Meta เปิดตัวโครงการ Purple Llama รวมเครื่องมือด้านความปลอดภัยของ AI ที่โอเพนซอร์สให้สาธารณะใช้งาน

ตัวชื่อโครงการมาจากภาษาที่ใช้ในโลกความปลอดภัยไซเบอร์ ที่แบ่งการทดสอบออกเป็นทีมลองเจาะ (red team) และทีมป้องกัน (blue team) โครงการนี้ที่มีเครื่องมือทั้งสองฝั่งจึงเอาสองสีมารวมกันเป็นสีม่วง แล้วมารวมกับชื่อ Llama ที่เป็นโมเดล LLM ของบริษัทเอง

Jeff Dean หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ของกูเกิล และหัวหน้าทีม (ร่วม) ของ Gemini โพสต์อธิบายที่มาของชื่อ Gemini ว่ามาจากคำว่า "ฝาแฝด" ในภาษาละติน

เหตุผลที่กูเกิลเลือกใช้ชื่อนี้เป็นเพราะต้องการสะท้อนผลงานของ Google DeepMind ที่เกิดจากการรวมทีม Google Brain และ DeepMind เข้าด้วยกัน ก่อนหน้านี้กูเกิลมีทีม AI หลักสองทีม ต่างคนต่างทำโมเดล LLM แยกจากกัน คือ Google Brain (PaLM/PaLM2) และ DeepMind (โมเดลชื่อ Chinchilla) แต่ภายหลังกูเกิลตัดสินใจจับมารวมกัน พัฒนาโมเดลร่วมกัน และช่วยให้ดึงทรัพยากรส่วนอื่นของกูเกิลมาช่วยงานได้อีกมาก

กูเกิลเปิดบริการ NotebookLM แอพจดโน้ตพลัง AI สำหรับผู้ใช้ทั่วไป แต่ยังจำกัดประเทศเฉพาะในสหรัฐอเมริกาเท่านั้น

NotebookLM หรือชื่อเดิม Project Tailwind เป็นโครงการทดลอง (experimental) ที่กูเกิลโชว์ครั้งแรกในงาน Google I/O 2023 มันเป็นแอพจดโน้ตที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มาช่วยสรุปเนื้อหาจากเอกสาร (เช่น PDF) ที่เราอัพโหลดขึ้นไป เมื่อ LLM เรียนรู้จากเอกสารก็จะกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในเรื่องนั้น ที่สามารถตอบคำถามหรือร่างเนื้อหาจากเอกสารให้เราได้

กูเกิลยังปรับปรุงโมเดล LLM มาเป็น Gemini Pro ที่มีความสามารถมากขึ้น และเพิ่มฟีเจอร์การเซฟคำตอบของ NotebookLM เก็บไว้ใช้งานภายหลังได้

กูเกิลเปิดตัวปัญญาประดิษฐ์ LLM ตัวใหม่ Gemini 1.0 อย่างเป็นทางการเมื่อวันก่อน ที่กูเกิลบอกว่าผลทดสอบความสามารถสูงเหนือกว่าคู่แข่ง และออกคลิปวิดิโอนำเสนอความสามารถ Gemini ในหลากหลายด้านออกมาด้วย

มีคลิปวิดีโอหนึ่งที่ดูจะเป็นประเด็นมากกว่าตัวอื่น มีชื่อว่า Hands-on with Gemini: Interacting with multimodal AI โดยวิดีโอนี้สาธิตการโต้ตอบของ Gemini ผ่านการให้ข้อมูลในรูปแบบต่าง ๆ เพื่อแสดงว่า Gemini เป็นโมเดล AI ที่ทำงานกับข้อมูลแบบผสมผสาน (multimodal) ได้อย่างดี

