I ricercatori di Microsoft hanno scoperto una tecnica di jailbreak chiamata “Skeleton Key” che può superare le protezioni di molti modelli di intelligenza artificiale generativa, permettendo agli hacker di ottenere informazioni sensibili o dannose.
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Regole e indicazioni studiati per sfruttare al meglio i nuovi servizi di GENAI
Oggi siamo tutti dei followers e continuiamo a finanziare i grandi players che sono lontani dal nostro paese e dalle nostra Europa. Stiamo vivendo un periodo di innovazione nell’ambito dell’intelligenza artificiale! Ogni giorno sembra esserci una nuova innovazione che spinge oltre i limiti di ciò che le macchine possono fare. Uno dei settori di sviluppo più emozionanti è quello dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Questi modelli stanno assumendo un ruolo centrale, impressionandoci con la loro capacità di generare testi simili a quelli umani e comprendere complessi schemi linguistici.
Quando ho iniziato a esplorare GenAI, ho commesso alcuni errori. L’argomento era immenso e mi sentivo piuttosto intimorito. Tuttavia, scoprire LangChain e i numerosi repository ed esempi open source ha semplificato il percorso (anche se con qualche frustrazione, ad essere sinceri). Ho avuto la fortuna di lavorare con un team straordinario, il che è stato fondamentale per l’esplorazione, l’apprendimento e il ricevimento di feedback.
Affrontare GenAI e LLM potrebbe essere travolgente.
Gestire letteralmente tonnellate di informazioni, framework, guide, video e qualsiasi altro tipo di cosa disponibile GRATUITAMENTE per iniziare con GenAI e LLM potrebbe essere impegnativo.
Dopo una carriera di oltre 22 anni, posso affermare senza ombra di dubbio che lo sviluppo software è un’arte.
Come ogni forma d’arte, richiede impegno, talento e conoscenza. Anche se sembra un lavoro individuale per le abilità tecniche, in realtà dipende dall’interazione e collaborazione del team per ottenere risultati straordinari. Vedere per credere.
Luma AI ha recentemente lanciato Dream Machine, un sistema di generazione di video basato sull’intelligenza artificiale che consente di creare scene realistiche e fantastiche da istruzioni di testo e immagini. Questo strumento, diverso da altri come Sora, è completamente aperto e disponibile per l’utilizzo gratuito da parte di tutti.
Ci sono quei momenti in cui trovi qualcosa di incredibile e dici WOW!
Queste sono state esattamente le mie parole quando ho visto per la prima volta LangChain Tools. Non avrei creduto a ciò che affermava la documentazione senza provarlo personalmente.
L’intelligenza artificiale (IA) è una tecnologia in rapida evoluzione che ha cambiato radicalmente il modo in cui viviamo e lavoriamo. Anthropic, una società di intelligenza artificiale, ha recentemente introdotto la sua famiglia di modelli Claude 3, che rappresenta un significativo progresso nel campo dell’IA generativa. In questo articolo, esploreremo le cinque fasi della maturità dell’IA di Anthropic, analizzando le sue caratteristiche, le sue applicazioni e le sue implicazioni per il futuro.
L’intelligenza artificiale, l’intelligenza artificiale generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni sono letteralmente ovunque.
Fino a poco prima dell’estate scorsa posso dire senza vergogna che non sapevo nulla sull’implementazione dell’intelligenza artificiale, per non parlare di come sviluppare soluzioni. Ero particolarmente scettico.
Il Bootcamp LLM di Full Stack Deep Learning è un corso intensivo, accessibile gratuitamente su YouTube, che ti guida nella creazione di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni, come GPT-4.
L’obiettivo del Bootcamp è fornirti una conoscenza completa e aggiornata sulla creazione e distribuzione di applicazioni basate su LLM (Large Language Models).
Text to Sound è qui. Il più recente modello Audio AI può generare effetti sonori, brevi tracce strumentali, paesaggi sonori e una vasta gamma di voci di personaggi, tutto da un prompt di testo.
