Új együttműködés a Netflix és az OpenAI között

A Netflix nemrégiben kezdte el tesztelni az új, mesterséges intelligencia alapú keresési funkciót, amely az OpenAI technológiáját használja a tartalomkeresés javítására. Ez a funkció jelentős változást jelent a hagyományos keresési módszerekhez képest, mivel lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy filmeket és tévéműsorokat találjanak konkrét kifejezések, például hangulatuk vagy szituációs preferenciáik alapján, nem pedig csak címek, műfajok vagy színésznevek alapján.

A funkció most áprilistól elérhető, de egyelőre béta fázisban van és csak Ausztráliában és Új Zélandon használható. Ott is erősen korlátozva van hiszen csak iOS-en működik és a felhasználóknak külön be kell regisztrálni ha használni szeretnék. Azonban az világos, hogy amint a béta fázis lezárul mindenki számára elérhetővé válik az új keresési funkció. Mivel a háttérben az OpenAI nagy nyelvi modellje van, a keresés során tetszőleges módon leírhatjuk, hogy milyen filmeket szeretnénk, például valamilyen szomorú történetet, vagy olyat amelynek valamilyen csavaros lezárása van, stb.

A Netflix úgy nyilatkozott hogy egyelőre megfigyelik, hogyan működik a rendszer hogy tanuljanak belőle és jobban finomhangolják, majd néhány hét múlva több piacon is elérhetővé teszik azt. Valószínűleg a fejlesztés még egy nagyon korai szakaszában van, hiszen egyelőre nem adtak ütemtervet azzal kapcsolatban, hogy a funkció más platformokon mondjuk Androidon mikor fog megjelenni.

Ha a megjelenés dátuma nem is, de az elvárások a Netflix részééről azonban világosak. A keresés javításától azt a jól ismert helyzetet szeretnék orvosolni, amikor a felhasználó órákig keresgél de nem talál semmi olyat amit valóban meg is szeretne nézni. Ezt a jelenséget keresési fáradtságnak hívják, és a Netflixre nézve azért rendkívül hátrányos, mert az ilyen felhasználók egyre frusztráltabbak, míg végül lemondják a megrendelést.

Egy másik számomra elképzelhető forgatókönyv, hogy ha a keresési fáradtságot ilyen módon esetleg nem is biztos, hogy végül enyhíteni lehet, de a Netflix számos érdekes inputhoz juthat, amely javíthatja a tartalomgyártást. A jobb tartalmak pedig végül valóban csökkenthetik a keresés közbeni frusztrációt.  

Osszd meg ezt a cikket
Hol tart ma valójában a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia fejlesztése az elmúlt években látványos és gyakran lenyűgöző eredményeket produkált. Az olyan rendszerek, mint a ChatGPT, képesek természetes nyelvű szövegeket generálni, problémákat megoldani és sokszor az emberi teljesítményt is meghaladni különféle feladatokban. Ugyanakkor egyre több neves kutató és technológiai vezető – köztük John Carmack és François Chollet – hívja fel a figyelmet arra, hogy ezek az eredmények nem feltétlenül jelentik az általános mesterséges intelligencia (AGI) közeledtét. A színfalak mögött most új típusú problémák és kérdések kerültek a figyelem középpontjába, amelyek messze túlmutatnak a puszta teljesítményen.
A Rhino Linux új kiadással jelentkezik: 2025.3
A Linux disztribúciók körében főként kétféle szemléletmód terjedt el, vannak a stabil, ritkán frissülő rendszerek biztonságos kiszámíthatósággal, és a naprakész, de időnként kényes egyensúlyon balanszírozó, gördülő kiadású disztribúciók. A Rhino Linux ezt a két ellenpontot próbálja áthidalni, azaz egyszerre próbál naprakész lenni gördülő disztribúcióként, de alapként az Ubuntura épül, hogy megfelelő stabilitást is biztosítson.
SEAL az önmagát tanító mesterséges intelligencia előhírnöke
Hosszú évek óta tartja magát az elképzelés, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztésének kulcsa az emberi tanítás: adatok, címkék, finomhangolás, gondosan megtervezett beavatkozások. Most azonban egy új megközelítés látott napvilágot. Az MIT kutatóinak legújabb munkája, a SEAL (Self-Adapting Language Models) névre keresztelt rendszer olyan nyelvi modelleket mutat be, amelyek képessé válnak saját maguk tanítására. Az eredmények nemcsak technológiai újdonságot jelentenek, hanem felvetik a kérdést: vajon milyen szerepet szánunk a jövőben az embernek az intelligens rendszerek képzésében?
Elég egy fotó és egy hang – az Alibaba új mesterséges intelligenciája teljes testű avatárt készít belőle
Egyetlen hangfelvétel és egy fotó is elegendő ahhoz, hogy élethű, teljes testtel mozgó, arcjátékkal és érzelmekkel teli virtuális karaktereket hozzunk létre – stúdió, színész vagy zöld háttér nélkül. Az Alibaba legújabb fejlesztése, az OmniAvatar nevű nyílt forráskódú mesterséges intelligencia-modell legalábbis éppen ezt ígéri. Bár a technológia még formálódik, már most is érdemes figyelmet szentelni annak, amit lehetővé tesz – és annak is, hogy mindez milyen új kérdéseket vet fel.
ALT Linux 11.0 Education az orosz oktatási intézmények fundamentuma
Az ALT Linux egy orosz gyökerekkel rendelkező, RPM csomagkezelőre épülő Linux disztribúció, amelynek alapjait a Sisyphus csomagtár képezi. Kezdetben orosz lokalizációs erőfeszítésekből nőtte ki magát, együttműködve olyan nemzetközi disztribúciókkal, mint a Mandrake és a SUSE Linux, különös tekintettel a cirill betűs írás támogatására.
A térbeli intelligencia a következő leküzdendő akadály az AGI előtt
Az LLM megszületésével a gépek lenyűgöző képességekre tettek szert. Ráadásul fejlődési sebességük is nagyobb tempóra kapcsolt, nap mint nap jelennek meg újabb modellek, amelyek még hatékonyabbak még jobb képességekkel ruházzák fel a gépeket. Ha azonban közelebbről megvizsgáljuk, ezzel a technológiával még csak most értük el, hogy a gépek képesek egy dimenzióban gondolkodni. A világ amelyben élünk azonban az emberi érzékelés alapján három dimenziós. Egy ember számára nem okoz gondot, hogy megállapítsa, hogy valami egy szék alatt van, vagy mögött, vagy egy felénk repülő labda körülbelül hová fog érkezni. Számos mesterséges intelligencia kutató szerint az AGI azaz a mesterséges általános intelligencia megszületéséhez el kell érni, hogy a gépek három dimenzióban gondolkodjanak, ehhez pedig ki kell fejleszteni a térbeli intelligenciát.

Az elmúlt néhány napban megjelent Linux disztribúció frissítések