dabochen
Designer, ingegnere, fondatore di fabrie.com
Categoria: Prompt e Tecnologie Pagina 3 di 4
Regole e indicazioni studiati per sfruttare al meglio i nuovi servizi di GENAI
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.
Princess Prompt , ha utilizzato la più recente tecnologia di intelligenza artificiale tra cui Midjourney v6 e un upscaler per creare versioni AI dei personaggi dei Simpsons.
Princess Prompts ha utilizzato uno screenshot per ciascuno dei personaggi che voleva ricreare, poi ha utilizzato quell’immagine come suggerimento utilizzando i parametri “peso immagine”. Successivamente, ha descritto lo screenshot a Midjourney nel modo più “preciso e conciso” possibile.
Una volta generati tutti i personaggi, li ha inviati all’intelligenza artificiale Magnific.ai per aggiungere dettagli come la struttura della pelle, i capelli, le rughe, ecc. Il risulato e’ formidabile.
Per vedere il lavoro fotografico di Milie, vai sul suo sito web e su Instagram . Per i suoi esperimenti sull’intelligenza artificiale, controlla la sua pagina Facebook.
Dimentica la fatica di creare design e seguire tutorial. Scopri questi 9 straordinari siti web basati sull’intelligenza artificiale che ti permettono di realizzare presentazioni stupefacenti in soli 60 secondi!
In un mondo frenetico dove l’efficienza e la produttività sono fondamentali, la domanda di strumenti che semplificano i compiti e risparmiano tempo non è mai stata così alta. Quando si tratta di creare presentazioni, il tradizionale processo di lavoro di design e tutorial può essere lungo e noioso. Tuttavia, con l’avanzamento dell’Intelligenza Artificiale (AI), generare presentazioni è diventato più rapido e semplice che mai.
Ecco 9 siti web AI che possono generare presentazioni in soli 60 secondi, eliminando la necessità di lavoro di design manuale e tutorial lunghi:
- Gamma: Un’applicazione AI che può creare presentazioni complete tramite chat o importazione di testo. Questo strumento si distingue come uno dei preferiti tra gli utenti per la facilità d’uso e l’efficienza. Gamma.app
- SlideSpeak: Crea presentazioni da testo in modo rapido e senza sforzo. Questo sito semplifica il processo di creazione di presentazioni, rendendolo accessibile a tutti. SlideSpeak.co
- Tome: Un chatbot AI progettato per creare presentazioni con varie integrazioni, inclusa Figma. Questo strumento offre un’esperienza senza soluzione di continuità per gli utenti che desiderano generare presentazioni in modo efficiente. Tome.app
- Slides AI: Un add-on di Google Slides alimentato da AI che genera presentazioni da input di testo. Questo strumento è perfetto per coloro che desiderano automatizzare il processo di creazione di presentazioni. SlidesAI.io
- Decktopus AI: Conosciuto come il generatore di presentazioni AI più avanzato al mondo, Decktopus AI offre una soluzione completa per creare presentazioni dinamiche in pochi secondi. Decktopus.com
- Beautiful AI: Questa piattaforma aiuta gli utenti a preparare il loro lavoro per il successo semplificando il processo di creazione di presentazioni. Con Beautiful AI, creare presentazioni visualmente accattivanti è un gioco da ragazzi. Beautiful.AI
- AI ChatGPT for Presentations: Crea facilmente bellissimi mazzi con ideazione e creazione di mazzi alimentati da AI. Questo strumento semplifica il processo di progettazione delle presentazioni, rendendolo efficiente ed efficace. Presentations.AI
- Pitch: Uno strumento rapido ed efficace per le squadre per produrre e distribuire presentazioni visivamente accattivanti. Pitch semplifica il processo di creazione di presentazioni, consentendo alle squadre di collaborare senza soluzione di continuità. Pitch.com
- DeckRobot AI: Genera centinaia di mazzi di PowerPoint in pochi secondi con DeckRobot AI. Questo strumento è perfetto per coloro che desiderano creare presentazioni in modo rapido ed efficiente. Deckrobot.com
Con questi siti web AI, creare presentazioni non è mai stato così facile. Sfruttando le capacità dell’AI, gli utenti possono risparmiare tempo, ottimizzare il proprio flusso di lavoro e produrre presentazioni visualmente sorprendenti in una frazione del tempo che tradizionalmente richiederebbe. Abbracciare questi strumenti innovativi può rivoluzionare il modo in cui vengono create le presentazioni, consentendo agli utenti di concentrarsi sul contenuto e sulla narrazione anziché sulle complessità del design. Dì addio allo spreco di tempo con il lavoro di design e i tutorial: questi siti web AI sono qui per rendere la creazione di presentazioni un gioco da ragazzi!
Adobe ha dichiarato l’altra settiamana (23 Aprile) che porterà il suo ultimo modello di imaging, Firefly Image 3 Model, su Photoshop.
l nuovo modello consentirà al popolare programma software di fotoritocco di incorporare Generative Fill with Reference Image, che consente agli utenti di aggiungere e rimuovere contenuti tramite messaggi di testo grazie a Firefly. Firefly Image 3 Model migliora la qualità fotorealistica e consente agli utenti di modificare meglio gli oggetti, inclusi più stili e una migliore precisione, ha affermato Adobe.
Photoshop sta inoltre convertendo il testo in immagine tramite la nuova funzione Genera immagine, consentendo agli utenti di ridurre i tempi di creazione del contenuto.
Firefly, il modello di intelligenza artificiale generativa di Adobe introdotto lo scorso ottobre , è stato utilizzato per creare più di 7 miliardi di immagini, ha affermato la società.
“Il flusso costante di innovazioni di Adobe nel campo dell’intelligenza artificiale generativa sta stimolando la domanda di tutta la community creativa, dagli studenti ai professionisti della creatività e alle aziende Fortune 500“, ha dichiarato David Wadhwani, presidente del Digital Media Business di Adobe. “Con l’ultima versione di Photoshop, il nuovo modello Firefly Image 3 e il recente lancio delle applicazioni mobili Express, stiamo portando la potenza dell’intelligenza artificiale ai creator quando e dove ne hanno bisogno“.