Perplexity AI ha rivoluzionato il modo in cui scopriamo e condividiamo informazioni. Questa innovativa piattaforma non solo risponde alle domande, ma dà agli utenti il potere di esplorare gli argomenti in profondità, riassumere i contenuti e persino creare articoli lunghi. In questo articolo, approfondiremo le funzionalità e le capacità di Perplexity page, evidenziando il suo potenziale per trasformare il modo in cui interagiamo con la conoscenza.
Anthropic ha lanciato una nuova funzionalità per il suo assistente AI, Claude, nota come “Tool Use” o “function call” disponibile su tutta la famiglia di modelli Claude 3 su Anthropic Messages API, Amazon Bedrock e Google Cloud’s Vertex AI.
Ora Claude può svolgere compiti, manipolare dati e fornire risposte più dinamiche e accurate.
Il costo si basa sul volume di testo elaborato, con 1.000 token equivalenti a circa 750 parole. L’opzione Haiku costa circa 25 centesimi per milione di token di input e 1,25 dollari per milione di token di output.
Si puo’iniziare oggi stesso a utilizzare gli strumenti sull’API Anthropic Messages, su Amazon Bedrock e su Vertex AI di Google Cloud. Per saperne di più, esplora la documentazione , il tutorial sull’uso degli strumenti e i libri di cucina antropici sull’uso degli strumenti .
Installare l’intelligenza artificiale localmente potrebbe essere semplice come fare clic su un pulsante? Sì, dicono i creatori di Pinokio, un nuovo strumento facile da usare che sta facendo scalpore nella comunità AI open source.
La privacy è una questione cruciale nell’era dell’intelligenza artificiale onnipresente. Scopri come puoi gestire meglio le tue informazioni personali.
È facile pensare che usare strumenti di intelligenza artificiale significhi interagire con una macchina neutrale e indipendente. Tuttavia, tra cookie, identificatori di dispositivo, requisiti di accesso e account, e occasionali revisori umani, i servizi online sembrano avere un insaziabile desiderio di raccogliere i tuoi dati.
La privacy è una delle principali preoccupazioni sia per i consumatori che per i governi riguardo all’intelligenza artificiale. Le piattaforme spesso mostrano le loro funzionalità di privacy, anche se sono difficili da trovare.
I piani aziendali e a pagamento generalmente escludono la formazione sui dati inviati. Ma ogni volta che un chatbot “ricorda” qualcosa, può sembrare invasivo.
In questo articolo, spiegheremo come migliorare le impostazioni sulla privacy dell’IA eliminando le chat e le conversazioni precedenti e disattivando le impostazioni in ChatGPT, Gemini (ex Bard), Claude, Copilot e Meta AI che permettono agli sviluppatori di addestrare i loro sistemi sui tuoi dati. Queste istruzioni sono per l’interfaccia desktop basata su browser di ciascuno.
All’I/O 2023 Google ha lanciato Project Gameface , un “mouse” da gioco open source a mani libere che consente alle persone di controllare il cursore di un computer utilizzando il movimento della testa e i gesti facciali. Le persone possono alzare le sopracciglia per fare clic e trascinare o aprire la bocca per spostare il cursore, rendendo il gioco più accessibile.
il Videocita la collaborazione con Incluzza, società indiana che supporta persone con disabilità, insieme stanno studiando come il progetto possa essere esteso a contesti educativi e lavorativi.
Anthropic, azienda di ricerca e sicurezza sull’intelligenza artificiale, ha recentemente rilasciato un nuovo strumento chiamato Prompt Generator. Questo strumento online gratuito aiuta gli utenti a creare prompt efficaci per Claude, il loro modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) conversazionale.
