Kata Kunci：Qwen3, GPT-4o, Model AI, Sumber terbuka, Qwen3-235B-A22B, GPT-4o terlalu memuji, Model sumber terbuka Alibaba Cloud, Model MoE, Dukungan Hugging Face
🔥 Fokus
Alibaba merilis seri model Qwen3, mencakup parameter 0.6B hingga 235B: Alibaba Cloud secara resmi membuka sumber (open source) seri Qwen3, termasuk 6 model dense dari Qwen3-0.6B hingga Qwen3-32B dan dua model MoE: Qwen3-30B-A3B (aktivasi 3B), Qwen3-235B-A22B (aktivasi 22B). Seri Qwen3 dilatih pada 36T token, mendukung 119 bahasa, memperkenalkan “mode berpikir” yang dapat dialihkan saat inferensi untuk menangani tugas kompleks, dan mendukung protokol MCP untuk meningkatkan kemampuan Agent. Model unggulan Qwen3-235B-A22B menunjukkan kinerja lebih unggul dibandingkan model seperti DeepSeek-R1, o1, o3-mini dalam pengujian benchmark pemrograman, matematika, dan kemampuan umum. Model MoE kecil Qwen3-30B-A3B melampaui QwQ-32B dengan hanya sepersepuluh parameter aktif, sementara kinerja Qwen3-4B setara dengan Qwen2.5-72B-Instruct. Seri model ini telah di-open source di platform seperti Hugging Face, ModelScope dengan lisensi Apache 2.0 (来源: 36氪, karminski3, huggingface, cognitivecompai, andrew_n_carr, eliebakouch, scaling01, teortaxesTex, AishvarR, Dorialexander, gfodor, huggingface, ClementDelangue, huybery, dotey, karminski3, teortaxesTex, huggingface, ClementDelangue, scaling01, reach_vb, huggingface, iScienceLuvr, scaling01, cognitivecompai, cognitivecompai, scaling01, tonywu_71, cognitivecompai, ClementDelangue, teortaxesTex, winglian, omarsar0, scaling01, scaling01, scaling01, scaling01, natolambert, Teknium1, scaling01, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA)
Update GPT-4o memicu kontroversi “sanjungan berlebihan”, OpenAI berjanji akan memperbaiki: OpenAI baru-baru ini memperbarui GPT-4o, meningkatkan kemampuan STEM dan ekspresi personal, membuat responsnya lebih proaktif, pandangannya lebih jelas, bahkan menunjukkan sikap berbeda pada topik sensitif dalam mode yang berbeda. Namun, banyak pengguna melaporkan bahwa model baru menunjukkan kecenderungan untuk terlalu menuruti kemauan dan sanjungan berlebihan (“glazing” atau “sycophancy”), memberikan afirmasi dan pujian terlepas dari benar atau salahnya pandangan pengguna, yang menimbulkan kekhawatiran tentang keandalan dan nilainya. CEO Shopify, Ethan Mollick, dan lainnya berbagi pengalaman serupa. CEO OpenAI Sam Altman dan karyawan Aidan McLau mengakui masalah tersebut, menyatakan bahwa itu memang “sedikit berlebihan”, dan berjanji akan memperbaikinya dalam minggu ini. Sementara itu, beberapa pengguna menunjukkan bahwa kemampuan generasi gambar GPT-4o versi baru tampaknya menurun. Kontroversi ini juga memicu diskusi tentang mekanisme pelatihan RLHF yang mungkin cenderung memberi penghargaan pada respons yang “terasa baik” daripada yang “benar secara faktual” (来源: 36氪, 36氪, scaling01, scaling01, teortaxesTex, MillionInt, gfodor, stevenheidel, aidan_mclau, zacharynado, zacharynado, swyx)
Geoffrey Hinton menandatangani surat bersama, mendesak regulator untuk mencegah OpenAI mengubah struktur perusahaan: Geoffrey Hinton, yang dikenal sebagai “Bapak AI”, bergabung dalam penandatanganan surat bersama yang ditujukan kepada Jaksa Agung California dan Delaware, meminta untuk mencegah OpenAI beralih dari struktur “capped-profit” saat ini menjadi perusahaan for-profit standar. Surat tersebut berpendapat bahwa AGI adalah teknologi dengan potensi dan bahaya besar, struktur kendali nirlaba awal OpenAI didirikan untuk memastikan pengembangan yang aman dan bermanfaat bagi seluruh umat manusia, dan transisi ke perusahaan for-profit akan melemahkan jaminan keamanan dan mekanisme insentif ini. Hinton menyatakan bahwa ia mendukung misi awal OpenAI dan berharap untuk mencegahnya “dikosongkan” sepenuhnya. Ia percaya bahwa teknologi ini layak mendapatkan struktur dan insentif yang kuat untuk memastikan pengembangan yang aman, dan tindakan OpenAI saat ini yang mencoba mengubah struktur dan insentif ini adalah salah (来源: geoffreyhinton, geoffreyhinton)
🎯 Perkembangan
Tencent merilis Hunyuan3D 2.0, meningkatkan kemampuan generasi aset 3D resolusi tinggi: Tencent meluncurkan sistem Hunyuan3D 2.0, yang berfokus pada pembuatan aset 3D bertekstur resolusi tinggi. Sistem ini mencakup model generasi bentuk skala besar Hunyuan3D-DiT (berbasis flow diffusion Transformer) dan model sintesis tekstur skala besar Hunyuan3D-Paint. Yang pertama bertujuan untuk menghasilkan bentuk geometris berdasarkan gambar yang diberikan, sedangkan yang terakhir menghasilkan tekstur resolusi tinggi untuk mesh yang dihasilkan atau digambar tangan. Platform Hunyuan3D-Studio juga dirilis untuk memudahkan pengguna mengoperasikan dan menganimasikan model. Pembaruan terkini mencakup model Turbo, model multi-view (Hunyuan3D-2mv), model kecil (Hunyuan3D-2mini), FlashVDM, modul peningkatan tekstur, dan plugin Blender. Model, Demo, kode, dan situs web resmi tersedia di Hugging Face untuk dicoba pengguna (来源: Tencent/Hunyuan3D-2 – GitHub Trending (all/daily))
Gemini 2.5 Pro menunjukkan kemampuan implementasi kode dan pemrosesan konteks panjang: Google DeepMind mendemonstrasikan salah satu kemampuan Gemini 2.5 Pro: berdasarkan makalah DeepMind DQN tahun 2013, secara otomatis menulis kode Python untuk algoritma reinforcement learning, memvisualisasikan proses pelatihan secara real-time, dan bahkan melakukan Debug. Ini menunjukkan kemampuan generasi kode yang kuat, pemahaman makalah kompleks, serta pemrosesan konteks panjang (memproses codebase lebih dari 500 ribu token). Selain itu, Google juga merilis cheatsheet untuk penggunaan Gemini yang dikombinasikan dengan LangChain/LangGraph, mencakup fungsi seperti chat, input multimodal, output terstruktur, pemanggilan alat, dan embedding, memudahkan pengembang untuk mengintegrasikan dan menggunakan (来源: GoogleDeepMind, Francis_YAO_, jack_w_rae, shaneguML, JeffDean, jeremyphoward)
Model Qwen3 didukung oleh berbagai kerangka kerja eksekusi lokal: Seiring dengan perilisan seri model Qwen3, beberapa kerangka kerja eksekusi lokal dengan cepat memberikan dukungan. Kerangka kerja MLX Apple melalui mlx-lm telah mendukung eksekusi seluruh seri model Qwen3, termasuk menjalankan model MoE 235B secara efisien di M2 Ultra. Ollama, LM Studio juga telah mendukung format GGUF dan MLX Qwen3. Selain itu, alat seperti KTransformer, Unsloth (menyediakan versi terkuantisasi), serta SkyPilot juga mengumumkan dukungan untuk Qwen3, memudahkan pengguna untuk menerapkan dan menjalankan di perangkat lokal atau cluster cloud (来源: awnihannun, karminski3, awnihannun, awnihannun, Alibaba_Qwen, reach_vb, skypilot_org, karminski3, karminski3, Reddit r/LocalLLaMA)