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Iterative RPO è un metodo sviluppato per migliorare le capacità di ragionamento dei grandi modelli linguistici (LLM) attraverso un processo iterativo di ottimizzazione delle preferenze. [1][4]
Il metodo si concentra sull’ottimizzazione della preferenza tra diverse ipotesi di catene di ragionamento (Chain-of-Thought, CoT) generate dal modello, identificando i passaggi di ragionamento vincenti e perdenti che portano alla risposta corretta. [1][4]
Attraverso iterazioni successive, il modello viene addestrato a generare passaggi di ragionamento seguiti dalle risposte finali, migliorando così le sue capacità di ragionamento. [1][4]
Questa tecnica ha dimostrato miglioramenti significativi in compiti come GSM8K, ARC-Challenge e MATH, aumentando le prestazioni e l’accuratezza in assenza di addestramento specifico su tali task. [1][4]
Iterative RPO si basa su metodi di ottimizzazione delle preferenze offline, come Direct Preference Optimization (DPO), che hanno dimostrato di essere efficaci nell’allineare i modelli linguistici pre-addestrati alle esigenze umane rispetto al semplice fine-tuning supervisionato. [1][2][3][5]
Quindi, in sintesi, Iterative RPO è un approccio innovativo che mira a potenziare le capacità di ragionamento dei grandi modelli linguistici attraverso un processo iterativo di ottimizzazione delle preferenze tra diverse ipotesi di catene di ragionamento.
Citations:
[1] https://arxiv.org/html/2404.19733v1
[2] https://www.linguee.it/inglese-italiano/traduzione/iterative%2Boptimization.html
[3] https://www.linkedin.com/posts/techsachinkumar_generativeai-activity-7191636010399645696-W6e6
[4] https://arxiv.org/abs/2404.19733
[5] https://www.linkedin.com/posts/philipp-schmid-a6a2bb196_self-play-v2-or-self-play-preference-optimization-activity-7192132558011203584-DFZi
Open Voice v2 è un modello di sintesi vocale sviluppato da OpenAI, un’azienda di ricerca sull’intelligenza artificiale. Questo modello utilizza l’apprendimento profondo per generare voci sintetiche di alta qualità, simili a quelle umane.
Open Voice v2 è stato addestrato su un vasto dataset di voci umane, il che gli consente di generare voci con diverse tonalità, accenti e lingue.
Il modello è progettato per essere utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, tra cui assistenti virtuali, sistemi di navigazione, audiolibri e altro ancora. OpenAI ha rilasciato Open Voice v2 come parte del suo impegno a rendere l’intelligenza artificiale accessibile e vantaggiosa per tutti.
Come spiegato nel articolo e nel sito Web , i vantaggi di OpenVoice sono triplici:
1. Clonazione accurata dei colori dei toni. OpenVoice può clonare accuratamente il colore del tono di riferimento e generare parlato in più lingue e accenti.
2. Controllo flessibile dello stile vocale. OpenVoice consente un controllo granulare sugli stili vocali, come emozione e accento, nonché su altri parametri di stile tra cui ritmo, pause e intonazione.
3. Clonazione vocale multilingue zero-shot. Né la lingua del discorso generato né la lingua del discorso di riferimento devono essere presentate nel set di dati di formazione multilingue per parlanti massivi.
Nell’aprile 2024 e’ stato rilasciato rilasciato OpenVoice V2, che include tutte le funzionalità della V1 e dispone di:
1. Migliore qualità audio. OpenVoice V2 adotta una strategia di formazione diversa che offre una migliore qualità audio.
2. Supporto multilingue nativo. Inglese, spagnolo, francese, cinese, giapponese e coreano sono supportati nativamente in OpenVoice V2.
3. Uso commerciale gratuito. A partire da aprile 2024, sia la V2 che la V1 vengono rilasciate sotto licenza MIT. Gratuito per uso commerciale.
Report :
myshell-ai/OpenVoice: Instant voice cloning by MyShell.GitHubhttps://github.com › myshell-ai
- Diagramma : nuovi modi magici x progettare prodotti.
- PromptBase : un mercato per l’acquisto e la vendita di prompt di qualità per DALL·E, GPT-3, Midjourney, Stable Diffusion.
- Questa immagine non esiste : metti alla prova la tua capacità di capire se un’immagine è generata da un essere umano o da un computer.
- Sono stato addestrato? – Controlla se la tua immagine è stata utilizzata per addestrare modelli artistici AI popolari.
- AI Dungeon : un gioco di storie d’avventura basato su testo che dirigi (e in cui reciti) mentre l’intelligenza artificiale gli dà vita.
- Cliccabile : genera annunci in pochi secondi con l’intelligenza artificiale. Annunci belli, coerenti con il marchio e ad alto tasso di conversione per tutti i canali di marketing.
- Scale Spellbook : crea, confronta e distribuisci app di modelli linguistici di grandi dimensioni con Scale Spellbook.
- Scenario : risorse di gioco generate dall’intelligenza artificiale.
- Teleprompter : un’intelligenza artificiale integrata nel dispositivo per le tue riunioni che ti ascolta e fornisce suggerimenti di citazioni carismatiche.
- FinChat : utilizzando l’intelligenza artificiale, FinChat genera risposte a domande su aziende pubbliche e investitori.
- Petals : piattaforma in stile BitTorrent per l’esecuzione di modelli AI in modo distribuito.
- Shotstack Workflows : strumento per flussi di lavoro di automazione senza codice per la creazione di applicazioni multimediali con intelligenza artificiale generativa.
- Aispect – Nuovo modo di vivere gli eventi.
- PressPulse AI : ricevi ogni mattina contatti personalizzati con copertura mediatica.
- GummySearch : ricerca clienti basata sull’intelligenza artificiale tramite Reddit. Scopri i problemi da risolvere, il sentiment sulle soluzioni attuali e le persone che desiderano acquistare il tuo prodotto.
- Taplio : lo strumento LinkedIn tutto in uno, basato sull’intelligenza artificiale.
- PromptPal : cerca prompt e bot, quindi usali con la tua IA preferita. Tutto in un unico posto.
- FairyTailAI – Generatore di favole della buonanotte personalizzate
- Miriade : ridimensiona la creazione di contenuti e ottieni la migliore scrittura da ChatGPT, Copilot e altri IA. Crea e ottimizza istruzioni per qualsiasi tipo di contenuto, dal formato lungo agli annunci e alle e-mail.
- GradGPT : strumenti AI per semplificare le domande universitarie. Esamina domande, crea bozze di saggi, trova università, requisiti e altro ancora.
