Quantcast
Channel: lew's blog

Amazon โต้ เทคโนโลยี Just Walk Out ใช้ AI คิดเงินจริง คนทำชุดข้อมูลไม่ใช่คนออกบิล

$
0
0

Amazon ตอบโต้ข่าวที่ The Information ออกมาระบุว่าระบบเบื้องหลังของเทคโนโลยี Just Walk Out นั้นใช้คนอินเดียตรวจสอบซ้ำราว 1,000 คนโดยระบุว่าคนเหล่านั้นทำชุดข้อมูลโดยไม่เกี่ยวกับการออกบิลแต่อย่างใด

บล็อคตอบนี้ระบุว่าระบบปัญญาประดิษฐ์ต้องการข้อมูลเพิ่มขึ้นต่อเนื่องเพื่อพัฒนาการทำงานเป็นเรื่องปกติ โดย Amazon ใช้ทั้งข้อมูลที่สังเคราะห์ขึ้นและข้อมูลในร้านจริง แต่ข้อมูลจากคนทำชุดข้อมูลเหล่านี้ไม่ใช่วิดีโอสดในร้านเพื่อออกบิลให้กับลูกค้า

ส่วนการถอดเทคโนโลยี Just Walk Out ไปใช้ Amazon Dash Cart เพราะเป็นเทคโนโลยีที่ดีกว่า ผู้ใช้เห็นราคาสินค้าทันที โดยรวมแล้วลูกค้าใช้จ่ายมากขึ้น 10% และความพึงพอใจสูงถึง 98% ลูกค้ายอมขับรถมาไกลขึ้นเพื่อไปยังร้านที่มี Amazon Dash Cart ด้วยซ้ำ

ที่มา - About Amazon

No Description


Meta ปล่อย Llama 3 เอาชนะ GPT-3.5, Claude 3 Sonnet, Gemini Pro 1.0 กำลังพัฒนารุ่น 400B

$
0
0

Meta ปล่อยโมเดลปัญญาประดิษฐ์ Llama 3 สองรุ่น คือ 8B และ 70B แยกรุ่นย่อยสำหรับการทำตามคำสั่ง โดยยังมีรุ่น 400B อยู่ระหว่างการพัฒนา

รุ่น 8B นั้น Meta เทียบกับ Gemma 7B และ Mistral 7B Instruct เอาชนะได้ทุกชุดการทดสอบ บางหมวดเช่น HumanEval สำหรับการเขียนโปรแกรม และ GSM-8K สำหรับการคำนวณนั้นนำห่าง

รุ่น 70B ทาง Meta นำไปเทียบกับ Gemini Pro 1.5 ทำคะแนนนำได้บางชุดทดสอบ และเมื่อเทียบกับ Claude 3 Sonnet ก็ชนะทุกชุดทดสอบเช่นกัน

การทดสอบสุดท้ายของ Llama 3 อาศัยชุดทดสอบเฉพาะกิจที่เป็นคำถาม 1,800 รายการที่ทีมพัฒนาไม่ได้เห็นคำถามมาก่อน และนำไปให้คะแนนคำตอบเทียบกันโดยให้คนเป็นคนตัดสินว่า LLM ตัวใดตอบได้ดีกว่ากัน ผลพบว่า Llama 3 70B สามารถชนะ Cluade Sonnet, Mistral Medium, GPT-3.5, และ Llama 2 ได้ชัดเจน

No Description

สถาปัตยกรรมภายในรอบนี้มีการเปลี่ยนตัว tokenizer ใหม่ขนาดคำศัพท์ 128K และฝึกด้วย sequence ขนาด 8,192 tokens ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้น 7 เท่าตัวจาก Llama 2 เป็น 15T มีข้อมูลภาษาอื่น 5% รวม 30 ภาษา โดยทั่วไปประสิทธิภาพในภาษาอื่นน่าจะลดลง สองโมเดลรวมใช้เวลาฝึก 7.7 ล้านชั่วโมงจีพียู ปล่อยคาร์บอน 2,290 ตัน

ทีมงานพัฒนา Llama 3 โดยเตรียมให้ทำ fine-tune ได้แต่แรก โปรแกรม torchtune รองรับ Llama 3 มาแต่แรกพร้อมกับโมเดลป้องกันพรอมพ์อันตราย Llama Guard 2 ที่สามารถปรับแต่งโมเดลได้เช่นกัน