McDonald’s ประกาศความร่วมมือกับกูเกิล เซ็นสัญญาเป็นระยะเวลาหลายปีเพื่อนำร้านอาหารหลายพันแห่งทั่วโลก เชื่อมต่อกับเทคโนโลยีของ Google Cloud พัฒนาการให้บริการไปอีกขั้น ซึ่งรวมทั้งการอัพเกรดฮาร์ดแวร์ ข้อมูล และการนำ AI มาใช้ เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ทั้งกับลูกค้า ทีมดูแลร้านอาหาร และพนักงานทุกคน

รายละเอียดเบื้องต้นที่ McDonald’s พูดถึง เช่น การพัฒนาแพลตฟอร์มต่อยอดจากระบบสมาชิกในแอปมือถือ ที่มีผู้สมัครใช้งานกว่า 150 ล้านคน ไปจนถึงการปรับปรุงระบบตู้คิออสก์สั่งอาหารที่มีกระจายในร้าน McDonald’s ทั่วโลก ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาประมวลผลและบริหารจัดการข้อมูลในแต่ละสาขาได้

กูเกิลเผยรายละเอียดของ AICore ซึ่งเป็นเซอร์วิสตัวใหม่ของ Android 14 ที่ใช้รันโมเดล AI ภายในเครื่อง โดยเริ่มจากโมเดลใหม่ Gemini Nano เป็นตัวแรก

AICore ถือเป็นเซอร์วิสของระบบปฏิบัติการ ลักษณะเดียวกับ ARCore ที่ใช้รันงาน AR ก่อนหน้านี้ หน้าที่ของมันคือเป็นตัวกลางที่ให้แอพเรียกใช้ฟีเจอร์ด้าน AI แล้วตัวมันเองไปรันงานบนชิป Google Tensor TPU (หากเป็นมือถือกูเกิล) หรือ NPU (หากเป็นชิป Qualcomm/Samsung) อีกที

ถึงแม้กระแสเปิดตัวของใหม่ AI วันนี้จะอยู่ที่ Gemini ของกูเกิล แต่ Meta ก็ประกาศของใหม่เกี่ยวกับ AI ด้วยเช่นกันนั่นคือ Imagine with Meta AI เครื่องสำหรับสร้างรูปภาพด้วย prompt ที่แยกออกมาใช้งานโดยเฉพาะ ไม่ได้ไปรวมกับบริการตัวอื่น ซึ่งเหมือนกับ DALL-E, Midjourney หรือ Stable Diffusion ทำงานบนโมเดล Emu ที่ใช้สร้างรูปภาพ

Imagine with Meta AI ยังเปิดให้ใช้งานแบบจำกัดเฉพาะผู้ใช้ในอเมริกาเท่านั้นผ่าน imagine.meta.com

AMD เริ่มส่งมอบชิปตระกูล Instinct MI300 ตามที่เปิดตัวไปเมื่อต้นปีที่ผ่านมา โดยแบ่งออกเป็นสองรุ่นย่อย คือ MI300A ที่เป็น APU มีซีพียูในตัว และ MI300X ที่เป็นชิปเร่งความเร็วอย่างเดียว

MI300A มาพร้อมแรม HBM3 ขนาด 128GB เน้นปรับปรุงประสิทธิภาพต่อพลังงานดีขึ้น 1.9 เท่าเทียบกับ MI250X รุ่นก่อนหน้า

MI300X เป็นชิปเร่งความเร็วสถาปัตยกรรม CDNA 3 เพิ่มหน่วยประมวลผล 40% ขยายแบนวิดท์หน่วยความจำ 1.7 เท่า ใส่แรม HBM3 192GB และรองรับข้อมูลแบบ FP8 หน่วยความจำที่สูงขึ้นทำให้สามารถรันโมเดล LLaMA-2 70B ได้ในชิปเดียว สำหรับองค์กรที่ต้องการรัน LLM อยู่ภายในองค์กรเอง

กูเกิลเปิดตัว Gemini 1.0 ปัญญาประดิษฐ์แบบ LLM ที่เคยเปิดตัวไว้ตั้งแต่งาน Google I/O ที่ผ่านมา โดยระบุว่าผลการทดสอบคะแนนต่างๆ นั้น Gemini ชนะ GPT-4 แทบทุกการทดสอบ

