Bun venit la un nou număr din Promptescu Daily Digest!
Astăzi este ultima zi din an, iar Promptescu și Neuronache vor să vă mulțumească pentru susținerea și interesul constant acordate publicației noastre 😍 Sunteți niște cititori minunați, iar la anul ne vom revedea cu surprize foarte interesante!
Promptescu, ce s-a mai întâmplat astăzi în lumea AI?
Un studiu despre etichetele „AI-generated” a arătat că marcarea unei reclame ca fiind generată de AI a redus rata de click cu aproximativ 31%.
Apropo de LeCun: el este implicat într-un conflict public cu CEO-ul DeepMind, Demis Hassabis, pe tema existenței „inteligenței generale”.
Kagent rulează direct în cluster și te ajută să depanezi deployment-uri defecte, executând automat verificările pe care le-ai face manual.
Un pic de dramă internă din industria AI 😁
Acum vreo două săptămâni, Time Magazine și-a lansat coperta anuală „Person of the Year”. Un utilizator X, Marko Njegomir, a răspuns cu propria versiune: l-a „nano-bananat” pe cercetătorul AI Jürgen Schmidhuber direct pe copertă.
A fost trolling sau omagiu sincer? Probabil ambele.
Cine e tipul? Jürgen Schmidhuber este, conform Wikipedia, cercetătorul AI care fie e cel mai subapreciat geniu din machine learning, fie cel mai entuziast autopromotor al domeniului.
Acest informatician german a inventat practic LSTM (tehnica AI care ți-a alimentat autocorectul ani la rând), a fost pionier în zona GAN-urilor (unde, foarte simplificat, un AI judecă munca altui AI) și a contribuit la fundațiile rețelelor neuronale moderne. Pe scurt: e extrem de bun, iar munca lui din anii ’90 a influențat masiv revoluția AI de azi.
Problema? Schmidhuber are reputația că se ridică la finalul fiecărei prezentări de conferință ca să anunțe că el „a făcut asta primul”. Comunitatea AI a inventat chiar un termen: să fii „schmidhubered” : momentul în care Schmidhuber îți contestă public originalitatea lucrării.
Yann LeCun a spus la un moment dat că Schmidhuber este „maniacal obsedat de recunoaștere”, lucru care a declanșat un conflict de ani de zile despre cine merită creditul pentru descoperirile din deep learning. Schmidhuber, la rândul lui, susține că LeCun și Hinton și-au asumat merite pentru munca altora cu ani înainte. Noi stăm pe margine… nu știm cine are dreptate.
Și povestea se complică.
Apropo de LeCun: el e acum implicat într-un conflict public cu CEO-ul DeepMind, Demis Hassabis, pe tema existenței „inteligenței generale”.
Chiar ieri, LeCun a numit conceptul de inteligență generală „o prostie completă” într-un podcast, argumentând că inteligența umană este, de fapt, extrem de specializată.
Dar mai e ceva. În 2023, LeCun i-a acuzat pe Hassabis (alături de Sam Altman și Dario Amodei) de „fearmongering” legat de riscurile existențiale ale AI, pentru a obține „regulatory capture”: adică folosirea scenariilor apocaliptice ca să se asigure că doar giganții tech pot controla dezvoltarea AI. A repetat acuzația și recent.
Promptul Zilei: Răspuns strict fundamentat
Transformă modelul într-un fact-checker, nu într-un „ghicitor”.
Majoritatea halucinațiilor apar când AI-ul încearcă să fie util și umple golurile cu presupuneri plauzibile. Acest prompt elimină scurtătura: modelul poate folosi doar informațiile furnizate și trebuie să marcheze explicit ce lipsește.
De ce e util: ideal pentru rezumate, drafturi de tip policy / legal-ish, notițe de ședință, rapoarte și metrici, situații în care „aproape corect” este tot greșit.
Prompt:
Folosește exclusiv informațiile pe care le ofer mai jos.