ทาง Meta กำลังนำ Llama 3 มาเปิดเป็นบริการผ่านเว็บ แต่ตอนนี้ยังไม่เปิดให้บริการในไทย

ที่มา - Meta

No Description

รัฐบาลฝรั่งเศสมอบรางวัล BlueHats ให้ Dnsmasq ในฐานะโครงการโอเพนซอร์สที่มีความสำคัญสูง

$
0
0

สำนักงานรัฐบาลดิจิทัลฝรั่งเศส (Direction interministérielle du Numérique – DINUM) มอบรางวัล BlueHats มูลค่า 10,000 ยูโรให้กับ Simon Kelley ผู้ดูแลโครงการ Dnsmasq มากว่า 20 ปี

Dnsmasq เป็นโปรแกรมทำหน้าที่สองหน้าที่ คือ DHCP Server สำหรับแจกจ่ายไอพีในเน็ตเวิร์ค และ DNS Proxy สำหรับส่งต่อการคิวรีค่า DNS ตัว Kelley พัฒนาโปรแกรมนี้เพราะต้องการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตจากในบ้านผ่านพีซีของเขา แต่ในยุคนั้นการใช้เราท์เตอร์ในบ้านยังเป็นเรื่องใหม่มาก (การเชื่อมต่อแทบทั้งหมดเป็นโปรโตคอล PPP)

ทุกวันนี้ Dnsmasq กลายเป็นหัวใจของเราท์เตอร์ขนาดเล็กส่วนใหญ่ในโลก ตัวโปรแกรมพัฒนาด้วยภาษา C มีขนาดโค้ดเพียง 50,000 บรรทัดเท่านั้น

รางวัล BlueHats เป็นรางวัลที่รัฐบาลฝรั่งเศสตั้งให้กับโครงการโอเพนซอร์สที่มีความสำคัญ ปีนี้จะมี 4 รางวัลและ Dnsmasq เป็นรางวัลแรกระหว่างนี้สามารถเสนอชื่อโครงการอื่นๆ เข้าไปได้ โดยโครงการต้องการผลักดันให้โครงการเหล่านี้ได้รับความสนใจและมีทรัพยากรในการดูแลโครงการ ตัว Dnsmasq เองไม่ได้มีทุนสนับสนุนการพัฒนาต่อเนื่องแม้จะมีผู้ผลิตอุปกรณ์จ้าง Kelley มาเพิ่มฟีเจอร์บ้างเป็นครั้งคราวก็ตาม

ที่มา - NLnet

No Description

SK Hynix ประกาศใช้เทคโนโลยีการผลิตของ TSMC พัฒนาแรม HBM4

$
0
0

SK Hynix ผู้ผลิตแรมรายใหญ่ประกาศร่วมมือกับ TSMC พัฒนากระบวนการผลิตแรม HBM4 รุ่นต่อไป โดยคาดว่าจะผลิตจำนวนมากได้ในปี 2026 จากเดิมที่ SK Hynix ใช้เทคโนโลยีของตัวเองผลิตแรม HBM มาเสมอ

ความร่วมมือครั้งนี้เป็นความร่วมมือบางส่่วน โดยแรม HBM นั้นประกอบไปด้วยชิปหลายตัว ตัว DRAM จริงๆ ซ้อนกันอยู่หลายๆ แผ่นเพื่อให้ได้แบนวิดท์สูง แล้วเชื่อมกับแผ่น base die ที่อยู่ล่างสุดเพื่อควบคุมการทำงานแรมและเชื่อมต่อกับชิปภายนอกเช่นชิปกราฟิก การประกาศครั้งนี้ SK Hynix จะใช้เทคโนโลยี base die ของ TSMC เพื่อให้สามารถแพ็กแรมได้เพิ่มขึ้น

แรม HBM กลายเป็นส่วนประกอบสำคัญของวงการ AI ในปีที่ผ่านมา และเป็นคอขวดหนึ่งในการส่งมอบเซิร์ฟเวอร์ฝึก AI ประสิทธิภาพสูง

ที่มา - SK Hynix

No Description

Supabase เพิ่มฟีเจอร์สตอเรจแบบ S3 เปิดทางใช้เครื่องมือยอดนิยมจัดการไฟล์

$
0
0

Supabase ระบบ backend-as-a-service แบบโอเพนซอร์สประกาศฟีเจอร์ใหม่เพิ่มเติมคือระบบการเข้าถึงไฟล์ด้วยโปรโตคอล S3 จากเดิมที่มี API เฉพาะทางของตัวเอง