- Code to Flow : visualizza, analizza e comprendi il flusso del codice. Trasforma il codice in diagrammi di flusso interattivi con l’intelligenza artificiale. Semplifica istantaneamente la logica complessa.
- AI-Flow : collega facilmente più modelli AI.
- Assistente per l’architettura : analizza qualsiasi architettura di edificio e genera i tuoi stili personalizzati in pochi secondi.
I motori di ricerca basati sull’intelligenza artificiale (AI) sono sistemi che utilizzano l’AI per migliorare la ricerca e la presentazione delle informazioni su Internet. Questi motori di ricerca utilizzano tecniche avanzate come l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale e la visione computerizzata per comprendere le ricerche degli utenti, valutare le informazioni e fornire risultati completi, accurati e pertinenti.
Ecco alcuni punti chiave sui motori di ricerca AI:
- Ricerca più accurata e personalizzata: I motori di ricerca AI apprendono dalle interazioni degli utenti per comprendere meglio quali risultati sono più rilevanti per un particolare tipo di query. Questo processo di apprendimento continuo migliora gli algoritmi di ricerca nel tempo, fornendo risultati sempre migliori.
- Risultati più pertinenti: A differenza dei motori di ricerca tradizionali che si affidano spesso a parole chiave e collegamenti, i motori di ricerca AI possono fornire risultati più pertinenti alla nostra query di ricerca o al contesto.
- Servizi più interattivi e personalizzati: I motori di ricerca AI possono fornire servizi come la ricerca vocale o di immagini, riepiloghi, consigli e visualizzazioni.
- Miglioramento continuo: I motori di ricerca AI non smettono mai di raccogliere nuove informazioni dalle interazioni umane, migliorando così nel tempo.
Alcuni esempi di motori di ricerca basati sull’AI :
Motori di ricerca
- Kazimir.ai – Un motore di ricerca progettato per cercare immagini generate dall’intelligenza artificiale.
- Perplexity AI : strumenti di ricerca basati sull’intelligenza artificiale.
- Metafora : ricerca basata sul modello linguistico.
- Phind : motore di ricerca basato sull’intelligenza artificiale.
- You.com : un motore di ricerca basato sull’intelligenza artificiale che offre agli utenti un’esperienza di ricerca personalizzata mantenendo i loro dati privati al 100%.
- Komo AI : un motore di ricerca basato sull’intelligenza artificiale che fornisce risposte rapide e brevi.
- Telborg – AI for Climate Research, con dati esclusivamente provenienti da governi, istituzioni internazionali e aziende.
Motori di ricerca locali
- privateGPT : poni domande ai tuoi documenti senza una connessione Internet, sfruttando la potenza dei LLM.
- quivr : scarica tutti i tuoi file e chatta con essi utilizzando il tuo secondo cervello AI generativo utilizzando LLM e incorporamenti.
I motori di ricerca AI e i chatbot sono entrambi alimentati dall’intelligenza artificiale, ma sono utilizzati in modi diversi e hanno funzioni diverse.
Un motore di ricerca AI è progettato per cercare informazioni nel web e fornire risultati pertinenti in base alla query di un utente. Utilizza tecniche come l’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale per comprendere le ricerche degli utenti e fornire risultati accurati e pertinenti.
D’altra parte, un chatbot è un software progettato per simulare conversazioni umane. Può rispondere alle domande degli utenti, fornire assistenza o eseguire determinate azioni, come prenotare un appuntamento o effettuare un ordine. Molti chatbot utilizzano l’intelligenza artificiale per comprendere meglio le domande degli utenti e fornire risposte più accurate.
Differenze chiave tra i motori di ricerca AI e i chatbot:
- Interazione: I chatbot interagiscono con gli utenti attraverso una conversazione, mentre i motori di ricerca AI rispondono alle query di ricerca degli utenti.
- Funzione: I chatbot sono generalmente utilizzati per automatizzare determinate attività e fornire assistenza ai clienti, mentre i motori di ricerca AI sono utilizzati per trovare e fornire informazioni pertinenti da Internet.
- Apprendimento: Mentre entrambi utilizzano l’intelligenza artificiale, i motori di ricerca AI tendono a utilizzare l’apprendimento automatico per migliorare i risultati di ricerca nel tempo. D’altra parte, molti chatbot utilizzano modelli di linguaggio pre-addestrati e non apprendono dalle interazioni con gli utenti.
L’intelligenza artificiale sta scuotendo Internet con le sue straordinarie capacità creative, evidenziate dalle immagini generate da piattaforme come Midjourney, Dall-E e Stable Diffusion. Queste rappresentazioni suscitano riflessioni sull’approccio “vedere per credere” per comprendere il potere dell’IA. E una volta accettata questa potenza visiva, non sorprende che l’IA sia altrettanto efficace nel dominio audio.
La musica, fondamentale per l’esperienza cinematografica, può essere generata e completata dall’IA. Registi come Gareth Edwards hanno sperimentato l’IA per comporre colonne sonore, ottenendo risultati sorprendentemente buoni. Sebbene possa non raggiungere l’eccellenza di artisti consolidati come Hans Zimmer, per i creatori emergenti un’IA che produce una colonna sonora decente può fare la differenza tra avere una colonna sonora e non averne affatto.
Come Photoshop ha rivoluzionato la grafica, l’IA offre nuove opportunità anche nella composizione musicale. Tutorial online permettono a chiunque, anche senza esperienza musicale, di creare la propria musica.
L’intelligenza artificiale non è limitata al visivo e all’audio, ma può anche abbattere le barriere linguistiche. Offrendo traduzioni in tempo reale, rende possibile la comprensione reciproca tra persone che parlano lingue diverse, aumentando la connessione umana anche attraverso video, testi e situazioni reali.
Vediamo alcuni esempi di come l’AI viene utilizzata nell’ambito audio:
- Riconoscimento automatico del parlato (ASR): Gli algoritmi di ASR utilizzano l’intelligenza artificiale per convertire il parlato umano in testo scritto. Questa tecnologia è utilizzata in assistenti vocali come Siri, Alexa e Google Assistant, nonché in applicazioni di trascrizione automatica per riunioni, interviste e altro ancora.
- Sintesi vocale: L’AI può essere utilizzata per generare voci sintetiche realistiche che possono leggere testo scritto ad alta voce. Questa tecnologia è utile per la creazione di audiolibri, assistenti vocali e applicazioni di accessibilità per persone non vedenti o ipovedenti.
