Wiadomości ze świata AI – luty 2025

Poniżej kolejna porcja świeżych wiadomości ze świata AI. Jak widać luty 2025 stał pod znakiem konkurencji wiodących dostawców chatów inteligentnych. Czy to już AGI, czy jeszcze nie, niech każdy oceni sam.

Google ogłosiło wprowadzenie AI co-scientist, narzędzia opartego na ich zaawansowanym modelu AI Gemini 2.0, które ma na celu przyspieszenie naukowych i biomedycznych odkryć. AI co-scientist to system multi-agentowy, zaprojektowany jako wirtualny współpracownik dla naukowców. Jego celem jest pomoc w generowaniu nowych hipotez i propozycji badawczych, co ma na celu pokonanie wyzwania związanego z szybkim wzrostem liczby publikacji naukowych i koniecznością integracji wglądów z różnych dziedzin. Jak wspomniano w poście na blogu Google Research (Google Research Blog), narzędzie to odzwierciedla metodę naukową, wykraczając poza proste przeglądanie literatury, aby odkrywać nową wiedzę i formułować nowatorskie hipotezy badawcze dostosowane do określonych celów badawczych.

Firmy technologiczne wprowadziły istotne aktualizacje, które rozszerzyły możliwości AI w codziennym użytkowaniu i sektorze edukacyjnym. Na przykład OpenAI ogłosił 27 lutego 2025 roku premierę GPT-4.5, największego dotąd modelu, z ulepszonym rozpoznawaniem wzorców i zmniejszoną liczbą halucynacji, co CEO Sam Altman opisał jako „rozmowę z myślącą osobą”. Microsoft 26 lutego 2025 roku rozszerzył linię modeli Phi, wprowadzając Phi-4-mini (3,8B parametrów, mobilny, do matematyki i kodowania) i Phi-4-multimodal (5,6B parametrów, obsługujący tekst, obrazy, audio, wideo, z licencją MIT na Hugging Face) (Silicon Angle). Anthropic 24 lutego 2025 roku zaprezentował Claude 3.7 Sonnet z hybrydowym rozumowaniem AI, umożliwiając kontrolę głębokości rozumowania i integrację wielu zdolności, wraz z Claude Code do kodowania

DeepSeek zapowiedział przyspieszoną premierę modelu R2, pierwotnie planowaną na maj, oferując kosztowo efektywny model z Mixture-of-Experts, integrując go z chińskimi przedsiębiorstwami i agencjami państwowymi, co wywołało monitoring USA. Nowy model ma zaoferować rewolucyjne możliwości w zakresie rozumowania wielojęzycznego, zaawansowanej generacji kodu oraz bezprecedensową efektywność kosztową. Według analityków R2 może stać się kamieniem milowym w wyścigu o dominację w AI, zwłaszcza w kontekście zaostrzającej się rywalizacji technologicznej między Chinami a Stanami Zjednoczonymi. W przeciwieństwie do R1, który operował głównie w języku angielskim, R2 rozumie kontekst kulturowy i niuanse 27 języków, w tym polskiego. Testy beta pokazują 40 proc. poprawę w zadaniach tłumaczeniowych w porównaniu z GPT-4.5. Nowy mechanizm uwagi pozwala równolegle przetwarzać do 64 wątków kontekstowych, co przekłada się na trzykrotny wzrost prędkości inferencji względem R1. Według dokumentacji technicznej R2 wykorzystuje 1,2 biliona parametrów, z czego tylko 145 mld jest aktywowanych dla typowych zadań, utrzymując koszt operacyjny na poziomie 0,003 dol. na 1000 tokenów. Podstawą sukcesu DeepSeek jest niestandardowe podejście do infrastruktury obliczeniowej. Firma wykorzystuje klastry superkomputerowe Fire-Flyer II, składające się z 10 tys. układów Nvidia A100, które – w połączeniu z autorskimi algorytmami kwantyzacji – osiągają 92 proc. wydajności najnowszych chipów H100 przy 30 proc. kosztów. W praktyce oznacza to, że trening R2 wymagał zużycia 28 GWh energii, podczas gdy porównywalny model OpenAI – ponad 150 GWh.

Startup xAI należący do Elona Muska wprowadził nową sztuczną inteligencję – Grok 3. Grok-3 dorównuje najlepszym modelom OpenAI w zadaniach wymagających rozumowania, wykazując np. w teście LLM Arena wynik na poziomie ponad 1402 elo. Jest bardzo dobry w wykonywaniu obliczeń i analiz danych, co czyni go bardziej przydatnym w zadaniach technicznych i naukowych. Jest też ponoć bardzo skuteczny w podstawowym wyszukiwaniu informacji, oferując bardziej precyzyjne i aktualne odpowiedzi, dzięki dostępowi do danych w czasie rzeczywistym. Ma również funkcję „Thinking”, która pozwala na bardziej zaawansowane procesy myślowe i kreatywne rozwiązywanie problemów.

Amazon wprowadza Alexa+ z zaawansowanymi funkcjami AI. Amazon zaprezentował Alexa+, nową generację asystenta opartego na generatywnej AI, która pomaga użytkownikom pozostać zorganizowanymi podczas pracowitych dni, zapewnia szczegółowe odpowiedzi dostosowane do ich potrzeb i obsługuje wszystko od planowania projektów po rozwiązywanie codziennych wyzwań. Alexa+ prowadzi naturalne, płynne rozmowy, uczy się od użytkownika, a im więcej się z niej korzysta, tym bardziej staje się spersonalizowana. Usługa kosztuje 19,99 dolarów miesięcznie, ale jest darmowa dla wszystkich członków Prime.

Global AI Action Summit w Paryżu. W Grand Palais w Paryżu odbył się Szczyt Działań na rzecz Sztucznej Inteligencji, współorganizowany przez Francję i Indie, w którym wzięli udział przedstawiciele z ponad 100 krajów. Celem wydarzenia było omówienie kwestii etycznych, ekonomicznych i społecznych związanych ze sztuczną inteligencją oraz ustanowienie wytycznych dotyczących wykorzystania korzyści płynących z AI przy jednoczesnym kontrolowaniu związanych z nią zagrożeń. Podczas szczytu Emmanuel Macron ogłosił inwestycje o wartości 109 miliardów euro w sektor sztucznej inteligencji we Francji.

Polska buduje własną sztuczną inteligencję PLLuM i tworzy Instytut IDEAS. Ministerstwo Cyfryzacji w Polsce zaprezentowało polski model językowy PLLuM i plan jego rozwoju, a rząd zatwierdził rozporządzenie o utworzeniu Instytutu Badawczego IDEAS. Nowa instytucja ma prowadzić działalność naukową w obszarze sztucznej inteligencji, umożliwiając m.in. kadrom naukowym rozwój w Polsce. Instytut otrzyma 20 mln zł na organizację i rozpoczęcie działalności, a jego głównym celem będzie prowadzenie zaawansowanych badań nad sztuczną inteligencją oraz jej zastosowaniami w gospodarce i administracji publicznej.

I wprowadza rewolucję w neuroterapii choroby Parkinsona. Badacze i personel medyczny wykorzystują terapie cyfrowe oparte na AI do zrewolucjonizowania opieki neurologicznej w chorobie Parkinsona. Te narzędzia AI analizują dane pacjentów w czasie rzeczywistym, oferując spersonalizowane plany leczenia, śledzenie objawów i predykcyjne wglądy w celu poprawy zarządzania chorobą. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, terapie oparte na AI mogą dynamicznie dostosowywać się do potrzeb każdego pacjenta, zwiększając mobilność i jakość życia.