Tencent merilis Hy3 versi pratinjau sumber terbuka, tolok ukur pengujian kode meningkat 40% dibanding pendahulunya

OpenAI Menggalang $4 Miliar untuk Usaha Patungan Penerapan, Senilai 10 Miliar Dolar AS

Menurut BlockBeats, pada 4 Mei, OpenAI menghimpun lebih dari $4 miliar untuk mendirikan perusahaan patungan baru yang berfokus membantu perusahaan mengadopsi perangkat lunak kecerdasan buatannya. Ventura tersebut, bernama The Deployment Company, didukung oleh 19 investor termasuk TPG Inc., Brookfield Asset Management,

Mengapa sebagian orang merasa AI akan mengubah dunia, sementara yang lain menganggapnya biasa saja? Dua diagnosa dari Karpathy

Karpathy mengatakan, kesenjangan persepsi AI berasal dari dua diagnosis: 1) hanya pernah memakai model gratis/model versi lama, sehingga tidak bisa mencerminkan kemampuan model agentic yang paling mutakhir; 2) peningkatan kemampuan baru tampak signifikan di bidang yang sangat teknis, dan juga bersifat tidak simetris. Hal ini membuat pengguna yang membayar dan pembaca umum melihat fenomena yang berbeda, sehingga menimbulkan kesalahpahaman timbal balik dalam dunia paralel. Pelajaran bagi pembaca Taiwan adalah, hanya dengan benar-benar menggunakan model paling mutakhir untuk menyelesaikan tugas produksi, serta memverifikasi dasar penilaiannya, kita bisa menghindari terseret oleh mitos yang disebarkan media.

Applied Digital Mengamankan Pembiayaan Jembatan Senilai 300 Juta Dolar AS yang Dipimpin Goldman Sachs untuk Pusat Data AI

Menurut Globenewswire, Applied Digital mengamankan pembiayaan bridge senior secured senilai 300 juta dolar AS yang dipimpin Goldman Sachs pada 4 Mei untuk mempercepat pengembangan pusat data AI-nya. Pembiayaan tersebut dijaminkan dengan aset proyek, dapat dilunasi lebih awal tanpa penalti, dan perusahaan berencana untuk melanjutkan

Karpathy「讓 LLM 反論自己」: metode 4 langkah untuk melawan bias berpikir dengan AI

Artikel ini merangkum metode empat langkah Andrej Karpathy untuk “membuat LLM membantah argumennya sendiri”: pertama, gunakan LLM untuk menyempurnakan draf awal; kedua, buka percakapan baru dan minta LLM mengajukan argumen pihak lawan beserta bukti; ketiga, tulis menjadi esai bantahan yang lengkap; terakhir, bandingkan kedua belah pihak dan bukti yang dapat diverifikasi, lalu biarkan manusia yang menilai. Ingatkan bahwa LLM berisiko sycophancy—jangan menganggap persetujuan sebagai kebenaran; anggap saja sebagai mesin pembuat argumen, bukan hakim yang memutuskan kesimpulan. Metode ini juga bisa dilakukan dengan membuat dua LLM saling berdebat untuk mengurangi bias. Metode ini sangat bernilai untuk pembuatan konten pada tahun 2026, karena dapat meningkatkan kedalaman kognitif dan mengurangi homogenitas.

Sam Altman, Dario Amodei sama-sama sangat menjengkelkan! Narasi kiamat AI dan rasa relatif yang terampas membuat masyarakat AS tidak suka terhadap AI

Podcast terkenal dari Silicon Valley《All-In Podcast》membahas industri AI, memunculkan sebuah pengamatan yang cukup tajam: sikap masyarakat AS terhadap AI sedang beralih menjadi negatif, dan sasaran paling konkret dari luapan emosi tersebut adalah pusat data yang tengah dikebut oleh perusahaan-perusahaan AI di seluruh negeri. Rasa tidak suka ini bisa berasal dari berbagai hal, termasuk ramalan kiamat AI, ketakutan akan pengangguran, atau sebuah ketidakpuasan yang lebih mendalam: inovasi teknologi gelombang baru sepertinya lagi-lagi hanya membuat segelintir orang menjadi kaya raya, sementara kehidupan kebanyakan orang tidak menunjukkan perbaikan yang nyata. Pemerintah daerah di AS sudah membatalkan kasus pembangunan pusat data Chamath Palihapitiya mengatakan dalam acara tersebut bahwa masalah yang dihadapi industri AI saat ini bukan hanya persaingan model, belanja modal, atau kekurangan daya komputasi, melainkan “masyarakat AS secara keseluruhan makin lama makin tidak suka dengan urusan AI.” Ia menambahkan bahwa sumber dari ketidaksukaan tersebut bisa termasuk AI