Berita AI - 2025-06-23(Edisi pagi)

Kata Kunci：SurgeAI, ScaleAI, MiniMax-M1, Claude 3.7 Sonnet, model collapse, industri layanan data AI, kinerja model teks panjang, desain MoE, pelatihan mandiri model, peningkatan tingkat kesalahan

🔥 Fokus

Pendapatan SurgeAI Melampaui ScaleAI, Menarik Perhatian Industri: SurgeAI, sebuah perusahaan yang didirikan pada tahun 2019 dan belum menerima pendanaan ventura, dilaporkan memiliki pendapatan tahunan lebih dari USD 1 miliar, melampaui pesaingnya ScaleAI (perkiraan pendapatan USD 870 juta pada tahun 2024). SurgeAI selalu menghasilkan keuntungan, dan kinerja modelnya dalam anotasi data dan data pasca-pelatihan lebih unggul dari ScaleAI, terutama dalam beberapa domain spesifik. Berita ini memicu diskusi tentang lanskap kompetitif dan model bisnis industri layanan data AI, khususnya potensi perusahaan rintisan B2B yang mandiri (bootstrapped). (Sumber: teortaxesTex, teortaxesTex, teortaxesTex)

MiniMax Merilis Model MiniMax-M1, Menantang Pemrosesan dan Penalaran Teks Panjang: MiniMax meluncurkan model teks panjang terbuka MiniMax-M1, yang menunjukkan kinerja luar biasa dalam pengujian teks panjang Fiction.liveBench, dengan kinerja yang sebanding dengan Gemini 2.5 Pro-preview 05-06. MiniMax-M1 mengadopsi desain Mixture of Experts (MoE), mekanisme Lightning Attention super cepat, mendukung jendela konteks 1M token, dan menggunakan algoritma CISPO baru untuk reinforcement learning, dengan biaya komputasi yang dilaporkan 4x lebih rendah dari DeepSeek-R1. Pelatihannya hanya membutuhkan waktu 3 minggu dan 512 GPU kelas atas. Ini menandai bahwa dalam pemahaman teks panjang dan penalaran yang efisien, mekanisme perhatian linear asli berdasarkan arsitektur Shazeer menunjukkan potensi besar. (Sumber: teortaxesTex, TheTuringPost)

Jeff Clune Mengenang Masa Awal OpenAI: Terasa Seperti Menemukan Alien dan Membantu Mereka Datang: Peneliti AI Jeff Clune, dalam sebuah wawancara, menggambarkan pengalaman awalnya di OpenAI, mengatakan bahwa rasanya seperti seorang astronom yang menemukan alien sedang menuju Bumi, dan tim tidak hanya mengamati, tetapi juga memberikan informasi kepada “alien” ini (metafora untuk AI), membantu mereka berkembang. Metafora ini dengan jelas mengungkapkan rasa takjub, antusiasme, serta perasaan kompleks para peneliti AI awal ketika menghadapi potensi kecerdasan buatan umum (AGI) yang berkembang pesat, sekaligus mengisyaratkan ketidakpastian arah dan dampak pengembangan AI. (Sumber: Reddit r/artificial)

Jeff Clune says early OpenAI felt like being an astronomer and spotting aliens on their way to Earth: "We weren't just watching the aliens coming, we were also giving them information. We were helping them come."

Fenomena “Model Collapse” Memicu Diskusi Berkelanjutan, Pandangan Peneliti Beragam: Diskusi mengenai apakah Large Language Model (LLM) yang terus dilatih ulang menggunakan konten yang dihasilkannya sendiri akan menyebabkan “model collapse” (yaitu, output model menjadi berulang, dangkal, dan sering salah) masih terus berlanjut. Para kritikus berpendapat bahwa pelatihan mandiri semacam ini akan membuat model terpapar pada fragmen bahasa yang semakin sempit dan bias (klise dengan probabilitas tinggi dari model itu sendiri), yang menyebabkan hilangnya kosakata langka, sintaksis kompleks, dan makna yang halus. Namun, beberapa peneliti berpendapat bahwa kekhawatiran ini mungkin merupakan gagasan yang “naif” dari tahun 2023, mengisyaratkan bahwa solusi sudah ada atau sedang muncul. (Sumber: teortaxesTex)