Gemini เป็นโมเดลปัญญาประดิษฐ์แบบ multimodal ตั้งแต่แรก โดยรองรับข้อมูลทั้ง ข้อความปกติ, โค้ด, เสียง, ภาพ, และวิดีโอ ในเวอร์ชั่น 1.0 กูเกิลระบุว่ามี 3 ขนาด ได้แก่ Gemini Ultra ขนาดใหญ่ที่สุด รองรับงานซับซ้อนสูง, Gemini Pro ขนาดรองลงมาโดยยังทำงานได้หลากหลาย, Gemini Nano โมเดลประสิทธิภาพสูงสำหรับรันบนโทรศัพท์มือถือ

Jensen Huang ซีอีโอ NVIDIA ไปพบกับรัฐมนตรีเศรษฐกิจของญี่ปุ่น Yasutoshi Nishimura โดยประกาศว่าจะมาตั้งห้องวิจัยด้าน AI ที่ประเทศญี่ปุ่น และอยากลงทุนในสตาร์ตอัพญี่ปุ่นด้วย

Huang บอกว่าต้องการสร้างเครือข่ายของ "โรงงาน AI" ในญี่ปุ่น เพื่อให้ญี่ปุ่นสามารถนำข้อมูลไปประมวลผล สร้าง AI สำหรับภาคอุตสาหกรรมและแก้ปัญหาสังคมได้ เขามองว่าญี่ปุ่นมีผู้เชี่ยวชาญด้านเครื่องจักร การผลิต และหุ่นยนต์อยู่มาก สามารถสร้างความเชี่ยวชาญด้าน AI เฉพาะทางของตัวเองได้

บริษัทเอกชนและหน่วยงานวิจัยจำนวน 50 แห่ง นำโดย IBM และ Meta ประกาศตั้งกลุ่ม AI Alliance เพื่อกำหนดมาตรฐานของวงการ AI ร่วมกัน โดยเน้นการเปิดกว้างและความโปร่งใส (open and transparent)

เป้าหมายของ AI Alliance มีตั้งแต่พัฒนาเบนช์มาร์ควัดผล AI โดยเฉพาะในด้านความปลอดภัย, พัฒนาโมเดลพื้นฐาน (foundation model) แบบเปิดกว้าง, พัฒนาชิปเร่งการประมวลผล AI, ร่วมกับภาคการศึกษาเพื่อพัฒนาทักษะ อบรม เผยแพร่เอกสารความรู้ต่างๆ

ตัวอย่างบริษัทที่เป็นสมาชิกได้แก่ AMD, Cerebras, Dell Technologies, Hugging Face, Intel, Oracle, Red Hat, ServiceNow, Sony, Stability AI

ไมโครซอฟท์ประกาศความสามารถใหม่ที่จะเพิ่มเข้ามาใน Copilot เร็ว ๆ นี้ มีรายละเอียดดังนี้

• GPT-4 Turbo นำโมเดลล่าสุดของ OpenAI มาใช้กับ Copilot เริ่มทดสอบแล้วกับผู้ใช้งานจำนวนน้อย และจะขยายเพิ่มเติมในไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า
• DALL-E 3 โมเดลใหม่ Copilot สามารถสร้างรูปภาพด้วยโมเดล DALL-E 3 ที่ปรับปรุงใหม่ ได้ภาพที่มีคุณภาพดีขึ้น
• Inline Compose ให้ Copilot ช่วยแก้ไขข้อความในเขียนอยู่ใน Microsoft Edge

รัฐบาลสิงคโปร์ ประกาศแผนยุทธศาสตร์ปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติ (Singapore National AI Strategy หรือ NAIS) ฉบับที่สอง หลังจากออกแผนฉบับแรกมาตั้งแต่ปี 2019

แผนยุทธศาสตร์ฉบับนี้มองว่า AI เปลี่ยนสถานะจากสิ่งที่ควรมีมาสู่สิ่งที่จำเป็น (From Opportunity
to Necessity) เปลี่ยนจากโครงการแยกย่อยมาเป็นระบบ (From Projects to Systems) และเปลี่ยนจากเรื่องเฉพาะประเทศมาเป็นเรื่องระดับโลก (From Local to Global)

