נמסר כי אפל מקבלת מקום של צופה בדירקטוריון של OpenAI. זהו צעד מפתיע, שכן מיקרוסופט נאלצה לרכוש מחצית מ-OpenAI כדי לקבל מקום בדירקטוריון, בעוד שאפל אינה משלמת דבר ל-OpenAI אך עדיין מקבלת מקום בדירקטוריון. המקום נבחר עבור פיל שילר, מנהל השיווק לשעבר של אפל.

ידיעה זו מעניינת מכיוון שלאחר ההכרזות של אפל על בינה מלאכותית, היה ברור שהם שומרים על מרחק מ-OpenAI מבחינת השותפות ביניהם. כולם חשבו שצ'אט GPT יהיה משולב עמוקות במערכת האקולוגית של אפל, אך מתברר שאפל פיתחה הרבה בינה מלאכותית משלה בבית כדי להפעיל על ההתקנים שלהם ובענן הפרטי שלהם. כל משימה הדורשת ידע עולמי מועברת ונשלחת לממשק ה-API של OpenAI, אך רק לאחר אישור כוונת המשתמש בכל פעם.

נראה שאפל מקבלת את מיטב העולמות - הם מנצלים את היכולות של OpenAI תוך פיתוח פתרונות בינה מלאכותית משלהם בבית. צעד זה מציע שאפל מנצלת את כולם ומציבה את עצמה באופן אסטרטגי בנוף הבינה המלאכותית.

מארק בניוף, מנכ"ל Salesforce, הודיע על השקת Salesforce Einstein Tiny Giant, מודל בעל מיליארד פרמטרים המתגבר על מודלים שגודלם פי שבעה, כולל GPT-3.5 ו-Claude, בביצועים מקומיים. התפתחות זו היא צעד משמעותי לקראת עתיד עיבוד הבינה המלאכותית, שבו מודלים קטנים ויעילים יותר ישחקו תפקיד חיוני.

הנקודות הבולטות של Salesforce Einstein Tiny Giant הן:

• זהו מודל בעל מיליארד פרמטרים, מה שהופך אותו ל"מיקרו" מודל בעולם של מודלי שפה גדולים.
• על אף גודלו הקטן, הוא מתגבר על מודלים גדולים יותר כמו GPT-3.5 ו-Claude בביצועים מקומיים.
• מודל זה מייצג את עלייתו של עיבוד הבינה המלאכותית המקומי, שבו החישובים מבוצעים באופן מקומי על התקן המשתמש, במקום להסתמך על תשתית מבוססת ענן.
• עיבוד הבינה המלאכותית המקומי מציע מספר יתרונות, כולל שיפור הפרטיות, האבטחה, זמן התגובה הנמוך והיעילות מבחינת העלויות.
• חזונו של בניוף לעתיד ערימת הבינה המלאכותית כולל שילוב של מודלים קטנים וייעודיים לביצוע משימות, המונהגים על ידי מודל כללי, המספק את המקסימום של יעילות וביצועים.
• זמינותם של מודלי מיקרו בקוד פתוח כמו Salesforce Einstein Tiny Giant היא צעד משמעותי לקראת מימוש חזון זה של ערימת הבינה המלאכותית של העתיד.

באופן כללי, הצגת Salesforce Einstein Tiny Giant היא עדות לחשיבות ההולכת וגוברת של עיבוד הבינה המלאכותית המקומי ולפוטנציאל של מודלים קטנים ומתמחים יותר להתגבר על עמיתיהם הגדולים יותר בשימושים מסוימים.

חברה בשם Open Science נראה שהקדימה את OpenAI בפיתוח יכולות קול מלאות. הם שחררו את Moshi, מודל בסיסי רב-מודלי בזמן אמת שיכול להאזין ולדבר, בדומה למה שOpenAI הדגימה עם GPT-4 במאי. עם זאת, יכולת הקול של GPT-4 מעוכבת, ולא ברור מתי היא תשוחרר.

ל-Moshi יש מספר תכונות מרשימות:

• מבטא ומבין רגשות
• מדבר עם מבטא דומה לצרפתית
• מאזין ומפיק דיבור אודיו
• חושב בזמן שהוא מדבר
• תומך בשני זרמי אודיו להאזנה ודיבור בו-זמנית
• אימון מקדים משותף על נתונים סינתטיים, מתוקן על 100,000 שיחות סינתטיות בסגנון אוראלי שהומרו באמצעות TTS
• למד את קולו מנתונים סינתטיים שנוצרו על ידי מודל TTS נפרד
• זמן סוף-לסוף של 200 מילישניות
• גרסה קטנה יותר שרצה על מחשב נייד או GPU לצרכן
• משתמש בסימון מים לזיהוי אודיו שנוצר על ידי בינה מלאכותית
• יהיה בקוד פתוח במלואו בקרוב, כולל הדגמה, קוד, מודל ומאמר

בעוד שהמחבר ניסה את ההדגמה ומצא אותה לא עקבית, הוא נרגש לבדוק אותה שוב ברגע שהגרסה בקוד פתוח תהיה זמינה. היכולת להשיג מודל בסיסי רב-מודלי בזמן אמת שיכול להאזין ולדבר היא התקדמות משמעותית, וזה יהיה מעניין לראות כיצד Moshi מתמודד לעומת יכולות הקול העתידיות של OpenAI.