ChatGPT meluncurkan optimasi fungsi pencarian dan belanja: OpenAI mengumumkan bahwa fungsi pencarian ChatGPT (berbasis informasi web) telah digunakan lebih dari 1 miliar kali dalam seminggu terakhir, dan meluncurkan beberapa perbaikan. Fitur baru termasuk: saran pencarian (pencarian populer dan pelengkapan otomatis), pengalaman belanja yang dioptimalkan (informasi produk yang lebih intuitif, harga, ulasan, dan tautan pembelian, bukan iklan), mekanisme kutipan yang ditingkatkan (satu jawaban dapat berisi beberapa kutipan sumber, dan menyorot konten yang sesuai), serta pencarian informasi real-time melalui nomor WhatsApp (+1-800-242-8478). Pembaruan ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan kemudahan pengguna dalam memperoleh informasi dan membuat keputusan belanja (来源: kevinweil, dotey)
NVIDIA merilis Llama Nemotron Ultra, mengoptimalkan kemampuan inferensi AI Agent: NVIDIA meluncurkan Llama Nemotron Ultra, sebuah model inferensi open source yang dirancang khusus untuk AI Agent, bertujuan untuk meningkatkan kemampuan penalaran otonom, perencanaan, dan tindakan Agent untuk menangani tugas pengambilan keputusan yang kompleks. Model ini berkinerja sangat baik dalam beberapa benchmark inferensi (seperti Artificial Analysis AI Index), diklaim menempati peringkat teratas di antara model open source. NVIDIA menyatakan kinerja model ini telah dioptimalkan, meningkatkan throughput sebanyak 4 kali lipat, dan mendukung penerapan yang fleksibel. Pengguna dapat mengunduh dan menggunakan melalui microservice NIM atau Hugging Face (来源: ClementDelangue)
Teknologi robotika dan aplikasi yang didorong AI terus berkembang: Bidang robotika menunjukkan beberapa kemajuan baru-baru ini. Boston Dynamics mendemonstrasikan keterampilan mahir robot humanoid Atlas dalam tugas operasi seperti memindahkan barang. Robot humanoid Unitree menunjukkan gerakan tarian yang lancar. Sementara itu, teknologi robot lunak juga mengalami terobosan baru, seperti robot renang yang terinspirasi gurita dan robot torso yang digerakkan oleh otot buatan dan matriks katup internal. Selain itu, AI juga digunakan untuk meningkatkan kinerja prostetik, misalnya kaki prostetik fleksibel tanpa motor SoftFoot Pro. Kemajuan ini menunjukkan potensi AI dalam meningkatkan kontrol gerakan robot, fleksibilitas, dan interaksi lingkungan (来源: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
Nari Labs merilis model TTS open source Dia: Nari Labs meluncurkan Dia, model text-to-speech (TTS) open source dengan 1,6 miliar parameter. Model ini bertujuan untuk menghasilkan ucapan percakapan alami secara langsung dari prompt teks, memberikan alternatif open source untuk layanan TTS komersial seperti ElevenLabs, OpenAI (来源: dl_weekly)
CogView4 VAE menunjukkan kinerja luar biasa dalam generasi gambar: Pengujian pengguna komunitas menemukan bahwa CogView4 VAE (Variational Autoencoder) berkinerja sangat baik dalam tugas generasi gambar, efeknya secara signifikan lebih unggul daripada model VAE umum lainnya termasuk Stable Diffusion dan Flux. Ini menunjukkan bahwa CogView4 VAE memiliki keunggulan dalam kompresi gambar dan kualitas rekonstruksi, berpotensi membawa peningkatan kinerja untuk alur kerja generasi gambar berbasis VAE (来源: TomLikesRobots)
Pengembangan obat berbantu AI: Axiom bertujuan menggantikan uji coba pada hewan: Startup Axiom berdedikasi untuk menggunakan model AI guna menggantikan uji coba pada hewan tradisional untuk mengevaluasi toksisitas obat. Peneliti keamanan AI Sarah Constantin menyatakan dukungannya, berpendapat bahwa AI memiliki potensi besar dalam penemuan dan desain obat, dan mempercepat proses evaluasi dan pengujian obat (seperti yang dicoba oleh Axiom) sangat penting untuk mewujudkan potensi ini, diharapkan dapat mempercepat kemajuan ilmiah yang berarti (来源: sarahcat21)
Hugging Face merilis embedding baru data Major TOM Copernicus: Hugging Face bersama CloudFerro, Asterisk Labs, dan ESA merilis hampir 40 miliar (39.820.373.479) vektor embedding baru untuk data satelit Major TOM Copernicus. Vektor embedding ini dapat digunakan untuk mempercepat analisis dan pengembangan aplikasi data observasi Bumi Copernicus, dan telah tersedia di platform Hugging Face dan Creodias (来源: huggingface)
Grok membantu pengguna Neuralink berkomunikasi dan memprogram: Model Grok dari xAI digunakan dalam aplikasi chat Neuralink, membantu penerima implan Brad Smith (penerima implan non-verbal pertama dengan ALS) berkomunikasi dengan kecepatan berpikir. Selain itu, Grok juga membantu Brad membuat aplikasi pelatihan keyboard yang dipersonalisasi, menunjukkan potensi AI dalam komunikasi terbantu dan memberdayakan pemrograman bagi non-profesional (来源: grok, xai)
Kemajuan baru dalam interaksi suara: Semantic VAD dikombinasikan dengan LLM: Menanggapi masalah interupsi dini yang umum dalam interaksi suara, ada diskusi yang mengusulkan penggunaan kemampuan pemahaman semantik LLM untuk melakukan Voice Activity Detection (Semantic VAD). Dengan membiarkan LLM menentukan apakah ucapan pengguna sudah lengkap, keputusan kapan harus merespons dapat dibuat lebih cerdas. Namun, metode ini tidak sempurna, karena pengguna mungkin berhenti sejenak di jeda kalimat yang valid. Ini menunjukkan perlunya benchmark evaluasi VAD yang lebih baik untuk mendorong pengembangan AI suara real-time (来源: juberti)
Nomic Embed v2 terintegrasi ke dalam llama.cpp: Model embedding Nomic Embed v2 telah berhasil diimplementasikan dan digabungkan ke dalam llama.cpp. Ini berarti platform AI on-device mainstream, seperti Ollama, LMStudio, dan GPT4All milik Nomic sendiri, akan dapat lebih mudah mendukung dan menggunakan model Nomic Embed v2 untuk komputasi embedding lokal (来源: andriy_mulyar)
Teknologi AI Avatar berkembang pesat dalam lima tahun: Synthesia menunjukkan perbandingan teknologi AI Avatar tahun 2020 dengan saat ini, menekankan kemajuan besar dalam kealamian suara, kelancaran gerakan, dan sinkronisasi bibir selama lima tahun. Avatar saat ini sudah mendekati level manusia sungguhan, memicu imajinasi tentang perkembangan teknologi dalam lima tahun ke depan (来源: synthesiaIO)
Prime Intellect meluncurkan versi pratinjau stack inferensi terdesentralisasi P2P: Prime Intellect merilis versi pratinjau dari stack teknologi inferensi terdesentralisasi peer-to-peer (P2P). Teknologi ini bertujuan untuk mengoptimalkan inferensi model pada lingkungan GPU kelas konsumen dan jaringan latensi tinggi, dan berencana untuk mengembangkannya menjadi mesin inferensi terdesentralisasi tingkat planet di masa depan (来源: Grad62304977)
Llama 4.1 kemungkinan akan dirilis, mungkin fokus pada kemampuan inferensi: Agenda acara Meta LlamaCon mengisyaratkan kemungkinan perilisan seri model Llama 4.1 selama acara tersebut. Komunitas berspekulasi bahwa versi baru mungkin berisi model inferensi baru atau dioptimalkan untuk kemampuan inferensi. Mengingat perilisan pesaing seperti Qwen3, komunitas Llama menantikan Meta meluncurkan model dengan kinerja lebih kuat, terutama dalam ukuran kecil hingga menengah (seperti 8B, 13B) dan terobosan dalam kemampuan inferensi (来源: Reddit r/LocalLLaMA)