Supabase Storage เป็นโครงการย่อยภายใต้กลุ่ม Supabase และเป็นหนึ่งในไม่กี่โครงการที่สามารถใช้โปรโตคอล S3 ได้ในตัว โดยก่อนหน้านี้ Minio เป็นโครงการยอดนิยม แต่ก็มีแนวทางของตัวเองที่จะเป็นระบบสตอเรจเต็มรูปแบบต้องการ etcd เพื่อเก็บ metadata ขณะที่ Supabase ต้องการใช้ PostgreSQL

แม้จะใช้โปรโตคอล S3 แต่ API ที่รองรับก็จำกัดเฉพาะส่วนยอดนิยม เพื่อให้ใช้งานกับโปรแกรมต่างๆ เช่น rclone สำหรับการสำรองไฟล์, Cyberduck สำหรับการจัดการสตอเรจผ่านเดสก์ทอป ส่วนที่เพิ่มขึ้นมาคือการใช้งานกุญแจสามารถใช้แบบ S3 ปกติ หรือแบบ user-scoped โดยใช้ JWT token เป็น secret key เพื่อระบุตัวผู้ใช้ได้ด้วย

เปิดให้ใช้งานแล้วทั้งแบบคลาวด์และ self-host แต่ยังอยู่ในสถานะ public-alpha เท่านั้น

ที่มา - Supabase

No Description

นักวิจัยแฮกตำแหน่งผู้เล่น Minecraft ทั้งแผนที่ได้สำเร็จโดยดูตำแหน่งของดรอปในวงแคบๆ เท่านั้น

$
0
0

ทีมวิจัยความปลอดภัยรายงานถึงการเจาะเซิร์ฟเวอร์ Minecraft ให้สามารถทำนายตำแหน่งของผู้เล่นทั้งแผนที่ได้สำเร็จ เนื่องจากเซิร์ฟเวอร์ Minecraft มีการใช้งานระบบสุ่มค่าที่ไม่ปลอดภัยพอ

ช่องโหว่นี้กระทบเฉพาะเซิร์ฟเวอร์ 2b2t ที่ได้รับความนิยมสูงและมีคุณสมบัติคือแผนที่มีขนาดใหญ่มากๆ ถึง 3.6 พันล้านล้านแผ่น การรู้ตำแหน่งผู้เล่นอื่นจึงมีผลมาก โดยความผิดพลาดของนักพัฒนาคือใช้ java.util.Randomที่ไม่ปลอดภัยอยู่แล้ว แต่ยังอาศัยตำแหน่งของผู้เล่นเข้าไปเป็นอินพุตของตัวสุ่มค่าอีกด้วย เมื่อคนร้ายเห็นตำแหน่งของที่ดรอปในแผนที่มากพอก็จะคำนวณถึงสถานะภายในของตัวสุ่มค่าได้ในที่สุด และทำนายตำแหน่งของผู้เล่นอื่นได้

ช่องโหว่นี้กระทบ Minecraft 1.8 Beta จนถึง 1.12.2

ที่มา - Github: spawnmason/randar-explanation

Shopify เตือน PCI-DSS 4.0 บังคับต้องตรวจความถูกต้องสคริปต์ในเว็บเสมอ เริ่มบังคับ 31 มีนาคม 2025

$
0
0

Shopify ออกมาเตือนถึงความเปลี่ยนแปลงหนึ่งของมาตรฐาน PCI-DSS v4 ที่ออกมาตั้งแต่ปี 2022 แต่จะเริ่มบังคับ 31 มีนาคม 2025 นี้ โดยข้อ 6.4.3 บังคับเรื่องการโหลดสคริปต์บนเบราว์เซอร์ของผู้ใช้ต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องเสมอ

ข้อบังคับนี้พยายามแก้ปัญหาการฝังสคริปต์เพื่อดูดหมายเลขบัตรเครดิต (digital skimming) ที่คนร้ายฝังสคริปต์ไว้ในเว็บร้านค้า เมื่อผู้ใชักรอกเลขบัตรลงในฟอร์มแล้วสคริปต์จะดูดหมายเลขส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ของตัวเอง