ทีมวิจัยจาก UC San Diego รายงานผลการทดสอบประสิทธิภาพของปัญญาประดิษฐ์ในการหลอกมนุษย์ว่าเป็นมนุษย์ หรือที่รู้จักกันในชื่อ Turing Test โดยผลเบื้องต้นพบว่า GPT-4 มีคะแนนใกล้คนที่สุด

การทดลองครั้งนี้อาศัยบริการออนไลน์ โดยผู้เล่นจะเข้าไปรอคิวในระบบที่มี AI ที่ทีมงานเตรียม prompt ของ AI ทั้ง GPT-3.5 และ GPT-4 เอาไว้รวม 25 ตัว โดยยังมี ELIZA โปรแกรมแชตที่พยายามคุยเหมือนมนุษย์ที่ออกมาตั้งแต่ปี 1966 มาเป็นตัวเทียบด้วย ผู้เล่นที่ทำหน้าที่ผู้ตัดสินจะต้องตัดสินว่ากำลังคุยกับปัญญาประดิษฐ์ภายใน 5 นาที โดยคุยแต่ละข้อความไม่เกิน 300 ตัวอักษร ระบบจะสุ่มว่าผู้เล่นแต่ละคนนั้นจะได้คุยกับปัญญาประดิษฐ์หรือมนุษย์

เว็บไซต์ Quartz ตั้งข้อสังเกตว่าอีโมจิ ✨ (sparkles) กลายเป็นโลโก้อย่างไม่เป็นทางการของวงการ Generative AI ไปเรียบร้อยแล้ว โดยบริษัทไอทียักษ์ใหญ่หลายรายมักใช้อีโมจินี้เป็นสัญลักษณ์ของฟีเจอร์ AI ที่เพิ่มเข้ามาในปีนี้ เช่น Google ที่ใช้กับ Bard/Google Workspace, Zoom AI Companion, Spotify Smart Shuffle หรือแม้แต่ OpenAI ที่ใช้สัญลักษณ์นี้กับ ChatGPT Plus แบบเสียเงิน เป็นต้น

เหตุผลที่อีโมจิ ✨ ถูกนำมาใช้กับ AI น่าจะเป็นเพราะสะท้อนความหมาย "มหัศจรรย์" (magical) ทำงานได้ราวกับมีเวทย์มนตร์ หากให้เทียบกับกรณีในอดีตน่าจะคล้ายการใช้ตัว i เล็กเพื่อบ่งบอกฟีเจอร์เกี่ยวกับอินเทอร์เน็ต (เช่น iPod) และยังสืบทอดมาจนถึงยุค iPhone/iPad ในทุกวันนี้

เว็บไซต์ The Information รายงานข่าวลือว่า Gemini โมเดลปัญญาประดิษฐ์ตัวใหม่ของกูเกิล อาจต้องเลื่อนการเปิดตัวออกไป จากเดิมที่มีแผนเปิดตัวสัปดาห์หน้า กลายเป็นเดือนมกราคม 2024

Gemini เป็นปัญญาประดิษฐ์ที่กูเกิลหวังใช้ต่อกรกับ GPT ของ OpenAI โดยต้องใช้พลัง Google + DeepMind ทำงานร่วมกัน และมีข่าวว่า Sergey Brin กลับมาช่วยโปรเจคนี้ด้วยตัวเอง

Google DeepMind เปิดตัวปัญญาประดิษฐ์สาย deep learning ตัวใหม่ชื่อ Graph Networks for Materials Exploration (GNoME ไม่เกี่ยวอะไรกับเดสก์ท็อป GNOME) สร้างขึ้นมาเพื่อค้นพบ "คริสตัล" หรือโครงสร้างผลึกชนิดใหม่ๆ ที่เป็นไปได้ในเชิงวัสดุศาสตร์ (material)