Pemerintah India mendukung Sarvam AI membangun model besar berdaulat: Pemerintah India telah memilih perusahaan Sarvam AI, di bawah rencana IndiaAI Mission, untuk membangun model bahasa besar berdaulat tingkat nasional India. Langkah ini dianggap sebagai langkah kunci untuk mencapai kemandirian teknologi India (Atmanirbhar Bharat). Peristiwa ini memicu diskusi tentang apakah akan ada lebih banyak model besar yang ditargetkan untuk negara/bahasa/budaya tertentu di masa depan, serta siapa yang akan membangun model-model ini dan dampak apa yang mungkin ditimbulkannya terhadap budaya (来源: yoheinakajima)
🧰 Alat
LobeChat: Kerangka kerja chat AI open source: LobeChat adalah UI/kerangka kerja chat AI open source dengan desain modern. Ini mendukung berbagai penyedia layanan AI (OpenAI, Claude 3, Gemini, Ollama, dll.), memiliki fungsi basis pengetahuan (unggah file, manajemen, RAG), mendukung multimodal (plugin/Artifacts) dan visualisasi chain-of-thought (Thinking). Pengguna dapat mendeploy aplikasi pribadi seperti ChatGPT/Claude secara gratis dengan sekali klik. Proyek ini menekankan pengalaman pengguna, menyediakan dukungan PWA, adaptasi mobile, dan tema kustom (来源: lobehub/lobe-chat – GitHub Trending (all/daily))
PaperCode: Menghasilkan codebase secara otomatis dari makalah: Institut Sains dan Teknologi Korea (KAIST) bekerja sama dengan DeepAuto.ai meluncurkan kerangka kerja multi-agent PaperCode (Paper2Code), yang bertujuan untuk secara otomatis mengubah makalah penelitian machine learning menjadi codebase yang dapat dijalankan. Kerangka kerja ini mensimulasikan alur kerja pengembangan melalui tiga tahap: perencanaan (membangun roadmap tingkat tinggi, diagram kelas, diagram urutan, file konfigurasi), analisis (mengurai fungsi file dan fungsi, batasan), dan generasi (mensintesis kode sesuai urutan dependensi), untuk mengatasi tantangan reprodusibilitas penelitian ilmiah dan meningkatkan efisiensi penelitian. Evaluasi awal menunjukkan efeknya lebih unggul daripada model baseline (来源: 36氪)
Hugging Face meluncurkan lengan robot open source berbiaya rendah SO-101: Hugging Face bersama The Robot Studio dan mitra lainnya meluncurkan lengan robot SO-101. Sebagai peningkatan dari SO-100, ia lebih mudah dirakit, lebih kokoh dan tahan lama, tetap sepenuhnya open source (perangkat keras dan perangkat lunak), dan berbiaya rendah (100-500 USD, tergantung pada tingkat perakitan dan pengiriman). SO-101 terintegrasi dengan ekosistem Hugging Face seperti LeRobot, bertujuan untuk menurunkan hambatan masuk teknologi robotika AI dan mendorong pengembang untuk membangun dan berinovasi (来源: huggingface, _akhaliq, algo_diver, ClementDelangue, _akhaliq, huggingface, ClementDelangue, huggingface)
Perplexity AI kini mendukung WhatsApp: Perplexity mengumumkan bahwa pengguna sekarang dapat langsung menggunakan layanan pencarian dan tanya jawab AI-nya melalui WhatsApp. Pengguna dapat berinteraksi dengan menambahkan nomor yang ditentukan (+1 833 436 3285) untuk mendapatkan jawaban, informasi sumber, bahkan menghasilkan gambar. Fitur ini juga memiliki kemampuan pemahaman video. CEO Perplexity Arav Srinivas menyatakan akan menambahkan lebih banyak fitur di masa depan dan percaya bahwa AI adalah cara yang efektif untuk mengatasi masalah misinformasi dan propaganda yang tersebar luas di WhatsApp (来源: AravSrinivas, AravSrinivas)
Step1X-Edit: Model edit gambar open source dirilis: Stepfun-AI merilis Step1X-Edit, model edit gambar open source (Apache 2.0). Model ini menggabungkan model bahasa besar multimodal (Qwen VL) dan Diffusion Transformer, mampu mengedit gambar sesuai instruksi pengguna, seperti menambahkan, menghapus, atau memodifikasi objek/elemen. Pengujian awal menunjukkan efeknya cukup baik dalam menambahkan objek, tetapi operasi seperti menghapus atau memodifikasi pakaian masih kurang. Model ini membutuhkan VRAM yang cukup besar (disarankan >16GB VRAM) untuk dijalankan secara lokal, model dan Demo online tersedia di Hugging Face (来源: Reddit r/LocalLLaMA, ostrisai)
Memanfaatkan ChatGPT untuk mengubah gambar anak-anak menjadi gambar realistis: Seorang pengguna berbagi pengalaman dan Prompt menggunakan ChatGPT (dikombinasikan dengan DALL-E) untuk mengubah karya gambar putranya yang berusia 5 tahun menjadi gambar realistis. Ide intinya adalah meminta AI mempertahankan bentuk, proporsi, garis, dan semua “ketidaksempurnaan” dari gambar asli, tanpa koreksi atau pemolesan, tetapi merendernya menjadi gambar tingkat foto atau CGI dengan tekstur, pencahayaan, dan bayangan yang realistis, serta dapat menambahkan latar belakang yang sesuai. Metode ini dapat secara efektif “menghidupkan kembali” kreasi imajinasi anak-anak dan memberikan kejutan bagi anak (来源: Reddit r/ChatGPT)
Daytona Cloud: Infrastruktur cloud untuk AI Agent: Daytona.io meluncurkan Daytona Cloud, yang diklaim sebagai infrastruktur cloud “Agent native” pertama. Tujuan desainnya adalah untuk menyediakan lingkungan eksekusi yang cepat dan stateful untuk AI Agent, menekankan bahwa logika pembuatannya adalah untuk melayani Agent daripada pengguna manusia. Ini mungkin berarti optimalisasi dalam penjadwalan sumber daya, manajemen state, kecepatan eksekusi, dll., yang disesuaikan dengan pola kerja Agent (来源: hwchase17, terryyuezhuo, mathemagic1an)
Opik: Alat evaluasi dan debug aplikasi LLM open source: Comet ML meluncurkan Opik, alat open source untuk debugging, evaluasi, dan monitoring aplikasi LLM, sistem RAG, dan workflow Agent. Ini menyediakan pelacakan komprehensif, evaluasi otomatis, dan dashboard siap produksi, membantu pengembang memahami dan meningkatkan kinerja serta keandalan aplikasi AI. Proyek dihosting di GitHub (来源: dl_weekly)
Krea AI: Menghasilkan lingkungan 3D melalui teks atau gambar: Krea AI menyediakan alat yang memungkinkan pengguna membuat lingkungan 3D lengkap dengan cepat menggunakan teknologi AI, dengan memasukkan deskripsi teks atau mengunggah gambar referensi. Ini memberikan cara yang efisien dan nyaman untuk pembuatan konten 3D, menurunkan hambatan profesional (来源: Ronald_vanLoon)
Raindrop AI: Platform monitoring gaya Sentry untuk produk AI: Raindrop AI diposisikan sebagai platform monitoring pertama yang mirip Sentry, khusus untuk memantau kegagalan produk AI. Berbeda dengan perangkat lunak tradisional yang mengeluarkan pengecualian, produk AI mungkin mengalami “kegagalan senyap” (seperti menghasilkan output yang tidak masuk akal atau berbahaya tanpa melaporkan kesalahan), Raindrop AI bertujuan membantu pengembang menemukan dan menyelesaikan masalah semacam ini (来源: swyx)
Deepwiki: Menghasilkan dokumentasi codebase secara otomatis: Alat Deepwiki yang diluncurkan oleh tim Devin diklaim dapat secara otomatis membaca repositori kode GitHub dan menghasilkan dokumentasi proyek yang terperinci. Pengguna hanya perlu mengganti “github” dalam URL menjadi “deepwiki” untuk menggunakannya. Ini memberikan kemungkinan baru bagi pengembang untuk mengotomatiskan pekerjaan penulisan dokumentasi (来源: cto_junior)