ข้อบังคับของ PCI-DSS v4 จึงบังคับให้ร้านค้า ต้องทำเอกสารระบุว่าสคริปต์ใดใช้เพื่อเหตุผลใดบ้าง, มีมาตรการบังคับว่าเว็บจะโหลดเฉพาะสคริปต์ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น และสคริปต์ที่โหลดต้องถูกต้อง

ข้อบังคับนี้ยังบังคับตั้งแต่เฟรมภายนอก (parent frame) เสมอ จากเดิมที่ผู้ให้บริการจ่ายเงินมักทำตามข้อกำหนด PCI-DSS เพียงแค่บางส่วน แล้วฝังเป็น iframe เอา แต่ในความเป็นจริงหากแฮกเกอร์แฮก parent frame ได้ก็แก้ไขเปลี่ยน iframe กลายเป็นเว็บหลอกได้อยู่ดี

เทคโนโลยีเบราว์เซอร์ทุกวันนี้มีกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของสคริปต์อยู่หลายตัว เช่น Content Security Policy (CSP) กำหนดนโยบายการโหลดสคริปต์ได้ และแจ้งเตือนเมื่อมีความผิดปกติ, Subresource Integrity (SRI) เปิดให้ระบบค่าแฮชของสคริปต์ที่กำลังโหลดเข้ามาเสมอ ทำให้แม้คนร้ายจะควบคุมเว็บได้บางส่วน เช่น แก้ไขไฟล์ใน CDN แต่หากค่าแฮชไม่ตรงก็จะไม่โหลดขึ้นมาทำงาน

ที่มา - Shopify

No Description

Deepmind ปล่อยไลบรารี Penzai สำหรับผ่าตัดโมเดล AI

$
0
0

Google Deepmind ปล่อยไลบรารี Penzai (คำจีนโบราณสำหรับการตัดแต่งต้นไม้ เป็นที่มาของ "บอนไซ") ที่ใช้สำหรับการแสดงผลโมเดลปัญญาประดิษฐ์ และตัดแต่งโมเดล

ส่วนสำคัญของ Penzai คือการแสดงภาพของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ในรูปแบบที่เรียกว่า Treescope เพื่อให้เห็นว่าแต่ละชั้นของโมเดลมีหน้าตาเป็นอย่างไร จากนั้นสามารถตัดแต่งโมเดลได้ตามใจชอบ

โมเดลปัญญาประดิษฐ์ขนาดใหญ่นั้นมักทำความเข้าใจกระบวนการทำงานได้ยาก แต่ก็มีความพยายามทำให้เราสามารถอธิบายได้ว่าทำไมโมเดลจึงตอบคำตอบออกมาแบบนั้น การที่มีเครื่องมือช่วยสำรวจการทำงานภายใน และปรับแต่งการทำงานให้เป็นไปตามต้องการจึงเป็นฟีเจอร์สำคัญตัวหนึ่ง

Penzai เขียนมาเพื่อใช้งานร่วมกับ JAX สำหรับ PyTorch นั้นมีฟีเตอร์การแสดง tree ของตัวเองอยู่แล้ว

ที่มา - Github: google-deepmind/penzai

No Description


อดีตนักวิจัย AI ของ Amazon กล่าวหาบริษัท ละเลยลิขสิทธิ์เพื่อเร่งพัฒนา AI

$
0
0

Viviane Ghaderi นักวิจัยปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานกับ Amazon ในช่วงปี 2022 จนถึงต้นปี 2024 ยื่นฟ้องต่อศาลแคลิฟอร์เนียร์ว่าถูกเลิกจ้างอย่างไม่เป็นธรรมหลังเธอลาเลี้ยงดูบุตรหลังคลอด และยังระบุว่าเธอถูกกดดันให้ละเลยลิขสิทธิ์ข้อมูลที่ใช้สำหรับฝึกปัญญาประดิษฐ์

Ghaderi เคยทำงานกับ Amazon ตั้งแต่ปี 2019 ก่อนจะลาออกไปทำงานกับบริษัท Recharge Payments และถูกเรียกตัวกลับมาในตำแหน่งระดับผู้จัดการที่มีลูกน้องโดยตรง 3 คน เมื่อปี 2022 หลังจากนั้นในเดือนกันยายนเธอรับผิดชอบปรับปรุงการดึงข้อมูลเว็บและคุณภาพข้อมูล ได้ลูกน้องเพิ่มเป็น 6 คน