Il gruppo di ricerca di Stanford sta sviluppando una tecnologia di imaging olografico assistito dall’intelligenza artificiale che promette di essere più sottile, leggera e di qualità superiore rispetto a qualsiasi cosa i ricercatori abbiano mai visto. Questa innovazione potrebbe portare i visori per realtà aumentata al livello successivo, superando le limitazioni dei dispositivi attuali.
DrEureka: Trasferimento Sim-To-Real Guidato da Modelli di Linguaggio
DrEureka rappresenta un’innovativa applicazione del concetto di trasferimento Sim-To-Real guidato da modelli di linguaggio, sviluppata da un team di ricercatori provenienti da diverse istituzioni accademiche di spicco. Tra i membri chiave di questo team troviamo Jason Ma e William Liang dell’Università di Pennsylvania, Hungju Wang, Sam Wang, Osbert Bastani e Dinesh Jayaraman, tutti coinvolti nello sviluppo e nell’implementazione di DrEureka.
Collaborazione e Contributi
La collaborazione interistituzionale è stata un elemento fondamentale per il successo di DrEureka. Oltre all’Università di Pennsylvania, il team includeva anche ricercatori di NVIDIA e dell’Università del Texas ad Austin, tra cui Yuke Zhu e Linxi “Jim” Fan. L’uguale contributo di Jason Ma e William Liang sottolinea l’importanza della collaborazione e della condivisione di conoscenze in progetti di ricerca complessi come questo.
Obiettivi e Metodologia
DrEureka si propone di superare le sfide del trasferimento Sim-To-Real attraverso l’utilizzo di modelli di linguaggio avanzati. Il team ha adottato un approccio innovativo che combina la potenza dei modelli di linguaggio con la precisione e la versatilità dei sistemi di controllo robotico.
DrEureka rappresenta un passo avanti significativo nel campo del trasferimento Sim-To-Real guidato da modelli di linguaggio. Grazie alla collaborazione interdisciplinare e all’approccio innovativo adottato dal team di ricerca, questo progetto promette di aprire nuove prospettive nel mondo dell’IA e della robotica.
Trasferimento Sim-To-Real Guidato da Modelli di Linguaggio
L’avvento dell’intelligenza artificiale (IA) ha rivoluzionato il modo in cui affrontiamo le sfide del mondo reale. Uno degli ambiti più affascinanti di questa tecnologia è il trasferimento Sim-To-Real, ovvero la capacità di trasferire le conoscenze acquisite in ambienti di simulazione al mondo fisico. Questo processo è fondamentale per l’applicazione pratica di molte soluzioni IA, come la robotica, l’automazione industriale e la guida autonoma.
Sfide del Trasferimento Sim-To-Real
Il trasferimento Sim-To-Real non è privo di sfide. Gli ambienti di simulazione, per quanto realistici, non possono replicare perfettamente la complessità e l’imprevedibilità del mondo reale. Differenze sottili, come la frizione, la dinamica dei fluidi o le interazioni con gli oggetti, possono avere un impatto significativo sulle prestazioni di un sistema IA quando viene implementato nel mondo fisico.
Inoltre, la raccolta di dati del mondo reale può essere onerosa e difficile, rendendo la creazione di modelli accurati una sfida. Questo è particolarmente vero in scenari pericolosi o inaccessibili, come la robotica spaziale o la chirurgia robotica.
Il Ruolo dei Modelli di Linguaggio
È qui che i modelli di linguaggio, come il famoso GPT-3, entrano in gioco. Questi modelli di IA, addestrati su vasti corpora di testi, hanno dimostrato una straordinaria capacità di comprendere e generare linguaggio naturale. Ma il loro potenziale va ben oltre la semplice elaborazione del linguaggio.
Recenti ricerche hanno dimostrato che i modelli di linguaggio possono essere utilizzati per guidare il trasferimento Sim-To-Real, colmando il divario tra le simulazioni e il mondo reale. Attraverso l’apprendimento di rappresentazioni astratte e la capacità di generalizzare, questi modelli possono aiutare a creare sistemi IA più robusti e adattabili.