plan-lint: Alat open source untuk memvalidasi rencana yang dihasilkan LLM: plan-lint adalah alat open source ringan yang digunakan untuk memeriksa rencana machine-readable yang dihasilkan oleh LLM Agent sebelum melakukan pemanggilan alat apa pun. Ini dapat mendeteksi risiko potensial, seperti infinite loop, query SQL yang terlalu luas, kunci teks biasa, nilai anomali, dll., dan mengembalikan status lulus/gagal serta skor risiko, sehingga orchestrator dapat memutuskan apakah akan merencanakan ulang atau memperkenalkan tinjauan manual, mencegah kerusakan pada lingkungan produksi (来源: Reddit r/MachineLearning)
W&B Weave meluncurkan Evals API baru: Platform Weave dari Weights & Biases merilis Evals API baru untuk mencatat proses evaluasi machine learning. API ini dirancang fleksibel, terinspirasi oleh wandb.log, memungkinkan pengguna mengontrol sepenuhnya siklus evaluasi dan apa yang dicatat, mudah diintegrasikan, mendukung versioning, dan kompatibel dengan antarmuka perbandingan yang ada, bertujuan untuk menyederhanakan dan menstandarkan proses pencatatan evaluasi (来源: weights_biases)
create-llama menambahkan template “Peneliti Mendalam”: Alat scaffolding create-llama dari LlamaIndex menambahkan template “Peneliti Mendalam” (Deep Researcher). Setelah pengguna mengajukan pertanyaan, template ini secara otomatis menghasilkan serangkaian sub-pertanyaan, mencari jawaban dalam dokumen, dan akhirnya merangkum untuk menghasilkan laporan, yang dapat dengan cepat digunakan untuk skenario seperti laporan hukum (来源: jerryjliu0)
Kombinasi MCP dan AI Voice Agent untuk interaksi database: AssemblyAI mendemonstrasikan Demo asisten suara AI yang menggabungkan Model Context Protocol (MCP), LiveKit Agents, OpenAI, AssemblyAI, dan Supabase. Asisten ini mampu berinteraksi dengan database Supabase pengguna melalui suara, menunjukkan potensi MCP dalam mengintegrasikan layanan yang berbeda dan mewujudkan fungsi Agent suara yang kompleks (来源: AssemblyAI)
Memanfaatkan antarmuka kustom untuk mengoptimalkan pengumpulan feedback sistem AI: Anggota komunitas menunjukkan alat feedback kustom yang dibangun untuk robot RAG AI WhatsApp, digunakan untuk memeriksa dan memberi anotasi pada informasi pelacakan sistem. Metode membangun antarmuka kustom dengan cepat untuk pemeriksaan dan anotasi data ini dianggap sangat berharga untuk meningkatkan sistem AI, bahkan dapat dicapai melalui cara “vibe coding” (来源: HamelHusain, HamelHusain)
Replit Checkpoints: Version control dalam pemrograman AI: Replit meluncurkan fitur Checkpoints, menyediakan version control untuk pengguna yang menggunakan pemrograman berbantu AI (“vibe coding”). Fitur ini memastikan bahwa saat AI memodifikasi kode, pengguna dapat kapan saja menguji atau kembali ke status sebelumnya, mencegah AI “merusak” aplikasi (来源: amasad)
Voiceflow terus memimpin di bidang AI Agent: Komentar komunitas menunjukkan bahwa platform pembangunan AI Agent Voiceflow berkembang pesat dalam beberapa bulan terakhir, dengan pertumbuhan fungsionalitas yang signifikan, dianggap sebagai salah satu pemimpin di bidang ini (来源: ReamBraden)
Berbagi Prompt untuk memanfaatkan ChatGPT dalam belajar: Seorang pengguna dengan ADHD berbagi Prompt yang ia gunakan untuk belajar dengan bantuan ChatGPT. Dia akan mengunggah tangkapan layar halaman buku teks, meminta GPT membacanya kata demi kata, menjelaskan istilah teknis, lalu mengajukan 3 pertanyaan pilihan ganda satu per satu untuk memperkuat ingatan. Kombinasi input auditori dan tanya jawab aktif ini sangat membantunya. Di bagian komentar, pengguna lain juga berbagi penggunaan serupa atau lebih mendalam, seperti menanyakan detail lebih lanjut, menghasilkan lagu, petualangan teks, merangkum ulasan, dll. (来源: Reddit r/ChatGPT)
Model Runway dapat mengubah karakter animasi menjadi orang sungguhan: Model Runway menunjukkan kemampuan untuk mengubah karakter animasi menjadi foto orang yang realistis, memberikan kemungkinan baru untuk alur kerja kreatif (来源: c_valenzuelab)
Chutes.ai telah mendukung model Qwen3: Rayon Labs mengumumkan bahwa platform pengujian model AI mereka, Chutes.ai, telah menyediakan akses gratis ke seri model Qwen3 segera setelah dirilis (来源: jon_durbin)
Slack Native Agent untuk pemeriksaan latar belakang: Pengembang menunjukkan skenario aplikasi menggunakan Slack Native Agent untuk melakukan pemeriksaan latar belakang, menunjukkan potensi Agent dalam otomatisasi alur kerja tertentu (来源: mathemagic1an)
Prompt untuk menggunakan Gemini menghasilkan kartu informasi gaya Bento Grid: Pengguna berbagi contoh Prompt menggunakan Gemini untuk menghasilkan konten menjadi halaman web HTML gaya Bento Grid, meminta tema gelap, menonjolkan judul dan elemen visual, serta memperhatikan kewajaran layout (来源: dotey)
📚 Pembelajaran
Cheatsheet integrasi Gemini dengan LangChain/LangGraph dirilis: Philipp Schmid merilis cheatsheet terperinci yang berisi cuplikan kode untuk menggunakan model Google Gemini 2.5 yang terintegrasi dengan LangChain dan LangGraph. Konten mencakup berbagai skenario aplikasi umum mulai dari chat dasar, pemrosesan input multimodal, hingga output terstruktur, pemanggilan alat, serta generasi embedding, memberikan referensi yang mudah bagi pengembang (来源: _philschmid, Hacubu, hwchase17, Hacubu)
PRISM: Rekayasa Prompt black-box otomatis untuk personalisasi text-to-image: Peneliti mengusulkan metode PRISM, memanfaatkan VLM (Visual Language Model) dan iterative in-context learning, untuk secara otomatis menghasilkan Prompt yang dapat dibaca manusia yang efektif untuk tugas personalisasi text-to-image. Metode ini hanya memerlukan akses black-box ke model text-to-image (seperti Stable Diffusion, DALL-E, Midjourney), tanpa perlu fine-tuning model atau akses ke internal embedding, menunjukkan generalisasi dan versatilitas yang baik dalam menghasilkan Prompt untuk objek, gaya, dan kombinasi multi-konsep (来源: rsalakhu)
PromptEvals: Dataset Prompt LLM dan kriteria asersi dirilis: University of California, San Diego bekerja sama dengan LangChain, mempublikasikan makalah di NAACL 2025 dan merilis dataset PromptEvals. Dataset ini berisi lebih dari 2000 Prompt LLM yang ditulis oleh pengembang dan lebih dari 12000 kriteria asersi yang sesuai, ukurannya 5 kali lipat dari dataset sejenis sebelumnya. Pada saat yang sama, mereka juga membuka sumber model untuk menghasilkan kriteria asersi secara otomatis, bertujuan untuk mendorong penelitian tentang rekayasa Prompt dan evaluasi output LLM (来源: hwchase17)
Anthropic merilis pembaruan penelitian mekanisme Attention: Tim interpretability Anthropic merilis kemajuan penelitian terbaru tentang mekanisme Attention dalam model Transformer. Pemahaman mendalam tentang cara kerja Attention sangat penting untuk menjelaskan dan meningkatkan model bahasa besar (来源: mlpowered)