ปลายปี 2022 Ghaderi ลาคลอดและระหว่างนั้น OpenAI เปิดตัว GPT-4 หลังจากเธอกลับมาทำงานในปี 2023 หลังจากนั้นถูกตั้งคำถามว่าทำไมผลการต้นหาใน Alexa จึงยังไม่ได้คุณภาพตามที่ตั้งเป้าเอาไว้ Ghaderi ระบุว่าปัญหาเพราะเธอทำตามนโยบายของบริษัทเต็มที่ แต่หัวหน้าของเธอระบุว่าไม่ต้องสนใจนโยบายเหล่านี้ เพราะคนอื่นก็ทำเหมือนกัน

เนื้อหาคำฟ้องส่วนใหญ่เป็นประเด็นการถูกบีบให้ออกบริษัทอย่างไม่เป็นธรรม และแรงกดดันหลัง Ghaderi ลาคลอดและลาเลี้ยงดูบุตร และประเด็นการถูกกดดันให้ละเลยลิขสิทธิ์เป็นเพียงส่วนหนึ่งของการอธิบายการถูกกดดันในบริษัท แต่การแข่งขันที่รุนแรงในโลก LLM ก็ทำให้มีข่าวแนวนี้ออกมาเรื่อยๆ เช่นเมื่อปีที่แล้วพนักงานของกูเกิลก็เคยออกมาเปิดเผยว่าบริษัทใช้ชุดข้อมูล ShareGPT ฝึก Bard

ที่มา - The Register

Meta เปิดตัว Horizon OS ซอฟต์แวร์จาก Meta Quest ให้ผู้ผลิตอื่นสร้างฮาร์ดแวร์ได้เอง

$
0
0

Meta ประกาศเปิดระบบปฎิบัติการ Meta Horizon OS ถอดมาจากซอฟต์แวร์ใน Meta Quest แต่เปิดให้ผู้ผลิตอื่นๆ สามารถใช้งานได้ โดยตอนนี้มีผู้สนใจพัฒนาฮาร์ดแวร์แล้ว 3 ราย คือ ASUS, Lenovo, และ Microsoft

ภายใน Meta Horizon OS มีเทคโนโลยี mixed-reality พร้อมใช้งาน เช่น ระบบ Passthrough ภาพ, Scene Understanding, และ Spatial Anchors ส่วนหน้าร้านแอปจะเปลี่ยนชื่อเป็น Meta Horizon Store

สำหรับผู้ผลิตที่เปิดตัวในครั้งนี้ ได้แก่

  • ASUS ROG เตรียมพัฒนาฮาร์ดแวร์ใหม่สำหรับเกมมิ่งโดยเฉพาะ
  • Lenovo ผู้ร่วมออกแบบ Oculus Rift S เตรียมสร้างอุปกรณ์สำหรับการทำงาน, การศึกษา, หรือบันเทิง
  • Microsoft Xbox เตรียมออก Meta Quest เวอร์ชั่นพิเศษ

แม้จะไม่มีสเปคชัดเจนแต่ก็ระบุว่าอุปกรณ์จากผู้ผลิตเหล่านี้สามารถใช้ชิป Qualcomm XR2 Gen2 ที่ใช้ใน Meta Quest 3

สำหรับการพัฒนาแอป จะเพิ่มส่วน App Lab ให้เข้าถึงง่ายขึ้น โดยผู้ใช้ต้องผ่านเงื่อนไขทางเทคนิคเบื้องต้นเท่านั้น พร้อมกับชวนให้กูเกิลส่ง Google Play มาอยู่บน Meta Horizon OS ด้วย

ที่มา - Meta Quest Blog

ไมโครซอฟท์ปล่อยโมเดล Phi-3 เทียบชั้น GPT-3.5 แม้ขนาดเล็กจนรันบนโทรศัพท์ได้

$
0
0

ไมโครซอฟท์ปล่อยโมเดลปัญญาประดิษฐ์แบบ LLM ขนาดเล็ก phi-3-mini ที่มีขนาดเพียง 3.8 พันล้านพารามิเตอร์ แต่สามารถทำคะแนน MMLU ได้ 69% และคะแนน MT-Bench 8.38 นับว่าใกล้เคียง GPT-3.5 อย่างมาก (MMLU 70.0%, MT-Bench 7.94) ชนะ Llama 3 ขนาด 8B ที่เพิ่งออกมาอีกด้วย

