. Dlatego zapraszam już 23 stycznia na warsztat „Efektywna praca z Claude” podczas którego pokażę jak użyć jednego z najlepszych modeli dostępnych obecnie dla przeciętnego użytkownika. Więcej informacji tutaj.
A teraz przechodzimy do wiadomości!
🚀 xAI uwalnia Groka w formie samodzielnej aplikacji iOS
xAI Elona Muska wykonało znaczący ruch wypuszczając samodzielną aplikację Grok, która nie wymaga już konta na platformie X. To beta-wersja oparta o model Grok 2, dostępna na razie tylko w USA i tylko na urządzenia z iOS. Aplikacja oferuje funkcje takie jak generowanie obrazów, podsumowywanie tekstu i dostęp do danych w czasie rzeczywistym. Co ciekawe, Grok zyskał też ulepszoną funkcję wyszukiwania, pozwalającą na przeszukiwanie starszych postów z platformy X. To pierwszy krok do bezpośredniej konkurencji z ChatGPT i Google Gemini, a plotki wskazują że firma przygotowuje się już do wypuszczenia Groka 3.
Na razie Grok jest wciąż z tyłu. Czy nadgoni dystans – czas pokaże.
💰 AI może zlikwidować 200 tysięcy miejsc pracy na Wall Street
Według najnowszych prognoz, w ciągu najbliższych 3-5 lat sztuczna inteligencja może spowodować likwidację aż 200 tysięcy miejsc pracy w sektorze finansowym. Zmiany dotkną głównie stanowisk związanych z analizą danych, oceną ryzyka i operacjami back-office. Banki spodziewają się wzrostu zysków o 12-17% do 2027 roku dzięki wdrożeniu AI – i pozbyciu się ludzi. Jednak eksperci pocieszają, że transformacja stworzy też nowe role skupione na nadzorowaniu i rozwijaniu systemów AI. Zapominają dodać, że stanowisk takich będzie co najmniej o rząd wielkości mniej.
🧮 Małe modele językowe pokonują o1 w zadaniach matematycznych
Microsoft opracował technikę rStar-Math, która pozwala małym modelom językowym (SLM) osiągać niezwykłe wyniki w rozwiązywaniu problemów matematycznych. Używając Monte Carlo Tree Search i rozumowania krok po kroku, metoda poprawiła wyniki mniejszych modeli jak Qwen-7B, które prześcignęły OpenAI o1-preview w testach porównawczych. System osiągnął 90% dokładności w rozwiązywaniu zadań matematycznych i znalazł się w top 20% uczestników olimpiad matematycznych.
Jak więc widać rozwój możliwości AI bynajmniej się nie zatrzymał a tezy o „ścianie” są przesadzone. Po prostu zamiast samego zwiększania modeli dochodzą teraz inne metody powiększania ich możliwości i poprawności działania.
🧬 AI przewiduje zachowanie genów w komórkach
Naukowcy z Columbia University stworzyli przełomowy model AI zdolny do przewidywania aktywności genów w dowolnej ludzkiej komórce. System przeanalizował dane z ponad 1,3 miliona komórek i może przewidzieć ekspresję genów w typach komórek, których nigdy wcześniej nie widział. Model osiąga zgodność z danymi laboratoryjnymi na poziomie 94% i już pomógł odkryć mechanizmy odpowiedzialne za rozwój pewnych form białaczki dziecięcej.
Powoli AI zaczyna zmieniać naukę. Umiejętność przewidywania ekspresji genów w komórkach to przełom w biologii.
🎵 Google testuje AI do tworzenia spersonalizowanych podcastów
Google wprowadza nową funkcję „Daily Listen” w ramach Search Labs, która zamienia historię wyszukiwań i preferencje użytkownika w 5-minutowe, personalizowane podcasty. Usługa dostępna jest obecnie tylko dla użytkowników w USA w aplikacji Google, oferując transkrypcje w czasie rzeczywistym i linki do powiązanych treści. To kolejny krok w kierunku personalizacji treści i pokazuje, jak AI może zmienić sposób, w jaki konsumujemy informacje.
🖥️ AI projektuje nowe układy scalone w zaskakujący sposób
Badacze z Princeton Engineering i Indian Institute of Technology wykorzystali AI do projektowania specjalistycznych układów scalonych. System tworzy skomplikowane struktury elektromagnetyczne i związane z nimi obwody w mikroczipach na podstawie parametrów projektowych. Co ciekawe, AI generuje nietypowe wzory obwodów, które choć wydają się przypadkowe, często przewyższają standardowe projekty pod względem wydajności przy czym nie jest do końca jasne dlaczego.
„Powstają struktury, które są złożone i wyglądają na losowo ukształtowane, a gdy są połączone z obwodami, tworzą wcześniej nieosiągalną wydajność. Ludzie nie mogą ich naprawdę zrozumieć, ale mogą działać lepiej.” powiedział jeden z badaczy.
Układy scalone projektowane przez AI, których nie rozumiemy…
Co jeszcze w świecie AI?
- Microsoft wycofuje swoją aktualizację modelu tworzenia obrazów Bing Image Creator po skargach na pogorszenie jakości. Czytaj więcej
- OpenAI blokuje dostęp programiście, który połączył ChatGPT z systemem uzbrojenia. Czytaj więcej
- VLC prezentuje funkcję automatycznego tworzenia napisów w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem AI. Czytaj więcej
- CEO Nvidii Jensen Huang przewiduje, że działy IT staną się „działami HR dla agentów AI”. Czytaj więcej
- Meta wiedziała o wykorzystaniu pirackich książek do treningu AI, twierdzą autorzy. Czytaj więcej
Zima 2025 roku zapowiada się naprawdę gorąco w świecie AI – obserwujemy coraz śmielsze eksperymenty z autonomicznymi agentami AI, podczas gdy tradycyjne miejsca pracy przechodzą transformację.
Jeśli chcesz otrzymywać te informacje wcześniej dołącz do newslettera. Wspólnie śledźmy te fascynujące zmiany zachodzące w świecie sztucznej inteligencji.
Dodaj komentarz