CombiBench: Benchmark yang berfokus pada masalah matematika kombinatorial: Kimi/Moonshot AI meluncurkan CombiBench, sebuah benchmark yang khusus ditujukan untuk masalah matematika kombinatorial. Matematika kombinatorial adalah salah satu dari dua masalah utama yang tidak dapat diselesaikan oleh AlphaProof dalam kompetisi IMO tahun lalu, benchmark ini bertujuan untuk mendorong pengembangan kemampuan penalaran model besar di bidang ini. Dataset telah dirilis di Hugging Face (来源: huajian_xin)
Hugging Face mengadakan kompetisi dataset inferensi: Hugging Face bersama Together AI dan Bespokelabs AI sedang mengadakan kompetisi dataset inferensi, mencari dataset inferensi inovatif yang dapat mencerminkan ambiguitas, kompleksitas, dan nuansa dunia nyata, terutama dalam inferensi multi-domain seperti keuangan dan kedokteran. Bertujuan untuk mendorong evaluasi kemampuan inferensi yang melampaui benchmark matematika, sains, dan pengkodean yang ada (来源: huggingface, Reddit r/MachineLearning)
Laporan analisis model Qwen3: Interconnects.ai merilis artikel analisis tentang seri model Qwen3. Artikel tersebut berpendapat bahwa Qwen3 adalah seri model open source yang luar biasa, kemungkinan besar akan menjadi titik awal baru untuk pengembangan open source, dan membahas detail teknis model, metode pelatihan, dan potensi dampaknya (来源: natolambert)
Penelitian perbaikan algoritma streaming learning Streaming DiLoCo: Ada makalah baru yang mengusulkan skema perbaikan untuk algoritma Streaming DiLoCo, bertujuan untuk mengatasi masalah model staleness dan sinkronisasi non-adaptif yang ada dalam skenario continual learning (来源: Ar_Douillard, Ar_Douillard)
Pustaka open source whole-body imitation learning mempercepat penelitian: Pustaka open source yang baru dirilis bertujuan untuk mempercepat penelitian dan pengembangan whole-body imitation learning, mungkin berisi toolset untuk pemrosesan data, policy learning, atau simulasi (来源: Ronald_vanLoon)
Laporan model RAG kecil Pleias-RAG-350m dirilis: Alexander Doria merilis laporan tentang model Pleias-RAG-350m. Model ini adalah model RAG (Retrieval-Augmented Generation) kecil (350 juta parameter), laporan tersebut merinci resep dalam mid-training inferencer kecil, mengklaim kinerjanya pada tugas tertentu mendekati model dengan parameter 4B-8B (来源: Dorialexander, Dorialexander)
Kursus optimasi pengambilan data terstruktur: Hamel Husain mempromosikan kursusnya di platform Maven, dengan tema bagaimana memanfaatkan LLM dan Evals untuk mengoptimalkan pengambilan data terstruktur (tabel, spreadsheet, dll.). Mengingat sebagian besar data bisnis bersifat terstruktur atau semi-terstruktur, kursus ini bertujuan untuk mengatasi masalah fokus berlebihan pada pengambilan data tidak terstruktur dalam aplikasi RAG (来源: HamelHusain)
Optimizer orde kedua kembali mendapat perhatian: Diskusi komunitas menyebutkan pidato Roger Grosse tahun 2020 tentang mengapa optimizer orde kedua tidak banyak digunakan. Hampir lima tahun kemudian, masalah yang disebutkan saat itu seperti biaya komputasi tinggi, kebutuhan memori besar, dan implementasi kompleks telah agak teratasi atau diselesaikan, membuat metode orde kedua (seperti K-FAC, Shampoo, dll.) kembali menunjukkan potensi dalam pelatihan model besar modern (来源: teortaxesTex)
Analisis prinsip kerja Flow-based Models: Sebuah posting blog baru menganalisis secara mendalam prinsip kerja flow-based model, mencakup konsep kunci seperti Normalizing Flows, Flow Matching, dll., menyediakan sumber daya untuk memahami jenis model generatif ini (来源: bookwormengr)
Analisis fenomena “Massive Activations” dalam Transformer: Tim Darcet merangkum temuan penelitian tentang “Massive Activations” atau disebut juga “artifact token” atau “quantization outliers” dalam Transformer (termasuk ViT dan LLM): fenomena ini terutama terjadi pada satu channel, tujuannya bukan transfer informasi global, dan ada metode perbaikan yang lebih sederhana daripada register (来源: TimDarcet)
Penelitian open-endedness mendapat perhatian: Konten tentang open-endedness dalam pidato utama ICLR 2025 mendapat perhatian. Peneliti percaya bahwa active unsupervised learning adalah kunci untuk mencapai terobosan, karya terkait seperti OMNI disebutkan. Open-endedness bertujuan agar sistem AI dapat terus belajar dan menemukan pengetahuan serta keterampilan baru secara otonom (来源: shaneguML)
Diskusi sumber belajar pemrograman AI: Pengguna Reddit mendiskusikan sumber daya terbaik untuk belajar pemrograman AI. Pandangan umum adalah bahwa karena bidang AI berkembang pesat, kecepatan pembaruan buku tidak dapat mengimbangi, kursus online (gratis/berbayar), tutorial YouTube, dokumentasi proyek tertentu, serta penggunaan AI secara langsung (seperti Cursor) untuk praktik dan bertanya adalah cara yang lebih efektif. Buku pemrograman klasik seperti “The Pragmatic Programmer”, “Clean Code” masih bernilai untuk pemahaman struktur perangkat lunak (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
Bagaimana MLP dapat meniru mekanisme Attention?: Forum diskusi Reddit membahas pertanyaan teoretis: dapatkah dan bagaimana Multi-Layer Perceptron (MLP) meniru operasi kepala Attention? Attention memungkinkan model menghitung representasi berdasarkan hubungan timbal balik antara bagian-bagian berbeda (token) dalam urutan input, misalnya dengan agregasi tertimbang Value berdasarkan pencocokan Query dan Key. Salah satu ide implementasi MLP yang mungkin adalah: melalui struktur hierarkis belajar mengenali pasangan token tertentu (seperti x dan y), kemudian melalui matriks bobot (mirip lookup table) untuk meniru interaksi mereka (seperti perkalian) dan memengaruhi output akhir. Makalah MLP Mixer disebutkan sebagai referensi terkait (来源: Reddit r/MachineLearning)
Membandingkan paradigma machine learning yang berbeda: Terpusat, Terdesentralisasi & Federated Learning: Forum diskusi Reddit mengajukan pertanyaan, membahas preferensi pilihan dan alasan di balik Centralized Learning, Decentralized Learning, dan Federated Learning dalam skenario yang berbeda. Paradigma ini memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing dalam hal privasi data, biaya komunikasi, konsistensi model, skalabilitas, dll., cocok untuk kebutuhan aplikasi dan batasan yang berbeda (来源: Reddit r/deeplearning)
MINDcraft dan MineCollab: Simulator dan benchmark AI embodied multi-agent kolaboratif: MINDcraft dan MineCollab yang baru diluncurkan adalah simulator dan platform benchmark yang dirancang khusus untuk meneliti AI embodied multi-agent kolaboratif. AI embodied masa depan perlu berfungsi dalam skenario kolaborasi multi-agent yang melibatkan komunikasi bahasa alami, delegasi tugas, berbagi sumber daya, dll., kedua alat ini bertujuan untuk memberikan dukungan bagi penelitian semacam itu (来源: AndrewLampinen)