โมเดลตระกูล Phi-3 ยังมีอีกสองรุ่น คือ phi-3-small ขนาด 7B, และ phi-3-medium ขนาด 14B ขณะที่รุ่น phi-3-mini นั้นเมื่อใช้งานแบบ quantized 4 bit จะใช้แรมเพียง 1.8GB สามารถรันบน iPhone 14 ด้้วยอัตรา 12 โทเค็นต่อวินาที

ในแง่ความปลอดภัย phi-3 ยังตอบสนองต่อเนื้อหาอันตรายน้อยลงกว่า phi-2 มาก เหลือเพียง 0.75% เทียบกับ phi-2 ที่ตอบ 2.93%

รายงานของไมโครซอฟท์ระบุว่าแม้ phi-3 จะสามารถให้เหตุผลได้เทียบเท่าโมเดลขนาดใหญ่ แต่ตัวโมเดลก็มีความจุจำกัดแล้ว ส่งผลให้คะแนนทดสอบบางหมวดเช่น TriviaQA นั้นทำได้ไม่ดีนัก และชุดข้อมูลที่ใช้ก็จำกัดเฉพาะภาษาอังกฤษอย่างเดียว โดยเบื้องต้นทีมงานเริ่มทดสอบใส่ข้อมูลหลายภาษาใน phi-3-small และดูจะได้ผลที่ดี แต่ไมโครซอฟท์ก็ยังไม่เปิดเผยผลทดสอบแต่อย่างใด

ที่มา - ArXiv

No Description

Topics: 

Stripe ระบุมองเห็นโอกาสในอาเซียน แต่การรองรับพร้อมเพย์ยังจำกัด

$
0
0

ที่งาน Money 20/20 Stripe ได้แถลงถึงโอกาสในภูมิภาคอาเซียนและไทยว่ามีแนวโน้มที่เศรษฐกิจดิจิทัลจะเติบโตขึ้นอย่างมากในอนาคตอันใกล้ และแนวทางการทำธุรกิจข้ามประเทศเป็นแนวทางที่สำคัญของธุรกิจของไทย และภูมิภาคโดยรวมที่มีการเชื่อมต่อกันมากขึ้น

Stripe เปิดตัวในไทยตั้งแต่ปี 2022 และในการแถลงข่าวครั้งนี้ก็ยกตัวอย่างลูกค้า Jim Thompson ที่หันมาใช้ Stripe เพื่อประสบการณ์ที่ดีของลูกค้า และพบว่าอัตราการทิ้งสินค้าก่อนจ่ายเงิน (abadonment rate) ของ Jim Thompson ลดลงจาก 60% เหลือ 20% พร้อมกับระบุว่า Stripe ต้องการช่วยให้ธุรกิจรับลูกค้าจากต่างประเทศได้ง่ายขึ้น

Stripe รองรับ PromptPay ตั้งแต่การเปิดตัวในไทยครั้งแรกเมื่อปี 2022แต่ตอนนี้การรองรับก็ยังจำกัด เช่น QR ที่สร้างขึ้น สามารถถูกจ่ายเงินซ้ำได้จนได้รับเงินเกินต่างจากการจ่ายผ่าน PayNow ในสิงคโปร์ที่จ่ายได้ครั้งเดียวเสมอ ผู้บริหาร Stripe ระบุว่ายินดีรับเสียงตอบรับและจะปรับปรุงการให้บริการต่อไป

ที่มา - งานแถลงข่าว Stripe ในงาน Money 20/20

No Description

บัญชี GitHub แฉซอร์สโค้ด Rabbit R1 เป็นแค่สคริปต์ ไม่มี AI จริง, ซีทีโอโต้ AI ไม่ได้อยู่ในโค้ดที่หลุด

$
0
0

บัญชี GitHub ที่ใช้ชื่อว่า rabbitscam ออกมาโพสซอร์สโค้ดของ Rabbit R1 อุปกรณ์ AI ผู้ช่วยที่เปิดตัวในงาน CES เมื่อต้นปีที่ผ่านมาว่าไม่ได้มี AI อะไรอยู่ภายใน และที่จริงแล้วความสามารถของ Rabbit R1 เป็นเพียงสคริปต์ Playwright ที่ควบคุมเบราว์เซอร์เท่านั้น

อย่างไรก็ดี ใน Hacker's News มีคนแคปหน้าจอข้อความ Discord ของ Peiyuan Liao ซีทีโอ Rabbit Inc.ระบุว่า Large Action Model (LAM) นั้นทำงานนอกโค้ดที่ rabbitscam โพสมา