- Riconoscimento musicale: Alcune applicazioni utilizzano l’AI per riconoscere canzoni in base al suono, consentendo agli utenti di identificare brani musicali in corso di riproduzione.
- Trascrizione automatica di brani musicali: Gli algoritmi di trascrizione musicale utilizzano l’AI per convertire brani musicali registrati in partiture musicali o spartiti.
- Editing e mastering audio: Alcuni software di editing audio utilizzano l’AI per migliorare la qualità del suono, rimuovere il rumore di fondo, normalizzare il volume e applicare altri effetti audio.
- Riconoscimento dell’umore e delle emozioni: L’AI può essere utilizzata per analizzare l’audio e identificare l’umore o le emozioni associate al parlato o alla musica. Questa tecnologia può essere utilizzata per scopi di analisi del feedback dei clienti, di valutazione dell’esperienza dell’utente e di analisi dei sentimenti sui social media.
- Generazione di musica e suoni: Alcuni algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di generare musica e suoni originali in base a modelli e stili esistenti. Questa tecnologia è utilizzata in composizione musicale assistita dall’AI e nella produzione di effetti sonori per film, giochi e altri media.
Chiamate telefoniche
- AICaller.io – AICaller è una soluzione per chiamate collettive automatizzate e semplice da usare che utilizza la più recente tecnologia di intelligenza artificiale generativa per attivare chiamate telefoniche per te e portare a termine le tue attività. Può eseguire operazioni come la qualificazione dei lead, la raccolta di dati tramite telefonate e molto altro. Viene fornito con una potente API, prezzi bassi e prova gratuita.
- Cald.ai – Agenti di chiamata basati sull’intelligenza artificiale per chiamate telefoniche in uscita e in entrata.
Discorso
- Eleven Labs – Generatore vocale AI.
- Assomiglia all’AI : generatore vocale AI e clonazione vocale per la sintesi vocale.
- WellSaid : converti testo in voce in tempo reale.
- Play.ht – Generatore vocale AI. Genera una voce realistica di sintesi vocale online con l’intelligenza artificiale. Converti testo in audio.
- Coqui – AI generativa per la voce.
- podcast.ai – Un podcast interamente generato dall’intelligenza artificiale, basato sull’intelligenza artificiale testo-voce di Play.ht.
- VALL-E X – Un modello linguistico codec neurale multilingue per la sintesi vocale multilingue.
- TorToiSe – Un sistema di sintesi vocale multi-voce addestrato con un’enfasi sulla qualità. #opensource
- Bark : un modello da testo ad audio basato su trasformatore. #opensource
Musica
- Loudly: Loudly è un’applicazione mobile che offre un servizio di riconoscimento musicale simile a Shazam. Gli utenti possono utilizzare l’app per identificare canzoni in corso di riproduzione semplicemente avvicinando il loro dispositivo mobile alla fonte del suono. Una volta identificata la canzone, Loudly fornisce informazioni dettagliate sul brano, come il titolo, l’artista, l’album e la possibilità di ascoltarlo direttamente dall’app o di acquistarlo.
- Suno: Suno è un’altra applicazione mobile che offre funzionalità simili a Loudly e Shazam. Gli utenti possono utilizzare Suno per identificare canzoni ascoltate in tempo reale o registrate in precedenza. Inoltre, Suno offre anche funzionalità sociali che consentono agli utenti di condividere le loro scoperte musicali con amici e seguaci attraverso la piattaforma.
- Harmonai : siamo un’organizzazione guidata dalla comunità che rilascia strumenti audio generativi open source per rendere la produzione musicale più accessibile e divertente per tutti.
- Mubert : un ecosistema musicale esente da royalty per creatori di contenuti, marchi e sviluppatori.
- MusicLM – Un modello di Google Research per generare musica ad alta fedeltà da descrizioni di testo.
Questo sono solo alcuni esempi, ormai nel mondo si contano piu’ di 2100 applicazioni AI con un tasso di crescita del 30% anno… il famoso Hype.
Era il 1968 quando Stanley Kubrick con il suo capolavoro “2001: Odissea nello spazio” porta nelle sale cinematografiche HAL 9000: l’intelligenza artificiale estremamente evoluta che guida l’astronave Discovery 1 attraverso lo spazio. E’ in grado di riprodurre tutte le attività della mente umana in modo molto più veloce e sicuro, parla, sente e prova emozioni.
Hal (Heuristic ALgorithmic) non impazzisce. Hal è un computer e come tale non può mentire. Ha ricevuto istruzioni prima della partenza di non rivelare all’equipaggio (tranne i 4 componenti in stato di ibernazione che ne erano al corrente) lo scopo del viaggio.
Questo gli provoca un conflitto che lo porta a commettere errori, lui che si ritiene infallibile. Quando legge il labiale dei due astronauti che vogliono disattivare le sue funzioni principali, cioè spegnerlo, per lui che è sempre stato attivo questo significa morire.
Di conseguenza scatta l’istinto di sopravvivenza e decide di eliminare chi per lui rappresenta una minaccia mortale.
56 anni dopo, il 3 novembre 2022 l’organizzazione senza scopo di lucro OpenAI ha rilasciato la versione più aggiornata del suo chatBOT: ChatGPT.
I chatbot AI (Artificial Intelligence) sono programmi che utilizzano l’intelligenza artificiale e il Natural Language Processing (NLP) per comprendere le domande degli utenti e automatizzare le risposte, simulando la conversazione umana. Questi chatbot (rule based) possono rispondere alle domande e alle richieste degli utenti attraverso input di testo, input audio o entrambi, senza la necessità di un intervento umano.
I chatbot AI più recenti sono spesso indicati come “assistenti virtuali” o “agenti virtuali”. Possono utilizzare l’input audio, come Siri di Apple, Google Assistant e Amazon Alexa, o interagire con gli utenti tramite messaggi SMS (IA debole).
In passato, i chatbot erano basati sul testo e programmati per rispondere ad una serie limitata di semplici domande con risposte che erano state precompilate dagli sviluppatori del chatbot. Nel tempo, i chatbot hanno integrato più regole ed NLP, consentendo così agli utenti finali di fruirne in modo conversazionale.