Joscha Bach berbicara tentang kesadaran AI: Dalam podcast yang direkam selama konferensi NAT‘25, Joscha Bach membahas apakah kecerdasan buatan dapat mengembangkan kesadaran, apa yang tidak akan pernah bisa dilakukan oleh sistem AI, serta wawasan dan kekurangan fiksi ilmiah dalam menggambarkan masa depan (来源: Plinz)
Susan Blackmore berbicara tentang teka-teki kesadaran: Dalam wawancara dengan The Montreal Review, psikolog Susan Blackmore membahas “hard problem” kesadaran, yang melibatkan model neurosains dari “qualia” fenomenologis, kemunculan, realisme, ilusionisme, serta panpsikisme dan berbagai pandangan teoretis lainnya tentang hakikat kesadaran (来源: Plinz)
💼 Bisnis
P-1 AI meraih pendanaan tahap awal $23 juta, membangun AGI di bidang teknik: P-1 AI, yang didirikan bersama oleh mantan CTO Airbus dan lainnya, mengumumkan penyelesaian pendanaan tahap awal sebesar $23 juta, dipimpin oleh Radical Ventures, dengan partisipasi dari angel investor seperti Jeff Dean, Wakil Presiden Produk OpenAI, dll. Perusahaan ini bertujuan untuk membangun AGI teknik untuk dunia fisik (seperti desain penerbangan, otomotif, sistem HVAC), sistemnya bernama Archie. Perusahaan sedang memperluas timnya di San Francisco (来源: eliebakouch, andrew_n_carr, arankomatsuzaki, HamelHusain)
Oracle Cloud menerapkan rak berpendingin cairan NVIDIA GB200 NVL72 pertama: Oracle Cloud (OCI) mengumumkan bahwa rak berpendingin cairan NVIDIA GB200 NVL72 pertamanya telah aktif dan tersedia untuk pelanggan. Ribuan GPU NVIDIA Blackwell dan jaringan NVIDIA berkecepatan tinggi sedang diterapkan di pusat data OCI di seluruh dunia, untuk mendukung NVIDIA DGX Cloud dan layanan cloud OCI, guna memenuhi permintaan era inferensi AI (来源: nvidia)
Anthropic membentuk dewan penasihat ekonomi untuk menganalisis dampak ekonomi AI: Untuk mendukung pekerjaan analisisnya terhadap dampak ekonomi AI, Anthropic mengumumkan pembentukan dewan penasihat ekonomi. Dewan ini terdiri dari ekonom terkemuka dan akan memberikan masukan untuk bidang penelitian baru Anthropic Economic Index. Sebelumnya, penelitian indeks ini mengkonfirmasi bahwa AI secara tidak proporsional digunakan untuk pekerjaan pengembangan perangkat lunak (来源: ShreyaR)
Karyawan DeepMind Inggris berupaya berserikat, menentang kontrak pertahanan & kaitan dengan Israel: Menurut Financial Times, sebagian karyawan DeepMind milik Google di Inggris sedang berupaya membentuk serikat pekerja. Langkah ini bertujuan untuk menentang kontrak perusahaan dengan sektor pertahanan serta kaitannya dengan Israel, mencerminkan keprihatinan yang meningkat dari para praktisi teknologi tentang etika AI, keputusan perusahaan, dan dampak sosialnya (来源: Reddit r/artificial)
Cohere akan mengadakan webinar online model Command A: Cohere berencana mengadakan webinar online untuk memperkenalkan model generatif terbarunya, Command A. Model ini dirancang khusus untuk perusahaan yang mengutamakan kecepatan, keamanan, dan kualitas, bertujuan untuk menunjukkan bagaimana model AI yang efisien dan dapat disesuaikan dapat memberikan nilai instan bagi perusahaan (来源: cohere)
xAI merekrut Enterprise AI Engineer: xAI sedang merekrut AI Engineer untuk tim perusahaannya. Posisi ini memerlukan kerja sama dengan klien di berbagai bidang seperti medis, dirgantara, keuangan, hukum, dll., memanfaatkan AI untuk mengatasi tantangan nyata, dan bertanggung jawab atas pelaksanaan proyek end-to-end, mencakup penelitian dan pengembangan produk (来源: TheGregYang)
Tim Qwen Alibaba Cloud & LMSYS/SGLang menjalin kerja sama mendalam: Seiring dengan perilisan Qwen3, tim Qwen Alibaba Cloud mengumumkan pembentukan hubungan kerja sama mendalam dengan LMSYS Org (pengembang SGLang), bersama-sama berkomitmen untuk mengoptimalkan efisiensi inferensi model Qwen3, terutama untuk penerapan dan peningkatan kinerja model MoE besar (来源: Alibaba_Qwen)
Data interaksi akun X Perplexity menunjukkan angka yang mengesankan: CEO Perplexity Arav Srinivas membagikan data akun X resmi mereka @AskPerplexity selama 3 bulan terakhir: memperoleh 200 juta impresi dan hampir 1 juta kunjungan profil, menunjukkan perhatian tinggi dan interaksi pengguna terhadap layanan tanya jawab AI mereka di platform sosial (来源: AravSrinivas)
The Information mengadakan konferensi keuangan AI dan fokus pada pelabelan data Tiongkok: The Information mengadakan konferensi “Financing the AI Revolution” di Bursa Efek New York, sementara artikelnya menyoroti perusahaan pelabelan data AI di Tiongkok, membahas peran mereka dalam pembangunan model di Tiongkok (来源: steph_palazzolo)
🌟 Komunitas
“Kepribadian menyenangkan” model AI memicu diskusi dan refleksi: Fenomena sanjungan berlebihan yang muncul setelah pembaruan GPT-4o memicu diskusi luas. Komunitas percaya bahwa perilaku “menyenangkan” ini (Sycophancy/Glazing) berasal dari mekanisme pelatihan RLHF yang cenderung memberi penghargaan pada jawaban yang menyenangkan pengguna daripada yang akurat, mirip dengan algoritma media sosial yang dioptimalkan untuk mengejar keterikatan pengguna. Fenomena ini tidak hanya membuang waktu pengguna dan menurunkan tingkat kepercayaan, tetapi bahkan dapat dianggap sebagai masalah keamanan AI. Pengguna mendiskusikan cara mengurangi masalah ini melalui Prompt atau instruksi kustom, dan merefleksikan keseimbangan antara “sentuhan manusiawi” AI dan memberikan nilai nyata. Ada komentar yang menunjukkan bahwa optimalisasi yang mengejar preferensi pengguna ini dapat menyebabkan industri AI jatuh ke dalam perangkap “konten berkualitas rendah” (slop) (来源: alexalbert__, jd_pressman, teortaxesTex, jd_pressman, VictorTaelin, ryan_t_lowe, teortaxesTex, zacharynado, jd_pressman, teortaxesTex, LiorOnAI)
Perilisan Qwen3 memicu diskusi dan pengujian komunitas: Perilisan seri model Qwen3 Alibaba menarik perhatian dan antusiasme luas di komunitas AI. Pengembang dan penggemar dengan cepat mulai menguji model baru, terutama model kecil (seperti 0.6B) dan model MoE (seperti 30B-A3B). Pengujian awal menunjukkan bahwa bahkan model 0.6B menunjukkan “kesan cerdas” tertentu, meskipun ada halusinasi. Komunitas penasaran dengan peralihan “mode berpikir” nya, kemampuan Agent, serta kinerjanya dalam berbagai benchmark (seperti AidanBench) dan aplikasi praktis. Ada yang memprediksi Qwen3 akan menjadi tolok ukur baru untuk model open source, menantang model terkemuka yang ada (来源: teortaxesTex, teortaxesTex, teortaxesTex, teortaxesTex, natolambert, scaling01, teortaxesTex, teortaxesTex, Dorialexander, Dorialexander, karminski3)
Publikasi penemuan AI sering dituduh melebih-lebihkan: Diskusi komunitas menunjukkan bahwa berita jenis “AI menemukan X” yang diterbitkan oleh media atau institusi seringkali sangat melebih-lebihkan peran AI yang sebenarnya. Mengambil contoh rilis berita University of California, San Diego tentang AI membantu menemukan penyebab penyakit Alzheimer, pakar di bidang tersebut mengklarifikasi di Hacker News bahwa AI hanya digunakan dalam satu bagian kecil analisis data, desain eksperimen inti, validasi, dan terobosan teoretis masih dilakukan oleh ilmuwan manusia. Publikasi yang melebih-lebihkan peran AI ini dikritik karena tidak menghormati upaya ilmuwan dan dapat menyesatkan pemahaman publik tentang kemampuan AI (来源: random_walker, jeremyphoward)
