Штучний інтелект розширює межі можливого, але де його слабкі місця? У новому випуску аналізуємо можливості та обмеження великих мовних моделей: від генерації наукових статей за допомогою Sakana AI до проблем ШІ у творчих завданнях, таких як складання рецептів. 
Також обговорюємо розвиток мультимодальних систем, зокрема Gemini Flash 2.0, оцінюємо продуктивність DeepSeek V3 у тестах та розглядаємо етичні питання, пов’язані з визначенням ботів за допомогою ШІ.

Окрім цього, ми розбираємося, чому генетичне тестування втрачає популярність, як Pebble відроджується завдяки open-source спільноті та які загрози для кібербезпеки несе витік даних у Kinetic.

Приєднуйтесь до обговорення змін у світі технологій.

00:28 — інновації ШІ та наукові публікації

03:00 — обмеження LLM у творчих завданнях

06:05 — Gemini Flash 2.0

11:10 — DeepSeek V3 та тестування ШІ-моделей

13:11 — майбутнє генерації та редагування зображень

17:5 — витік даних Kinetic та питання безпеки

26:33 — занепад ринку генетичних тестів

30:44 — інструменти ШІ та його інтеграції

36:00 — AI Labyrinth: виявлення ботів та генерація контенту

40:00 — скандал із плагіном Honey

42:53 — повернення Pebble

48:40 — ARC Prize конкурс