การใช้สคริปต์ภายนอกเพื่อสั่งงานอาจจะไม่ใช่เรื่องประหลาดนัก เพราะการทำ agent ในระบบที่รัน LLM ส่วนมากก็มีสคริปต์ทำงานอีกชั้นหนึ่งเป็นส่วนใหญ่ อย่างไรก็ตาม Rabbit R1 มีแนวทางอิมพลีเมนต์ที่ค่อนข้างอันตราย เพราะถามรหัสผ่านผู้ใช้โดยตรง ไม่ได้ควบคุมแอปต่างๆ ผ่าน API แต่อย่างใด

สินค้าในกลุ่มที่คล้ายกับ Rabbit R1 อีกตัวหนึ่งคือ Humane AI Pin ที่ถูก MKBHD รีวิวว่าเป็นสินค้าที่แย่ที่สุดที่เคยรีวิวมา

ที่มา - GitHub: rabbitscam, Hacker's News

FTC สั่งห้ามนายจ้างบังคับเซ็นสัญญาห้ามลาออกไปหาคู่แข่ง เหลือเฉพาะผู้บริหารที่เซ็นไปก่อนหน้าเท่านั้น

$
0
0

คณะกรรมการการค้าสหรัฐฯ ประกาศสั่งห้ามนายจ้างเซ็นสัญญาห้ามลาออกไปทำงานกับคู่แข่ง (non-compete clause) โดยครอบคลุมพนักงานทุกระดับ ยกเว้นไว้เพียงผู้บริหารระดับสูงที่เซ็นไว้เดิมก่อนหน้านี้ แต่แม้แต่ผู้บริหารระดับสูงก็ห้ามเซ็นสัญญาใหม่อีก

ที่ผ่านมาสหรัฐฯ มีการจ้างงานที่มีสัญญาข้อนี้ประมาณ 18% หรือ 30 ล้านคน แม้จะไม่ค่อยมีการบังคับใช้นัก หรือที่บังคับบ้างก็มักเป็นพนักงานระดับสูงอยู่แล้ว เมื่อปี 2022 ไมโครซอฟท์ก็เคยออกมายกเลิกสัญญาข้อนี้

FTC คาดว่าโดยรวมการสั่งห้ามนี้จะทำให้ธุรกิจมีการแข่งขันมากขึ้น เกินนวัตกรรม และค่าจ้างโดยรวมของพนักงานเพิ่มขึ้น จนถึงจะเกิดการก่อตั้งบริษัทใหม่ๆ เพิ่มขึ้น

ที่มา - FTC

No Description

Topics: 

Axon ใช้ LLM เขียนใบแจ้งความอัตโนมัติจากเสียงในกล้องติดตัวตำรวจ

$
0
0

Axon ผู้ผลิตอุปกรณ์สำหรับตำรวจ เช่น ปืนช็อตไฟฟ้า, กล้องติดตัวเจ้าหน้าที่, หรือระบบจัดเก็บหลักฐานคดี ออกซอฟต์แวร์ใหม่ Draft One ที่ใช้ generative AI ช่วยตำรวจเขียนเอกสารแจ้งความโดยอัตโนมัติ

Draft One ดึงเสียงจากกล้องติดตัวตำรวจ Axon Body มาแปลงเสียงเป็นข้อความ จากนั้นแปลงคำถามตอบของตำรวจกับผู้เสียหายกลายเป็นเอกสารแจ้งความ

ทาง Axon ระบุว่ามีแนวทางป้องกันความเสี่ยงที่เจ้าหน้าที่จะอาศัย AI มากเกินไป ได้แก่

  • บังคับเจ้าหน้าที่ตรวจสอบความถูกต้องก่อนเสมอ
  • ข้อมูลบางส่วนต้องพิมพ์เอง แม้ AI จะช่วยร่างเป็น placeholder ไว้ให้
  • AI ถูกฝึกให้ใช้ข้อมูลที่ถอดจากเสียงเสมอ ไม่สร้างข้อมูลเพิ่ม
  • จำกัดการใช้งานเฉพาะคดีเล็ก (minor charge) เท่านั้น ไม่ให้ใช้งานคดีที่มีการจับกุมคนร้าย โดยจะพิจารณาขยายขอบเขตในอนาคต

ที่มา - PR Newswire

No Description






Latest Images