Интересное чтение про данные, технологии и не только:
- World’s largest battery maker announces major breakthrough in energy density [1] в компании CATL, ведущем производителе аккумуляторов в мире заявили о прорыве в хранении энергии и научились хранить до 500Wh на килограмм, для сравнения у батарей Tesla примерно вдвое меньше. Такая энергоёмкость снова возвращает к возможности создания электрических двигателей для самолётов. Если что CATL китайский производитель и это особенно интересно на фоне нынешних торговых войн. Подхлестнёт ли это исследования энергоёмкости в США и ЕС?

- Games are problems people pay to solve [2] короткий внятный текст про то что игры про то что люди платят за то что они решают задачи в изолированных безопасных пространствах. Со ссылками на хорошие книги по теме, а автор же написал книгу Mental Models Book.

- Prompt engineering [3] про инженерные методы взаимодействия с большими языковыми моделями. Без воды, много примеров, хорошо изложено. Отложил на почитать в ближайшие поездки.

- A genealogy of open [4] лонгрид о природе понятия открытости. Речь, в первую очередь, от открытости образования и образовательных материалов, но автор касается и других связанных тем: открытая наука, открытые данные и тд.

- Whose data commons? Whose city? [5] авторы рассуждают об открытости данных городов и важности инициатив в этой области. Выводы у них правда в форме: "надо об этом много говорить", кто же спорит. Но пишут со ссылками, хорошими аргументами и по делу.

Ссылки:
[1] https://thedriven.io/2023/04/21/worlds-largest-battery-maker-announces-major-breakthrough-in-battery-density/
[2] https://invertedpassion.com/games-are-problems-people-pay-to-solve/
[3] https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/
[4] https://www.inthelibrarywiththeleadpipe.org/2023/genealogy-of-open/
[5] https://www.bennettinstitute.cam.ac.uk/blog/whose-data-commons-part-one/

#opendata #technology #readings #data #games #open

Я ранее давал ссылку на текст Стивена Вольфрама про то как устроен ChatGPT [1], а вот и близкий по смыслу текст Understanding Large Language Models [2] от Себастиана Рашка, автора многочисленных книг по машинному обучению. Собственно и этот текст ориентирован в основном на тех кто машинное обучение изучал и понимает хотя бы основу.

‘Godfather of AI’ quits Google with regrets and fears about his life’s work [3] новость о том что что "один из отцов ИИ" Geoffrey Hinton покинул Google. Скорее всего практического влияния на продукты компании его уход не имеет, но репутационно это минус для Google, поскольку он немного не мало, но Тюринговский лауреат (Нобель для комьютерных наук) и уходит со словами о бесконтрольном развитии AI в Google.

Неинвазивный метод превращения мыслей в текст с помощью ИИ Scientists develop A.I. system focused on turning peoples’ thoughts into text [4]. Пока только в лаборатории и требует сложных устройств, не портативно, но уже интересно. Как минимум для записи снов, как максимум для психологической диагностики. Мне на ум сразу приходит полиграф нового типа, одновременно записывающий не только сердечный ритм, но и мысли в ответ на задаваемые вопросы.

Ссылки:
[1] https://t.me/begtin/4612
[2] https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-large-language-models
[3] https://www.theverge.com/2023/5/1/23706311/hinton-godfather-of-ai-threats-fears-warnings
[4] https://www.cnbc.com/2023/05/01/scientists-develop-ai-system-focused-on-turning-thoughts-into-text.html

#ai #readings #technology