I chatbot AI di oggi usano NLU (Natural Language Understanding) per discernere i bisogni dell’utente. Utilizzano quindi strumenti di AI avanzati per determinare cosa sta provando a fare l’utente. Queste tecnologie si basano su machine learning e deep learning – elementi di AI, con alcune leggere differenze – per sviluppare una base di conoscenza sempre più granulare di domande e risposte basate sulle interazioni dell’utente.
Un esempio di chatbot AI è ChatGPT – recensoni – ChatGPT di OpenAI è un modello linguistico di grandi dimensioni che interagisce in modo conversazionale. Altri esempi :
- Bing Chat – recensioni – Un modello linguistico di intelligenza artificiale conversazionale basato su Microsoft Bing.
- Gemini – recensioni – Un chatbot AI sperimentale di Google, basato sul modello LaMDA.
- Character.AI – recensioni – Character.AI ti consente di creare personaggi e chattare con loro.
- ChatPDF – recensioni – Chatta con qualsiasi PDF.
- ChatSonic – recensioni – Un assistente basato sull’intelligenza artificiale che consente la creazione di testo e immagini.
- Phind – recensioni – Phind è un motore di ricerca intelligente e un assistente per programmatori. Phind è abbastanza intelligente da farti domande in modo proattivo per chiarire i suoi presupposti e navigare sul Web (o sulla tua base di codice) quando ha bisogno di contesto aggiuntivo. Con la nostra nuova estensione VS Code.
- Tiledesk – recensioni – Framework di sviluppo chatbot senza codice open source abilitato per LLM. Progetta, testa e lancia i tuoi flussi su tutti i tuoi canali in pochi minuti.
- AICamp – recensioni – ChatGPT per Teams
Le estensioni ChatGPT sono strumenti progettati specificamente per i modelli linguistici come ChatGPT. Queste estensioni migliorano le capacità del chatbot e gli consentono di eseguire attività precedentemente impossibili.
Le estensioni ChatGPT includono anche l’integrazione con vari servizi di terze parti. Alcuni esempi di queste integrazioni includono:
- Gist AI : riepilogo gratuito basato su ChatGPT per siti Web, YouTube e PDF.
- WebChatGPT : aumenta i tuoi prompt ChatGPT con risultati pertinenti dal Web.
- GPT per Fogli e Documenti – Estensione ChatGPT per Fogli Google e Documenti Google.
- Riepilogo YouTube con ChatGPT : utilizza ChatGPT per riepilogare i video di YouTube.
- ChatGPT Prompt Genius : scopri, condividi, importa e utilizza i migliori prompt per ChatGPT e salva la cronologia chat localmente.
- ChatGPT per motori di ricerca : visualizza la risposta ChatGPT insieme ai risultati di ricerca di Google, Bing e DuckDuckGo.
- ShareGPT : condividi le tue conversazioni ChatGPT ed esplora le conversazioni condivise da altri.
- Merlin – Estensione ChatGPT Plus su tutti i siti web.
- ChatGPT Writer : genera intere e-mail e messaggi utilizzando ChatGPT AI.
- ChatGPT per Jupyter : aggiungi varie funzioni di supporto in Jupyter Notebooks e Jupyter Lab, basate su ChatGPT.
- editGPT : correggi, modifica e tieni traccia facilmente delle modifiche ai tuoi contenuti in chatGPT.
- Interfaccia utente di Chatbot : un’interfaccia utente ChatGPT open source. Codice sorgente .
- Forefront : una migliore esperienza ChatGPT.
- Carattere AI per GPT : un clic per curare il chatbot AI, incluso ChatGPT, Google Bard per migliorare le risposte AI.
Gli strumenti di sviluppo e codice basati sull’intelligenza artificiale (AI) stanno diventando sempre più diffusi e utilizzati dagli sviluppatori per migliorare l’efficienza e la qualità del processo di sviluppo del software.
Ecco alcuni esempi di come l’AI viene integrata negli strumenti di sviluppo e codice:
- Assistenza alla scrittura di codice: Gli editor di codice come Visual Studio Code, PyCharm e altri integrano funzionalità AI che offrono suggerimenti intelligenti durante la scrittura del codice. Questi suggerimenti possono includere completamento automatico del codice, correzione automatica degli errori di sintassi, suggerimenti per ottimizzare il codice e molto altro ancora.
- Generazione automatica di codice: Alcuni strumenti AI possono generare codice automaticamente in base ai requisiti specificati o agli esempi forniti dall’utente. Questo può aiutare a velocizzare lo sviluppo di determinate parti del software e ridurre il rischio di errori umani.
- Debugging automatico: Alcuni strumenti AI sono in grado di individuare e correggere automaticamente gli errori di codice, o addirittura prevedere potenziali bug prima che si verifichino. Questo può aiutare gli sviluppatori a risolvere i problemi più rapidamente e a mantenere un codice più pulito e affidabile.
- Ottimizzazione delle prestazioni: Gli strumenti AI possono analizzare il codice sorgente e identificare aree che possono essere ottimizzate per migliorare le prestazioni del software. Questo può includere suggerimenti per ottimizzare algoritmi, ridurre la complessità computazionale e altro ancora.
- Automatizzazione dei test: Gli strumenti AI possono automatizzare la creazione e l’esecuzione di test software, identificare automaticamente i casi di test più rilevanti e generare dati di test realistici. Questo può aiutare a ridurre i tempi di sviluppo e migliorare la qualità del software.
- Analisi del codice: Gli strumenti AI possono analizzare il codice sorgente per identificare dipendenze, vulnerabilità di sicurezza, pratiche di codice non ottimali e altro ancora. Queste analisi possono aiutare gli sviluppatori a migliorare la manutenibilità, la sicurezza e la stabilità del software.
Strumenti di sviluppo
- co:here – Cohere fornisce l’accesso a modelli linguistici di grandi dimensioni avanzati e strumenti di PNL.
- Haystack – Un framework per la creazione di applicazioni NLP (ad esempio agenti, ricerca semantica, risposta a domande) con modelli linguistici.
- Keploy – Strumento open source per convertire il traffico degli utenti in casi di test e stub di dati.
- LangChain – Un framework per lo sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici.
- gpt4all : un chatbot addestrato su un’enorme raccolta di dati puliti dell’assistente tra cui codice, storie e dialoghi.
- LMQL – LMQL è un linguaggio di query per modelli linguistici di grandi dimensioni.
- LlamaIndex : un framework di dati per la creazione di applicazioni LLM su dati esterni.
