AI-агенты

[Не]нужные люди в эпоху ИИ

ZOLT®AI / NEWS

В начале сентября экономисты Anthropic выложили сценарии того, как ИИ изменит экономику США к 2030 году. Прогнозом их называть не велят, вероятностей не дают, но самый радикальный выглядит так: ВВП на треть выше, работы на много процентов меньше. Пока только для тех, кто сидит за компом. Сантехники и электрики там в выигрыше: их не хватает, им платят на треть больше. Но это потому, что модель «не допускает быстрого прогресса робототехники». Медленный остаётся за скобками — если ИИ хорош в умственном труде, то и роботов он сделает. Думаю, сантехники пойдут туда же лет через 5–15. И даже без роботизации — куда-то же должны деться те белые воротнички, которых выкинули на мороз в предыдущем абзаце. Давайте разбираться

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей
AI-агентыHabr AI

Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей

Французский стартап Sandflow выпустил Sand3D — открытый датасет и 106 тыс. 3D‑моделей различных объектов. Каждая модель сопровождается кодом на Python, который строит объект из независимых деталей. Датасет предлагают использовать для обучения моделей создавать и редактировать 3D‑модели.

Обложка: Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума
AI-агентыHabr AI

Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума

Представим, что ИИ уже умеет выполнять любую работу, получил юридические права и тела роботов. Кто тогда владеет фабриками, принимает последнее решение и остается автором будущего? Разбираем пять устойчивых обществ и два предела, за которыми сосуществовать уже некому.

Обложка: ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов
AI-агентыHabr AI

ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов

В этой статье я расскажу о том, как бенчмарк распознавания речи при AI-разработке голосом. Поговорим про сам замер, фабрики софта, постановку задач, особенности речи и датасет, посмотри на циферки и разберемся почему классический WER — очень коварная метрика, особенно в разработке. Ну что, лонг-тапнем на диплинк и деплоим на шпрот?