Slo-Tech - Doslej so bili glavni elementi paketa kompenzacije v ameriških tehnoloških velikanih plača, bonusi in opcije ali delnice, skratka lastništvo v podjetju. Lani smo pisali, kako največji strokovnjaki za umetno inteligenco postajajo pravi zvezdniki, saj njihovi prejemki dosegajo devetmestne zneske. Boj za kadre še ni pojenjal, temveč so delodajalci ugotovili, da je pomembna doslej zapostavljena kategorija: računska moč.

Poganjanje modernih modelov umetne inteligence je računsko tako potratno, da postaja resen faktor pri novačenju zaposlenih. Kandidati na razgovorih čedalje pogosteje sprašujejo, koliko računskega časa bodo imeli na voljo za uporabo Codexa, je povedal glavni inženir Codexa pri OpenAI Thibault Sottiaux. Ugotavlja, da poraba računske moči raste hitreje od števila uporabnikov, saj ljudje trošijo čedalje več. To velja tudi za zaposlene. Inženirji se zavedajo, da so z uporabo umetne inteligence učinkovitejši, njihova storilnost pa bo odvisna tudi od tega, koliko jo bodo...

Slo-Tech - Vsako četrtletje tehnološki svet z veliko nestrpnostjo čaka razgrnitev Nvidijinih poslovnih rezultatov, ki so postali lakmusov papir za celotni sektor. Umetna inteligenca prevzema čedalje večji del vlaganj in prihodkov na tehnološkem trgu, Nvidia pa je mati najzmogljivejših čipov. Nvidia je danes istočasno navdušila in razočarala.

Rezultati so bili spet najboljši doslej. V četrtletju, ki se je končalo 25. januarja letos, so ustvarili 68 milijard dolarjev prihodkov. Ob 75-odstotni bruto marži so iz tega iztisnili 43 milijard dolarjev čistega dobička. V celotnem fiskalnem letu, ki se je pravkar izteklo, pa so ustvarili 216 milijard dolarjev prihodkov in 120 milijard dolarjev čistega dobička. S tem je Nvidia na letni ravni dobiček povečala za osupljivih 65 odstotkov, enako velja tudi za prihodke.

Dobiček na delnico je znašal 4,9 dolarja. Nvidia je v minulem letu delničarjem vrnila 41 milijard dolarjev, večinoma skozi odkupe lastnih delnic, manjši del pa tudi prek dividend. Naslednjo...

Slo-Tech - Iz Anthropica je prispel novi model umetne inteligence Claude 3.7, ki zmore delovati v dveh načinih. Odzivi so lahko klasični ali pa razmišljujoči (reasoning), s čimer lahko rešuje tudi težje zagonetke. Zaradi tega je hibridni model enostavneje uporabljati, zlasi kadar potrebujemo kombinirane odzive. Uporabnik (ki uporablja API) ima nadzor nad njegovim obnašanjem, na primer kako dolgo razmišlja in koliko računske moči troši. Hkrati model izpisuje (scratchpad), kako razmišlja oziroma rešuje problem. To je koristna informacija tudi za uporabnika, ki lahko vidi, ali bi se model bolje odrezal, če bi imel na voljo več časa, in podobno.

Claude 3.7 je precej boljši pri pisanju kode in razvoju, dobil pa je tudi orodje Claude Code za pisanje kode. Inženirji mu lahko delegirajo različna opravila, ki jih morajo rešiti pri programiranju. Razmišljujoči model je dobil dodatni trening na področjih pisanja kode, uporabe računalnikov, odgovarjanja na pravne dileme in podobne naloge, ki jih lahko...

Slo-Tech - Prvikrat po izidu modelov DeepSeek V3 in R1, ki sta pošteno zatresla borze in spremenila pričakovanja, se je o tem oglasil Nvidiin direktor Jensen Huang. Poudaril je, da vlagatelji in s tem trg niso razumeli, kako poteka izdelava, učenje in izboljševanje modelov umetne inteligence, zato so napačno predvidevali, da je DeepSeek resnično toliko cenejši.

Poudaril je, da je R1 dober model. Njegov prihod je za trg umetne inteligence dober in bo pospešil uvedbo umetne inteligence v različne sektorje. Po njegovem mnenju - kot direktor Nvidii bi težko javno govoril kaj drugega - to pomeni, da se bo povpraševanje po zmogljivih čipih povečalo, ne pa zmanjšalo. To ni zelo iz trte izvito, saj zgodovina uči, da pocenitev in poenostavitev tehnologije poveča njeno rabo, s tem pa tudi kumulativna vlaganja.

Ob tem je pojasnil, da so bile glavne DeepSeekove izboljšave v postopku začetnega urjenja (pre-training) modela. To resnično lahko poteka z manj računske moči, kar je dobrodošlo. Javnost pa je...

Slo-Tech - Napoved vremena je področje, kjer si od umetne inteligence obetamo največ. Dasiravno poizkusov ne manjka, so klasični modeli še vedno bolj zanesljivi, ko se pojavljajo manj pogoste vremenske razmere. Google je zato sedaj razvil model, ki združuje najboljše iz obeh svetov. Model NeuralGCM uporablja fiziko, ki jo dopolnjuje z umetno inteligence, o čemer pišejo v najnovejši številki revije Nature.

Novembra je DeepMind (ki je tudi del Googla) pokazal GraphCast, ki že zelo dobro napoveduje vreme. V desetdnevni napovedi je že dosegel zlati standard, za kar velja model Evropskega centra za srednjeročne vremeske napovedi (ECMWF). Napovedi so bile natančnejše in hitrejše, ker so bile računsko manj zahtevne. A GraphCast se je učil iz zgodovine, ki je sicer dobra učiteljica, ni pa popolna. Če se zgodi situacija, ki je v podatkih za trening še ni bilo, so lahko njegove napovedi močno zgrešene.

Klasični modeli svet vidijo skozi fiziko. ECMWF-jev model svet razkosa na manjše režnje, nato pa iz...

Slo-Tech - V življenju je mnogo situacij, ki morajo udeleženci izbrati med dvema različnima strategijama - sodelovati ali tekmovati. Optimalne taktike ni vedno enostavno izračunati in se pogosto niti ne realizira, ker je Nashevo ravnotežje drugačno. Znamenit primer je zapornikova dilema, ko policija ločena pridrži kriminalca, ki imata na izbiro svojega partnerja izdati ali ne. Kdor izda drugega, je svoboden, drugi pa gre za tri leta v zapor. Če se izdata oba, gresta oba v zapor za dve leti, če pa ne spregovori nihče, gresta oba v zapor za eno leto. Kaj pa bi v takem primeru naredila umetna inteligenca?

To so se vprašali pri Googlovem DeepMindu (znanstveni članek) in umetni inteligenci naščuvali v igranje preprostih iger, ki ugotavljajo točno to . Umetni inteligenci sta odigrali na tisoče partij in se sproti učili (deep multi-agent reinforcement learning). V...