- Phoenix : strumento open source per l’osservabilità ML eseguito nell’ambiente notebook, di Arize. Monitorare e ottimizzare modelli LLM, CV e tabulari.
- Prediction Guard : integra perfettamente funzionalità LLM (Large Language Models) private, controllate e conformi.
- Portkey : piattaforma LLMOps full-stack per monitorare, gestire e migliorare le app basate su LLM.
- OpenAI Downtime Monitor : strumento gratuito che tiene traccia dei tempi di attività e delle latenze dell’API per vari modelli OpenAI e altri provider LLM.
- ChatWithCloud : CLI che ti consente di interagire con AWS Cloud utilizzando il linguaggio umano all’interno del tuo terminale.
Codice
- GitHub Copilot : GitHub Copilot utilizza OpenAI Codex per suggerire codice e intere funzioni in tempo reale, direttamente dal tuo editor.
- OpenAI Codex – Un sistema di intelligenza artificiale di OpenAI che traduce il linguaggio naturale in codice.
- Ghostwriter – Un programmatore di coppia basato sull’intelligenza artificiale di Replit.
- Amazon CodeWhisperer : crea applicazioni più velocemente con il compagno di codifica basato sul ML.
- tabnine : codifica più velocemente con completamenti di codice a riga intera e con funzioni complete.
- Stenografia – Documentazione automatica del codice.
- Mintlify : scrittore di documentazione basato sull’intelligenza artificiale.
- Debuild : strumento low-code basato sull’intelligenza artificiale per app Web.
- AI2sql : con AI2sql, ingegneri e non ingegneri possono scrivere facilmente query SQL efficienti e prive di errori senza conoscere SQL.
- CodiumAI : con CodiumAI, ti vengono suggeriti test non banali direttamente nel tuo IDE, così rimani sicuro quando spingi.
- PR-Agent : strumento basato sull’intelligenza artificiale per analisi PR automatizzate, feedback, suggerimenti e altro ancora.
- MutableAI – Sviluppo software accelerato dall’intelligenza artificiale.
- TurboPilot : un clone copilota self-hosted che utilizza la libreria dietro llama.cpp per eseguire il modello Salesforce Codegen da 6 miliardi di parametri in 4 GB di RAM.
- Interfaccia utente GPT-Code : un’implementazione open source dell’interprete ChatGPT Code di OpenAI.
- MetaGPT – Il framework multi-agente: dato un requisito di una riga, restituisci PRD, progettazione, attività, repository
- Marblism : genera un boilerplate SaaS da un prompt.
In sintesi, gli strumenti di sviluppo e codice basati sull’AI offrono una serie di funzionalità avanzate che possono migliorare l’efficienza, la qualità e la sicurezza del processo di sviluppo del software. Questi strumenti stanno diventando sempre più importanti nella pratica degli sviluppatori e sono destinati a svolgere un ruolo sempre più significativo nel futuro dello sviluppo software.
Ti sei mai chiesto cosa rende unici i ricercatori in istituzioni come Google Brain, Stanford University o Goldman Sachs rispetto alla media? Anche noi ci siamo posti la stessa domanda.
Loro, come noi in redazione, siamo sommersi da articoli, documenti e post sui social media che dobbiamo leggere e proviamo a usare dei Tools come ChatGPT che ci aiutano. Poi l’ Exec Director di Rivista.AI mi ha menzionato Otio una specie di bibliotecario digitale dell’IA; con un clic, riassume e organizza qualsiasi tipo di informazione online che gli fornisci.
Otio aiuta a creare un abbozzo o addirittura una prima bozza, basata sui contenuti che ha raccolto. Non si tratta solo di risparmiare tempo; si tratta di migliorare la qualità del suo lavoro.
Aggiungendo alcune informazioni, Otio.ai è uno strumento che utilizza l’intelligenza artificiale per aiutare i ricercatori a gestire e organizzare le informazioni.
Questo strumento può essere particolarmente utile per coloro che lavorano in campi in cui è necessario rimanere aggiornati su una vasta gamma di argomenti e tendenze.
Con la sua capacità di riassumere e organizzare le informazioni, Otio.ai può aiutare a semplificare il processo di ricerca e a migliorare la produttività.
Inoltre, la funzionalità di scrittura assistita di Otio.ai può essere un grande vantaggio per coloro che devono scrivere rapporti o email basati su una grande quantità di informazioni raccolte.
Onestamente, sono le piccole cose che rendono la vita più semplice, e questa è una cosa che ho usato e pagato personalmente da quando l’ho provata. Puoi provarlo gratuitamente qui: Otio.ai.
I modelli AI, o modelli di intelligenza artificiale, sono sistemi che utilizzano algoritmi per imitare le capacità dell’intelligenza umana. Questi modelli possono risolvere problemi o svolgere compiti e attività tipici della mente e dell’abilità umane.
Un modello di base è una particolare tipologia di modello di machine learning (ML) che viene addestrato per eseguire una specifica gamma di attività. Questi modelli di base sono stati programmati per avere una comprensione contestuale generica di andamenti, strutture e rappresentazioni. Questa conoscenza di base può essere ulteriormente affinata per eseguire attività specifiche per un dominio in qualsiasi settore.
Per esempio, ChatGPT è un’applicazione chatbot costruita sul modello base GPT-4 di OpenAI.
Le caratteristiche che definiscono i modelli di base e che ne consentono il funzionamento sono due: la capacità di trasferire le informazioni apprese e la scalabilità. La capacità di trasferire le informazioni apprese indica l’abilità di un modello di applicare le conoscenze in una situazione a un’altra. La scalabilità invece si riferisce a dei componenti hardware, le unità di elaborazione grafica (GPU), che consentono al modello di eseguire più operazioni allo stesso tempo.
Molti modelli di base, specialmente quelli impiegati nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), nella visione artificiale e nell’elaborazione audio, vengono addestrati utilizzando il deep learning. Il deep learning è anche noto come apprendimento neurale profondo o reti neurali profonde e insegna ai computer a imparare tramite l’osservazione, simulando le modalità di acquisizione delle conoscenze tipiche degli esseri umani.
Per quanto non tutti i modelli di base utilizzino trasformatori, queste architetture sono state adottate in maniera diffusa per realizzare modelli di base che prevedevano la presenza di testo.
API OpenAI: L’API di OpenAI offre accesso ai modelli GPT-3 e GPT-4, che possono eseguire una vasta gamma di attività di linguaggio naturale. Inoltre, fornisce accesso a Codex, che è in grado di tradurre il linguaggio naturale in codice.