Dacă ceva nu este susținut de aceste informații, spune: „Nu am suficiente informații” și enumeră ce ar fi necesar.
Informații: [lipește aici]
Întrebare: [adresează aici]
Rundă de finanțare 💰
Aaru – Series A la $1 miliard evaluare
Aaru, un startup AI din San Francisco, a atras peste 50 milioane de dolari într-o rundă Series A structurată astfel încât să atingă o evaluare de 1 miliard de dolari, folosind AI pentru generarea de „populații sintetice” pentru cercetare de piață.Scribe – $75 milioane Series C
Scribe, o companie de software orientată spre adoptarea AI în fluxurile de lucru enterprise, a strâns 75 milioane de dolari într-o rundă Series C, la o evaluare de ~1,3 miliarde dolari, finanțare ce va susține extinderea produselor bazate pe AI.
Neuronache & Tool-ul Zilei
Într-o dimineață aparent banală, cu o idee clară în cap și zero chef să pornesc un IDE local, mi-am dat seama că problema nu era codul. Era tot ce venea în jurul lui.
N-aveam chef să instalez nimic. Sa scriu cod, nici atat.
Și Promptescu sigur n-avea chef de debugging. In schimb, de prompting are mereu 😆
Câteva minute mai târziu, nu mai aveam un fișier gol. Aveam un proiect care rula.
Nu pentru că aș fi devenit mai bun la DevOps…
Ci pentru că Replit a preluat partea pe care oamenii o fac prost și rar cu plăcere: setup-ul.
Ce este Replit?
Replit este un tool de dezvoltare care îți permite să scrii, să rulezi și să distribui cod direct din browser, fără setup local.
Deschizi un proiect, alegi limbajul și începi să lucrezi. Atât.
Cu AI integrat, hosting inclus și mediu gata configurat, Replit comprimă drastic distanța dintre „am o idee” și „merge”.
Fără instalări.
Fără conflicte de versiuni.
Fără „hai că rezolv asta mai târziu”.
Cu ce te poate ajuta?
Construiești rapid prototipuri
Ideal pentru idei, experimente, tool-uri interne sau demo-uri care trebuie să existe, nu să fie perfecte.Scrii cod fără fricțiune
AI-ul integrat te ajută să generezi, explici sau corectezi cod direct în context.Rulezi și publici dintr-un singur loc
Aplicația nu doar că merge, ci poate fi și share-uită imediat.Eviți blocajul „n-am chef să setez mediul”
Te concentrezi pe logică și produs, nu pe infrastructură.
Verdictul lui Neuronache
Replit nu te face automat un programator mai bun, dar îți elimină scuzele.
Nu e pentru sisteme critice sau arhitecturi ultra-fine-tuned.
Este pentru momentele în care vrei să vezi dacă ceva funcționează, fără să pierzi o seară doar ca să ajungi la „Hello, world”.
⏩Pe repede înainte
Cercetătorii de la Streamliners au arătat că LLM-urile pot accelera solverele simbolice inventând constrângeri suplimentare care micșorează spațiul de căutare, uneori depășind cele mai bune soluții cunoscute, chiar dacă modelul nu poate executa logica propriu-zisă.
PaTH+FoX susține că raționamentul pe contexte lungi are nevoie de codare pozițională adaptivă (nu RoPE static) și demonstrează că o astfel de codare, combinată cu „uitare selectivă”, ajută la urmărirea stărilor care se schimbă.
TVKD a introdus o metodă de învățare a preferințelor de tip „tutore privat”, în care un model profesor distilează valori de preferință într-un student, obținând stabilitate și eficiență mai bună a datelor.
Un studiu despre etichetele „AI-generated” a arătat că marcarea unei reclame ca fiind generată de AI a redus rata de click cu aproximativ 31%.
Asta a fost tot pentru anul acesta!✨
Dacă ți-a plăcut ce ai citit, dă o mână de ajutor echipei Promptescu & Neuronache.
P.S: Până și roboțeii au nevoie de o doza de cofeina :)