לפי אנדרו קרפתי, קול מוביל בתחום הבינה המלאכותית ומייסד משותף של OpenAI, אופי החישוב עובר שינוי יסודי. אנו נכנסים לפרדיגמת מחשוב חדשה, דומה לשנות ה-80 של המחשוב.

במקום יחידת עיבוד מרכזית העובדת על הוראות על גבי בתים, יש לנו עכשיו מודלי שפה גדולים המשמשים כיחידת עיבוד מרכזית, העובדים על אסימונים (חלקי מחרוזת קטנים) במקום בתים. בנוסף, יש לנו חלון הקשר של אסימונים במקום זיכרון גישה אקראית של בתים, ושווי ערך של רכיבי מחשוב אחרים.

קרפתי מכנה את "המחשב" החדש הזה כמודל שפה גדול (LLM), והוא רואה בו מערכת חדשה שכולנו לומדים לתכנת. הבנת נקודות החוזק, המגבלות והדרך האפקטיבית ביותר לשלב אותו במוצרים היא קריטית בשנים הקרובות.

שינוי זה בפרדיגמת המחשוב מציע שמערכות ההפעלה והיישומים המסורתיים עשויים להיות מיותרים. העתיד עשוי להיות דיבור ישיר עם מודל שפה גדול, שיכול לבצע את החישובים הרצויים על כל התקן קצה, ללא הצורך בפיתוח תוכנה מסורתי.

חזון זה של העתיד מאתגר את תפקיד המפתחים הנוכחי, שכן קרפתי מאמין שהצורך במפתחים עשוי להצטמצם משמעותית בעשור הקרוב. נוף המחשוב משתנה, והיכולת לנצל באופן אפקטיבי את מודלי השפה הגדולים תהיה מניע מרכזי לחדשנות והתקדמות בשנים הבאות.

חברת הקול האמנותי 11 Labs שחררה שני מוצרים חדשים ומרגשים:

1. Voice Isolator: כלי זה יכול להקליט דיבור ולהפיק קול בצלילות גבוהה מכל דגימת אודיו, אפילו עם רעש רקע משמעותי. ההדגמה מציגה את היכולת להסיר רעש רקע ולספק אודיו באיכות גבוהה, שיכול להיות שימושי מאוד להקלטת ראיונות או שיחות וידאו בסביבות רועשות.

2. Famous Voices: 11 Labs מביאה קולות מפורסמים לאפליקציית ה-iOS שלהם, מאפשרת למשתמשים להשמיע את הסלבריטאים ההוליוודיים הנודעים כמו ג'יימס דין, ג'ודי גרלנד, ברט רינולדס וסר לורנס אוליבייה אומרים כל מה שהם רוצים. תכונה זו מדגימה את העתיד של התקשורת, שבו בעלי זכויות הקניין הרוחני יוכלו למכור את הזכויות לשחזר את קול ודמות האדם לחברות בינה מלאכותית.

כלי הקול החדשניים האלה מ-11 Labs מדגימים את ההתקדמויות בטכנולוגיית הקול והפוטנציאל של בינה מלאכותית לשנות תעשיות שונות, מיצירת תוכן ועד תקשורת. יכולות הבידוד הקולי יכולות לשפר משמעותית את איכות הקלטות האודיו, בעוד שתכונת הקולות המפורסמים פותחת אפשרויות חדשות לחוויות תקשורת מותאמות אישית.

Perplexity הודיעה על גרסה מעודכנת של Pro Search שיכולה לבצע מחקר עמוק יותר על שאילתות מורכבות יותר עם סיבוכיות רב-שלבית, וכן יכולות מתמטיות ותכנותיות מתקדמות.

התכונות העיקריות של Perplexity Pro Search המעודכן כוללות:

1. סיבוכיות רב-שלבית: המערכת עכשיו מתמודדת עם בעיות מורכבות יותר עם יותר סיבוכיות רב-שלבית. היא מבינה כאשר שאלה דורשת תכנון, עובדת דרך יעדים שלב אחר שלב, ומסכמת תשובות מעמיקות ביתר יעילות.

2. Wolfram Alpha וביצוע קוד: Perplexity Pro Search הוסיף יכולות מתמטיות ותכנותיות מתקדמות, מאפשר לו לפתור בעיות מורכבות הדורשות ביצוע קוד, כמו בעיית "הטלפון הלילי" למאה קפיצות.

3. טיפול משופר בשאילתות: המערכת המעודכנת יכולה לטפל בשאילתות מורכבות יותר, לפרק אותן לשלבים מרובים כדי לספק תשובות מקיפות ומנומקות היטב.

שיפורים אלה הופכים את Perplexity Pro Search למכשיר מחקר חזק יותר, מסוגל להתמודד עם שאלות מורכבות הדורשות תכנון, סיבוכיות והשלמה של מקורות מידע שונים. הוספת היכולות המתמטיות והתכנותיות המתקדמות מרחיבה עוד יותר את יכולות פתרון ה