การมองหาคริสตัลรูปแบบใหม่ๆ เกิดขึ้นมานานแล้ว การทดลองของมนุษย์สามารถค้นพบได้ราว 20,000 รูปแบบ ภายหลังเมื่อนำเทคนิคทางคอมพิวเตอร์เข้ามาช่วย (Materials Project) สามารถค้นหาได้ 48,000 รูปแบบ แต่ AI แบบเดิมก็มีข้อจำกัดเรื่องความแม่นยำอยู่พอสมควร

AWS มีบริการ Generative AI ใต้ชื่อแบรนด์ Amazon Bedrock เริ่มมาตั้งแต่เดือนเมษายน โดยมีโมเดลให้เลือกหลากหลายยี่ห้อ เช่น Stable Diffusion, Llama 2 รวมถึงโมเดลของ AWS เองที่ชื่อตระกูล Amazon Titan

ล่าสุดในงาน re:Invent 2023 เราได้เห็นการเปิดตัวบริการใหม่ในตระกูล Titan เพิ่มเติมคือ

Ofcom หรือกสทช. ของสหราชอาณาจักร เปิดเผยผลการศึกษาเกี่ยวกับการใช้ AI สร้างเนื้อหาข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เขียนโค้ด และอื่น ที่เรียกรวมว่า Generative AI (GenAI) โดยมีผู้ให้บริการรายสำคัญเช่น ChatGPT, Midjourney, Bing Chat, DALL-E หรือ Snapchat My AI พบประเด็นน่าสนใจดังนี้

เด็กวัยรุ่น (อายุ 13-17 ปี) ถึง 79% บอกว่าตอนนี้ใช้เครื่องมือ GenAI อยู่ เมื่อสำรวจกลุ่มที่อายุน้อยกว่า (7-12 ปี) ตัวเลขก็สูงเช่นกันคือ 40%

เมื่อมาดูกลุ่มที่อายุมากขึ้น พบว่าคนที่อายุ 16 ปี ขึ้นไปในค่าเฉลี่ยรวม มีคนที่บอกเคยใช้งาน GenAI อยู่ 31% ขณะที่ 69% บอกว่าไม่เคยใช้งาน มากกว่านั้น 24% บอกว่าไม่รู้จักเลยด้วยว่า GenAI คืออะไร

AWS เปิดบริการ Amazon Q แชตบอตผู้ช่วยสารพัดประโยชน์แบบเดียวกับ ChatGPT แต่ชูจุดเด่นในการอ่านข้อมูลภายในองค์กร สามารถดึงข้อมูลจากในสตอเรจ S3 หรือบริการอื่นๆ เช่น Salesforce, Google Drive, Microsoft 365, ServiceNow, Atlassian, หรือ Zendesk มาตอบคำถามผู้ใช้ได้

ข้อมูลที่ Amazon Q นำมาตอบนั้นจะใช้สิทธิการเข้าถึงเดียวกับสิทธิ์ของบริการที่ไปเชื่อมต่อ และสามารถสั่งงานแอปพลิเคชั่นต่างๆ เช่น เปิด ticket ใน Jira หรือเปิดเคสใน Salesforce ได้จากแอปแชต

Keras ออกเวอร์ชั่น 3.0 ตัวยจริง โดยสามารถใช้งานร่วมกับเฟรมเวิร์คเบื้องหลังได้ทั้ง TensorFlow, PyTorch, และ JAX ตามแนวทาง Keras Core ที่เปิดตัวเมื่อกลางปีที่ผ่านมา

แนวทางการเปลี่ยนเฟรมเวิร์คเบื้องหลังทำให้การพัฒนาได้ประสิทธิภาพสูงสุดเสมอ เช่น JAX นั้นประสิทธิภาพดีมากในโมเดลหลายกลุ่ม ขณะที่โมเดลบางกลุ่มกลับรันกับ TensorFlow ได้ดีกว่า โดยโมเดลที่เซฟลงไฟล์ .keras สามารถรันกับเฟรมเวิร์คเบื้องหลังตัวไหนก็ได้