Gopher: Gopher di DeepMind è un modello linguistico con 280 miliardi di parametri. Ha dimostrato di superare i modelli di linguaggio esistenti per una serie di compiti chiave.
OPT: Open Pretrained Transformers (OPT) di Facebook è una suite di trasformatori preaddestrati solo per decoder. OPT è stato introdotto per la prima volta nei modelli di linguaggio preaddestrati aperti e rilasciato per la prima volta nel repository di metaseq il 3 maggio 2022 da Meta AI.
LLaMA: LLaMA è un modello linguistico fondamentale da 65 miliardi di parametri sviluppato da Meta.
Claude 2: Claude 2 è un assistente AI sviluppato da Anthropic. Ha ricevuto recensioni positive per la sua capacità di ragionamento e inferenza.
Beluga stabile: Beluga stabile è un modello LLamma 65B perfezionato.
Stabile Beluga 2: Stabile Beluga 2 è un modello LLamma2 70B perfezionato.
Il Center for Research on Foundation Models (CRFM) di Stanford ha confrontato la bozza dell’AI Act, con i modelli base delle IA più noti come , GPT-4 di OpenAI o Stable Diffusion v2 di Stability AI per verificare quanto l fossero già rispettossi della futura legge.
Non rispettano i requisiti della bozza per descrivere l’uso di dati di addestramento protetti da copyright, l’hardware utilizzato e le emissioni prodotte nel processo di addestramento, e come valutano e testano i modelli.
Perche‘ : La velocità di sviluppo che ha colto tutti impreparati.
Ricorda, queste informazioni sono in giornaliera evulzione Ti consiglio di verificare le informazioni più recenti online o direttamente dalle fonti ufficiali.
Agenti
- AutoCodeRover: AutoCodeRover è un ingegnere software autonomo che risolve problemi su GitHub in meno di dieci minuti ciascuno, superando gli sviluppatori che impiegano in media 2,77 giorni. Utilizza LLM e strumenti di debug per identificare in modo efficiente le posizioni delle patch, risolvendo circa il 22% dei 300 problemi reali testati con un costo minimo di LLM (~$0,5). Lo strumento impiega una ricerca del codice consapevole della struttura del programma e migliora i tassi di riparazione con suite di test tramite localizzazione di errori statistici, avanzando significativamente le pratiche di ingegneria del software AI.
Modelli di linguaggio
- Anthropic Cookbook: Anthropic Cookbook ti aiuta a integrare Claude nei tuoi progetti con frammenti di Python, richiedendo una chiave API Anthropic. Guida a migliorare Claude con strumenti esterni, recupero di dati per l’accuratezza, citazione di fonti, impiego di Haiku come sub-agente, gestione di embedding con Voyage AI, elaborazione di immagini, Diffusione Stabile per la generazione di immagini, analisi di PDF, automazione di valutazioni, abilitazione della modalità JSON e creazione di filtri di moderazione dei contenuti.
Visione
- Open-Sora-Plan: Questo progetto mira a riprodurre Sora (modello T2V di Open AI), permettendoti di generare contenuti video di alta qualità controllati dal testo, in particolare paesaggi. Puoi addestrare modelli per migliorare risoluzione e durata, impegnarti in esperimenti di text2video e affinare le condizioni del modello. Supporta l’addestramento su chip AI, incluso Huawei Ascend 910, con piani per una futura espansione a hardware domestico.
GPU/CPU
- ipex-llm: ipex-llm è una libreria PyTorch per l’esecuzione di LLM su CPU e GPU Intel (ad es. PC locale con iGPU, GPU discreta come Arc, Flex e Max) con latenza molto bassa. L’implementazione supporta attualmente più di 50 modelli ed è basata su lavori precedenti come vLLM, llama.cpp, qlora, ecc. Può essere utilizzata per inferenza a basso bit o per il fine-tuning, e offre un’integrazione senza soluzione di continuità con altri framework come LangChain, Llama-Index o Hugging Face transformers.
L’intelligenza artificiale (AI) può svolgere diverse funzioni per migliorare la produttività e agire come assistente durante le riunioni. Ecco alcuni modi in cui l’AI può essere utilizzata in queste situazioni:
- Automatizzazione delle attività ripetitive, Analisi dei dati, Assistenza nella ricerca e preparazione, Trascrizione e riassunto delle riunioni, Traduzione istantanea, Rilevamento delle emozioni e coinvolgimento, Assistenza nelle decisioni.
Produttività
- Mem : Mem è il primo spazio di lavoro al mondo basato sull’intelligenza artificiale personalizzato per te. Amplifica la tua creatività, automatizza le attività banali e rimani organizzato automaticamente.
- Taskade : delinea attività, note, elenchi strutturati generati e mappe mentali con Taskade AI.
- Notion AI : scrivi note e documenti migliori e più efficienti.
- Nekton AI : automatizza i tuoi flussi di lavoro con l’intelligenza artificiale. Descrivi i tuoi flussi di lavoro passo dopo passo in un linguaggio semplice.
- Elephas : assistente personale di scrittura con intelligenza artificiale per Mac.
- Lemmy – Assistente AI autonomo per il lavoro.
- Generatore di formule di Fogli Google : dimentica le formule frustranti in Fogli Google.
- CreateEasily : strumento gratuito di conversione della voce in testo per creatori di contenuti che trascrive accuratamente file audio e video fino a 2 GB.
- aiPDF : l’assistente documentale AI più avanzato
- Riepilogo con AI : riepiloga qualsiasi PDF lungo con AI. Riepiloghi completi che utilizzano informazioni da tutte le pagine di un documento.
- Emilio – Smetti di affogare nelle email – Emilio dà priorità e automatizza le tue email, risparmiando il 60% del tuo tempo
- Pezzi : strumento di produttività abilitato all’intelligenza artificiale progettato per potenziare l’efficienza degli sviluppatori, con un copilota sul dispositivo che aiuta ad acquisire, arricchire e riutilizzare materiali utili, semplificare la collaborazione e risolvere problemi complessi attraverso una comprensione contestuale del flusso di lavoro degli sviluppatori
Assistenti alle riunioni
- Otter.ai : un assistente alle riunioni che registra audio, scrive note, acquisisce automaticamente diapositive e genera riepiloghi.
- Cogram : Cogram prende appunti automatici nelle riunioni virtuali e identifica le azioni da intraprendere.