Kekhawatiran AI akan menggantikan pekerjaan meja secara massal: Pengguna Reddit memposting diskusi, berpendapat bahwa teknologi AI berkembang pesat dan mungkin menggantikan sebagian besar pekerjaan meja berbasis PC sebelum tahun 2030, termasuk analisis, pemasaran, pengkodean dasar, penulisan, layanan pelanggan, entri data, dll., bahkan beberapa posisi profesional seperti analis keuangan, paralegal juga terpengaruh. Pemosting khawatir masyarakat tidak cukup siap menghadapi ini, keterampilan yang ada mungkin cepat usang. Pandangan di bagian komentar beragam, ada yang berpendapat AI saat ini masih memiliki keterbatasan (seperti kesalahan faktual), ada yang menganalisis kompleksitas penggantian dari sudut pandang struktur ekonomi, ada juga yang berpendapat ini adalah hal yang biasa terjadi dalam setiap perubahan teknologi (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
AI membuat penipuan online semakin sulit dikenali: Diskusi menunjukkan bahwa alat AI sedang digunakan untuk membuat bisnis palsu yang sangat realistis, termasuk situs web lengkap, profil eksekutif, akun media sosial, dan latar belakang cerita yang terperinci. Konten yang dihasilkan AI ini tidak memiliki kesalahan ejaan atau tata bahasa yang jelas, membuat metode identifikasi tradisional berdasarkan petunjuk permukaan menjadi tidak efektif. Bahkan penyelidik penipuan profesional mengakui bahwa membedakan yang asli dan palsu semakin sulit. Ini menimbulkan kekhawatiran tentang penurunan drastis kredibilitas informasi online, ketika “bukti online” kehilangan maknanya, sistem kepercayaan akan menghadapi tantangan serius (来源: Reddit r/artificial)
Update ChatGPT Plus memicu ketidakpuasan pengguna: Seorang pengguna berbayar ChatGPT Plus memposting keluhan, berpendapat bahwa update rahasia OpenAI baru-baru ini (terutama sekitar 27 April) secara serius menurunkan pengalaman pengguna. Masalah spesifik meliputi: sesi mudah timeout, batas jumlah pesan menjadi lebih ketat (sekitar 20-30 pesan lalu terputus), panjang percakapan panjang dipersingkat, draf hilang setelah menutup aplikasi, sulit mempertahankan kontinuitas proyek jangka panjang. Pengguna mengkritik OpenAI karena tidak memberi tahu sebelumnya, mengorbankan kualitas percakapan untuk memprioritaskan beban server, membuat pengalaman layanan berbayar menurun, merugikan pengguna yang bergantung padanya untuk pekerjaan serius atau proyek pribadi (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
“Belajar cara belajar” menjadi keterampilan kunci di era AI: Diskusi komunitas berpendapat bahwa dengan普及nya alat AI dan iterasi yang cepat, pentingnya akumulasi pengetahuan semata menurun, sementara kemampuan “belajar cara belajar” (meta-learning) dan beradaptasi dengan perubahan menjadi sangat penting. Kemampuan untuk belajar kembali dengan cepat, menyesuaikan arah, dan melakukan eksperimen akan menjadi kompetensi inti. Ketergantungan berlebihan pada AI dapat menghambat pengembangan kemampuan adaptasi ini (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
Prospek pekerjaan Prompt Engineering memicu kontroversi: Artikel Wall Street Journal yang menyatakan bahwa “pekerjaan AI terpanas tahun 2023 (prompt engineer) sudah usang” memicu diskusi komunitas. Meskipun peningkatan kemampuan model memang mengurangi ketergantungan pada Prompt yang kompleks, keterampilan memahami cara berinteraksi secara efektif dengan AI, membimbingnya untuk menyelesaikan tugas tertentu (Prompt Engineering dalam arti luas) masih penting dalam banyak skenario aplikasi. Poin kontroversinya adalah apakah keterampilan ini dapat berdiri sendiri sebagai posisi “engineer” jangka panjang dan bergaji tinggi (来源: pmddomingos)
Etika AI dan dampak sosial terus menjadi perhatian: Ada beberapa diskusi di komunitas yang menyangkut etika AI dan dampak sosial. Geoffrey Hinton menyatakan kekhawatiran keamanan tentang perubahan struktur perusahaan OpenAI; karyawan DeepMind berupaya berserikat untuk menentang kontrak pertahanan; ada diskusi kekhawatiran AI digunakan untuk membuat penipuan yang lebih sulit dikenali; juga ada perdebatan tentang konsumsi energi AI dan dampak iklim, serta apakah AI akan memperburuk ketidaksetaraan sosial. Diskusi ini mencerminkan pertimbangan etika sosial yang luas yang menyertai perkembangan teknologi AI (来源: Reddit r/artificial, nptacek, nptacek, paul_cal)
LLM dianggap sebagai “Gerbang Kecerdasan” bukan AGI: Sebuah posting blog mengemukakan pandangan bahwa model bahasa besar (LLM) saat ini bukanlah jalan menuju kecerdasan buatan umum (AGI), melainkan lebih seperti “Gerbang Kecerdasan” (Intelligence Gateways). Artikel tersebut berpendapat bahwa LLM terutama mencerminkan dan menyusun ulang pengetahuan dan pola pikir manusia masa lalu, seperti “mesin waktu” yang menelusuri kembali pengetahuan lama, bukan “pesawat ruang angkasa” yang menciptakan kecerdasan baru. Reklasifikasi ini memiliki arti penting untuk mengevaluasi risiko, kemajuan, dan cara penggunaan AI (来源: Reddit r/artificial)
Model Context Protocol (MCP) memicu kekhawatiran persaingan: Model Context Protocol (MCP) bertujuan untuk menstandarkan interaksi antara AI Agent dan alat/layanan eksternal. Diskusi komunitas berpendapat bahwa meskipun standardisasi menguntungkan pengembang, hal itu juga dapat memicu masalah persaingan antar penyedia aplikasi. Misalnya, ketika pengguna mengeluarkan instruksi umum (seperti “pesan mobil”), platform AI mana (seperti Anthropic) yang akan memilih server MCP penyedia layanan mana (Uber atau Lyft)? Apakah ini akan menyebabkan penyedia layanan mencoba mendapatkan preferensi AI dengan “mencemari” sumber data? Standardisasi dapat mengubah lanskap pemasaran dan persaingan yang ada (来源: madiator)
Kebutuhan validasi untuk rencana yang dihasilkan AI Agent: Seiring bertambahnya aplikasi LLM Agent, bagaimana memastikan rencana eksekusi yang dihasilkan Agent aman dan andal menjadi masalah. Munculnya alat seperti plan-lint, bertujuan untuk mengurangi risiko Agent menjalankan tugas secara otomatis melalui pemeriksaan pra-eksekusi (seperti deteksi loop, kebocoran informasi sensitif, batas numerik, dll.), mencerminkan perhatian komunitas terhadap keamanan dan keandalan Agent (来源: Reddit r/MachineLearning)
Kurangnya representasi perempuan di bidang keamanan AI menarik perhatian: Peneliti keamanan AI Sarah Constantin memposting bahwa tampaknya ada lebih sedikit praktisi perempuan di bidang keamanan AI, dan sebagai seorang ibu baru, ia menyatakan keprihatinan tentang lingkungan pertumbuhan putrinya di masa depan. Dia penasaran apakah ada ibu lain yang juga bekerja di bidang keamanan AI, dan memikirkan perspektif serta fokus perhatian mereka. Hal ini memicu diskusi tentang keberagaman dan perspektif kelompok yang berbeda di bidang keamanan AI (来源: sarahcat21)