โค้ดส่วนมากยังใกล้เคียงกับ Keras 2 แต่มีส่วนที่ไม่เข้ากันจำนวนหนึ่ง ควรอ่านเอกสารก่อนย้ายโค้ด

ที่มา - Keras

AWS เพิ่มฟีเจอร์ของบริการ CodeWhisperer ปัญญาประดิษฐ์ช่วยเขียนโค้ดที่เปิดตัวมาเมื่อปีที่แล้ว โดยเพิ่มฟีเจอร์สำคัญสองอย่าง คือ การแนะนำการแก้ไขช่องโหว่ความปลอดภัย, และการเขียนโค้ดในกลุ่ม Infrastructure as Code (IaC)

การแนะนำการแก้ไขช่องโหว่ความปลอดภัยนั้นอาศัย generative AI มาประกอบกับฟีเจอร์สแกนความปลอดภัยโค้ดเดิมอยู่แล้ว ฟีเจอร์นี้จะแนะนำทางแก้ไขช่องโหว่ให้ในตัว ตอนนี้รองรับภาษา Java, Python, และ TypeScript

IaC รองรับการช่วยเขียนโค้ดทั้ง CloudFormation, AWS CDK, และ Terraform ผู้ใช้สามารถสั่งจากคำสั่งกว้างๆ เช่นขอ subnet แบบ public IP

Naruto X Boruto: Ultimate Ninja Storm Connections เกมจากการ์ตูนชื่อดังที่เพิ่งวางขายไปเมื่อวันที่ 16 พฤศจิกายนที่ผ่านมา ได้ผลตอบรับในระดับกลาง ๆ จุดที่เกมเมอร์สังเกตคือเสียงพากย์ภาษาอังกฤษในเกมดูแปลกประหลาดหลายฉาก

XTX Markets บริษัทเทรดหุ้นประกาศตั้งกองทุนรางวัล Artificial Intelligence Mathematical Olympiad Prize (AI-MO Prize) มอบเงิน 10 ล้านดอลลาร์ให้กับผู้ที่สร้างปัญญาประดิษฐ์ที่ชิงเหรียญทองโอลิมปิกวิชาการสาขาคณิตศาสตร์ได้สำเร็จ

ปัญญาประดิษฐ์ที่จะได้รางวัลต้องรับโจทย์รูปแบบเดียวกับผู้เข้าแข่งขันปกติ และส่งคำตอบเป็นข้อความที่อ่านโดยกรรมการตรวจข้อสอบตามเกณฑ์คณิตศาสตร์โอลิมปิกตามปกติ

รางวัล AI-MO ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของคณิตศาสตร์โอลิมปิกโดยตรง แต่จะร่วมมือกับผู้จัดการแข่งขันแต่ละรอบ โดยการแข่งครั้งแรกที่จะชิงรางวัลนี้คือการแข่งที่เมือง Bath ในอังกฤษ กลางปี 2024 นี้

ที่มา - AI-MO Prize

จากที่สหรัฐฯ มีคำสั่งแบนการส่งออกชิป AI ไปขายในจีน และ NVIDIA เลื่อนเปิดตัวชิป AI ที่ผลิตเพื่อขายที่จีน ล่าสุดพบว่าตลาดจีนปรับตัวด้วยการนำการ์ดจอ NVIDIA RTX 4090 มาดัดแปลงเป็นการ์ดฝึก AI แถมขายราคาแพงกว่าปกติ

ผู้ใช้รายหนึ่งจากฟอรัมของเว็บไซต์ Tieba Baidu ไปเยี่ยมชมโรงงานในจีนที่เชี่ยวชาญด้านรีไซเคิลการ์ดจอ แล้วพบว่ามีการแยกชิปAD102 และโมดูลหน่วยความจำ GDDR6X ออกมาจากการ์ด RTX 4090 ไปวางบน PCB แบบพิเศษ พร้อมด้วยพัดลมทำความเย็นแบบโบลเวอร์