- Sybill – Sybill genera riepiloghi delle chiamate di vendita, inclusi i passaggi successivi, i punti critici e le aree di interesse, combinando trascrizione e approfondimenti basati sulle emozioni.
- Loopin AI : Loopin è uno spazio di lavoro collaborativo per riunioni che non solo ti consente di registrare, trascrivere e riepilogare le riunioni utilizzando l’intelligenza artificiale, ma ti consente anche di organizzare automaticamente le note delle riunioni sul tuo calendario.
Speechmatics è considerato il più accurato e inclusivo API di trascrizione da voce a testo mai rilasciato.
È in grado di comprendere e trascrivere il linguaggio umano in testo con precisione, indipendentemente da demografia, età, genere, accento, dialetto o posizione.
Offre la trascrizione in tempo reale con bassa latenza e alta precisione.
Supporta 48 lingue con una vasta copertura di accenti e dialetti.
Offre opzioni di distribuzione sia basate su cloud che on-premises per la sicurezza dei dati :
Arabic, Bulgarian, Cantonese, Catalan, Croatian, Czech, Danish, Dutch, English, Finnish, French, German, Greek, Hindi, Hungarian, Indonesian, Italian, Japanese, Korean, Latvian, Lithuanian, Malay, Mandarin (Traditional and Simplified), Norwegian, Polish, Portuguese, Romanian, Russian, Slovak, Slovenian, Spanish, Swedish and Turkish.
Ha una potente motore di trascrizione e un’impressionante integrazione API.
Non offre soluzioni pronte all’uso. Il processo di configurazione fa parte del modello di apprendimento e quanto complicato possa essere dipende fortemente da come il cliente intende utilizzare Speechmatics.
Per la maggior parte dei clienti, ciò comporterà la creazione di un’interfaccia unica che si colleghi a Speechmatics tramite la sua API e quindi la gestione dell’elaborazione e della consegna dell’audio trascritto all’utente
Nonostante Speechmatics sia considerato da molti come il miglior algoritmo di Speech-to-Text, anche migliore di Watson di IBM, non sarà mai al 100% accurato. Considerando la portata più ampia degli strumenti di trascrizione AI, gli unici comparabili sono Otter e Brainia Pro. I rumori di fondo o gli oratori che mormorano possono ancora far fallire lo strumento e l’intervento umano è necessario.
In sintesi, Speechmatics è un potente strumento di trascrizione che può essere molto utile per le aziende che necessitano di trascrizioni accurate. Tuttavia, come con qualsiasi tecnologia di riconoscimento vocale, ci sono limitazioni e potrebbe essere necessario un intervento umano per garantire l’accuratezza.
Google Foto sta rivoluzionando il fotoritocco introducendo una nuova funzionalità chiamata Magic Editor, che sfrutta l’intelligenza artificiale per semplificare il processo di modifica delle foto. Grazie a Magic Editor, gli utenti possono regolare facilmente aree specifiche delle loro immagini, modificare il layout e aggiungere nuovi elementi, anche senza essere esperti di fotoritocco.
Questa innovativa funzione sarà disponibile per la prima volta su alcuni telefoni Pixel entro la fine dell’anno, offrendo agli utenti Pixel la possibilità di sperimentarla per primi. Inoltre, Google Foto sta introducendo altri strumenti alimentati dall’intelligenza artificiale, come la Gomma magica per rimuovere oggetti indesiderati dalle foto e Photo Unblur per correggere immagini sfocate, migliorando complessivamente l’esperienza di modifica delle foto.
Questi nuovi strumenti rappresentano un notevole avanzamento nel rendere più accessibile il fotoritocco avanzato, consentendo agli utenti di preservare e migliorare i loro ricordi in modo creativo, anche senza competenze professionali. Con Google Foto, la modifica delle foto diventa più semplice e divertente che mai, aprendo nuove possibilità creative per gli utenti di tutti i livelli di esperienza.
L’azienda, infatti, avrebbe deciso di diffondere il suo strumento di editing delle immagini, eliminando la necessità di un abbonamento a Google One
Andrej Karpathy, precedentemente nel team fondatore di OpenAI e Direttore di AI presso Tesla, ha rilasciato il suo secondo progetto educativo sui Modelli di Linguaggio (LLM).
Questo progetto si concentra sull’addestramento di un modello GPT-2 con 124 milioni di parametri su una CPU utilizzando solo C/CUDA, evitando PyTorch.
Il codice contiene circa 1.000 righe di codice in un unico file, permettendo l’addestramento di GPT-2 su una CPU con precisione a 32 bit.
Questa è una risorsa fenomenale per capire come vengono addestrati i modelli di linguaggio.
Karpathy ha scelto GPT-2 perché i pesi del suo modello sono pubblicamente disponibili. Il progetto utilizza C per la sua semplicità e interazione diretta con l’hardware.
Inizialmente, il repository permette di scaricare e tokenizzare un piccolo dataset su cui il modello viene addestrato. In teoria, il modello potrebbe essere addestrato direttamente su questo dataset.
Tuttavia, l’attuale implementazione CPU/fp32 è ancora inefficiente, il che rende non pratico addestrare questi modelli da zero. Invece, i pesi di GPT-2 rilasciati da OpenAI vengono inizializzati e perfezionati sul dataset tokenizzato.
Karapthy sta attualmente lavorando su:
implementazione diretta di CUDA, che sarà significativamente più veloce e probabilmente si avvicinerà a PyTorch. accelerare la versione CPU con istruzioni SIMD, AVX2 su x86 / NEON su ARM (ad esempio, Apple Silicon) ,architetture più moderne, ad esempio Llama2, Gemma, ecc.
Il lavoro di Karpathy contribuisce significativamente alla comunità open-source e al campo dell’IA. Questo secondo progetto educativo va un passo avanti nella democratizzazione dell’IA mostrando come un modello può essere addestrato e ottimizzato utilizzando un singolo file di codice.
Andrey Karpathy: “Scrivere il codice di addestramento llm.c sarebbe a mio parere una sfida molto interessante, impressionante, autonoma e molto meta per gli agenti LLM.”
Dave Deriso: “Spero che più sviluppatori riscoprano l’efficienza elegante del C, soprattutto ora che i copiloti llm aiutano a ridurre le barriere intensive di memoria nel richiamare la sintassi e le molte funzioni integrate.”