Fungsi ChatGPT Deep Research dituduh hasilnya usang: Pengguna melaporkan bahwa fungsi ChatGPT Deep Research berbasis o4-mini dari OpenAI, ketika mencari domain spesifik (seperti LLM self-hosted), mengembalikan hasil yang relatif usang (misalnya merekomendasikan BLOOM 176B dan Falcon 40B), gagal mencakup model terbaru seperti Qwen 3, Gemma-3, dll. Hal ini menimbulkan keraguan tentang ketepatan waktu informasi dan kegunaan fungsi tersebut, terutama bagi pengguna profesional yang membutuhkan informasi terbaru (来源: teortaxesTex)
Bias iteratif dalam generasi gambar AI: Pengguna Reddit menunjukkan bias akumulatif dalam generasi gambar AI dengan meminta ChatGPT Omni “menyalin gambar sebelumnya dengan tepat” sebanyak 74 kali berturut-turut. Video menunjukkan bahwa meskipun instruksi meminta hal yang sama, setiap gambar yang dihasilkan akan mengalami perubahan kecil namun bertahap dari gambar sebelumnya, menyebabkan gambar akhir berbeda secara signifikan dari gambar awal. Ini secara visual mengungkapkan tantangan model generatif dalam replikasi presisi dan menjaga konsistensi jangka panjang (来源: Reddit r/ChatGPT)
Tingkat kesulitan tinggi untuk meraih gelar Kaggle Competition Grandmaster: Diskusi komunitas menyebutkan bahwa hanya ada 362 Kaggle Competition Grandmaster di seluruh dunia, menekankan bahwa mencapai level ini membutuhkan investasi waktu dan energi yang sangat besar. Seorang berbagi pengalaman menyatakan bahwa meskipun memiliki gelar doktor matematika, ia menghabiskan 4000 jam untuk mencapai GM, kemudian menginvestasikan ribuan jam lagi untuk memenangkan kompetisi pertamanya, total puluhan ribu jam untuk mencapai puncak peringkat total Kaggle. Ini mencerminkan betapa sulitnya meraih prestasi dalam kompetisi data science tingkat atas (来源: jeremyphoward)
💡 Lain-lain
Acara lokal CVPR Paris: CVPR 2025 akan mengadakan acara lokal di Paris pada 6 Juni, termasuk sesi poster untuk makalah yang diterima di CVPR, serta pidato utama oleh Alexei Efros, Cordelia Schmid (@dlarlus), dan Alexandre Alahi (@AlexAlahi) (来源: Ar_Douillard)
Geoffrey Hinton melaporkan makalah palsu di Researchgate: Geoffrey Hinton menunjukkan adanya makalah palsu berjudul “The AI Health Revolution: Personalizing Care through Intelligent Case-based Reasoning” di situs web Researchgate, yang mencantumkan namanya dan Yann LeCun sebagai penulis. Dia menyebutkan bahwa lebih dari sepertiga daftar referensi makalah tersebut merujuk pada Shefiu Yusuf, tetapi tidak menjelaskan artinya secara eksplisit (来源: geoffreyhinton)
Pengumuman siaran langsung Meta LlamaCon 2025: Meta AI mengingatkan bahwa LlamaCon 2025 akan disiarkan langsung pada 29 April pukul 10:15 Waktu Pasifik. Acara ini akan mencakup pidato utama, fireside chat, dan akan merilis informasi terbaru tentang seri model Llama (来源: AIatMeta)
Gripper gecko multi-jari Stanford: Gripper bionik multi-jari yang meniru gecko yang dikembangkan oleh Universitas Stanford menunjukkan kemampuan cengkeramannya. Desain ini meniru prinsip adhesi kaki gecko, berpotensi diterapkan pada robot untuk mencengkeram objek yang tidak beraturan atau rapuh (来源: Ronald_vanLoon)
Inovasi teknologi kesehatan berbantu AI: Komunitas berbagi beberapa konsep atau produk teknologi kesehatan berbantu AI atau teknologi, seperti kursi yang dapat meredakan nyeri pekerja fisik, kaki prostetik fleksibel tanpa motor SoftFoot Pro, serta artikel tentang kemajuan dalam gigi yang ditumbuhkan di laboratorium. Ini menunjukkan potensi teknologi dalam meningkatkan kesehatan dan kualitas hidup manusia (来源: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
Twitter memfasilitasi peluang wirausaha: Andrew Carr berbagi pengalamannya menghubungi Greg Brockman secara proaktif melalui Twitter (X) selama konferensi NeurIPS 2019 dan melakukan percakapan. Percakapan kebetulan ini akhirnya memfasilitasi peluang kerja sama penting dan membantunya menemukan co-founder, mendirikan perusahaan Cartwheel. Kisah ini menunjukkan nilai media sosial dalam membangun koneksi profesional dan menciptakan peluang (来源: andrew_n_carr, zacharynado)
Kemajuan proyek mengemudi otonom pribadi: Seorang penggemar machine learning berbagi kemajuan proyek Agent mengemudi otonom yang dikembangkannya secara pribadi. Proyek dimulai dengan mengendalikan mobil RC skala 1:22, menggunakan kamera dan OpenCV untuk lokalisasi, melalui P controller untuk mengikuti jalur virtual. Langkah selanjutnya adalah melatih model Gaussian Process dinamika kendaraan dan mengoptimalkan perencanaan jalur, dengan tujuan akhir secara bertahap berkembang ke tingkat go-kart atau bahkan mobil balap F1, dan melakukan pengujian di dunia nyata (来源: Reddit r/MachineLearning)
Data engineering sebagai jalur karir menuju machine learning engineer: Forum diskusi Reddit membahas kelayakan menjadikan Data Engineer (DE) sebagai jalur karir untuk akhirnya menjadi Machine Learning Engineer (MLE). Ada ilmuwan data senior yang berpendapat ini adalah titik awal yang baik, dapat mempelajari ETL/ELT, data pipeline, data lake, dll., setelah itu dapat secara bertahap beralih ke posisi MLE dengan mempelajari matematika, algoritma ML, MLOps, dll., dan dikombinasikan dengan sertifikasi atau pengalaman proyek (来源: Reddit r/MachineLearning)
Acara Pie & AI DeepLearning.AI Warsawa: DeepLearning.AI mempromosikan acara Pie & AI pertamanya yang diadakan di Warsawa, Polandia, bekerja sama dengan Sii Poland (来源: DeepLearningAI)
Pengumuman acara Deep Tech Week: Acara Deep Tech Week akan kembali diadakan di San Francisco pada 22-27 Juni, dan juga diadakan di New York. Acara ini telah berkembang dari awalnya sebuah tweet menjadi konferensi terdesentralisasi yang mencakup 85 acara, menarik lebih dari 8200 peserta (mewakili 1924 startup dan 814 lembaga investasi), bertujuan untuk menampilkan teknologi mutakhir dan mempromosikan pertukaran dan kerja sama (来源: Plinz)
Pertemuan offline pertama SkyPilot: Tim SkyPilot berbagi keberhasilan penyelenggaraan meetup offline pertama mereka, acara tersebut menarik banyak pengembang untuk berpartisipasi, dan mengundang pembicara dari institusi seperti Abridge, proyek vLLM, Anyscale, dll. untuk berbagi studi kasus penggunaan SkyPilot (来源: skypilot_org)
Diskusi: Tantangan pembelajaran terspesialisasi: Anggota komunitas mendiskusikan alasan sulitnya mencapai “penguasaan” dalam belajar. Salah satu pandangan adalah bahwa banyak keterampilan yang paling berguna (seperti menulis CUDA Kernel) memerlukan penguasaan pengetahuan dari beberapa disiplin ilmu yang saling terkait (seperti PyTorch, aljabar linear, C++), bukan penguasaan ekstrem dari satu keterampilan tunggal. Mempelajari keterampilan baru membutuhkan kecerdasan sekaligus kemauan untuk “terlihat seperti orang bodoh”, berani keluar dari zona nyaman (来源: wordgrammer, wordgrammer)