🎯 Perkembangan

Pendiri Essential AI Membahas Visi Perusahaan, Ingin Menjadi “DeepSeek Versi Barat”: Penulis pertama makalah “Attention is All You Need” dan pendiri Essential AI, Ashish Vaswani, dalam sebuah wawancara dengan The Economic Times menyatakan bahwa ia berharap perusahaannya dapat menjadi “DeepSeek versi Barat”. Hal ini menunjukkan bahwa pencapaian DeepSeek di bidang AI telah mendapatkan pengakuan dari peneliti顶尖 internasional, dan mungkin menjadi target yang dikejar dan ditiru oleh perusahaan AI lainnya, sekaligus mencerminkan situasi persaingan global dan kerja sama yang berdampingan di bidang AI. (Sumber: teortaxesTex)

Chip Huawei MateBook X90 Dikonfirmasi Menggunakan Proses N+2 SMIC: TechInsights, setelah membongkar Huawei MateBook X90, menemukan bahwa chip yang digunakannya adalah model H252G63, M0=40nm, dan menggunakan proses N+2 dari Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC), bukan node 5nm atau N+3 seperti yang dirumorkan sebelumnya. Penemuan ini mengklarifikasi spekulasi sebelumnya mengenai proses pembuatan chip Huawei dan memberikan informasi baru untuk evaluasi kemampuan penelitian dan pengembangan independen industri semikonduktor Tiongkok. Meskipun demikian, sebagian pengguna berpendapat bahwa jika kinerja benchmark multi-core (sekitar setara dengan M3) terbukti benar, proposisi nilai MateBook Fold masih menarik. (Sumber: teortaxesTex, teortaxesTex)

Pembaruan Besar Infrastruktur Cache Google Gemini API, Meningkatkan Kecepatan Pemrosesan Video dan PDF: Google mengumumkan pembaruan penting pada infrastruktur cache Gemini API-nya. Setelah pembaruan, time to first byte (TTFT) untuk video yang terkena cache meningkat 3x lebih cepat, dan untuk PDF meningkat 4x lebih cepat. Selain itu, kesenjangan kecepatan antara cache implisit dan eksplisit juga telah diperkecil, dan optimalisasi berkelanjutan sedang dilakukan untuk file audio berukuran besar. Peningkatan ini bertujuan untuk meningkatkan kecepatan respons dan efisiensi Gemini API dalam memproses konten multimedia. (Sumber: jeremyphoward, demishassabis)

Arcee Meluncurkan Model Dasar Pertama AFM-4.5B-Preview: Perusahaan Arcee merilis versi pratinjau dari model dasar pertamanya, AFM-4.5B-Preview. Model ini memiliki kurang dari 10 miliar parameter dan dikembangkan selama 5 bulan, bertujuan untuk memenuhi permintaan pelanggan akan model dasar yang lebih kecil dan lebih baik. Ini mencerminkan bahwa selain mengejar model dengan parameter yang lebih besar, bidang AI juga memperhatikan penelitian, pengembangan, dan penerapan model kecil yang efisien dan sesuai dengan kebutuhan spesifik. (Sumber: TheZachMueller)

PokéChamp: LLM Mencapai Tingkat Pakar dalam Pertarungan Kompetitif Pokémon: Sebuah makalah baru memperkenalkan agen LLM minimax bernama PokéChamp, yang mencapai tingkat Elo setara dengan 10%-30% pemain manusia teratas dalam pertarungan kompetitif di platform Pokémon Showdown, tanpa pelatihan khusus Pokémon. Penelitian ini menunjukkan potensi Large Language Model dalam game strategi kompleks, bahkan tanpa data khusus domain, dapat mencapai tingkat kompetitif yang tinggi melalui kemampuan penalaran umum. Kode telah tersedia secara open source di GitHub. (Sumber: jpt401)

Model Generasi Musik Open Source Baru SongBloom Dirilis, Mendukung Vokal: Sebuah model generasi musik open source bernama SongBloom telah diluncurkan, yang mampu menghasilkan musik yang menyertakan vokal. Kemajuan ini menyediakan alat AI baru untuk bidang kreasi musik, menurunkan ambang batas produksi musik, dan berpotensi mendorong generasi konten musik yang dipersonalisasi. (Sumber: DhruvBatraDB)

Apple Merilis Makalah Membahas Evaluasi Tokenizer Melampaui Kompresi Teks: Tim peneliti machine learning Apple merilis sebuah makalah berjudul “Beyond Text Compression: Evaluating Tokenizers Across Scales”. Penelitian ini berfokus pada bagaimana mengevaluasi kinerja Tokenizer secara lebih komprehensif dalam berbagai skala dan kondisi, yang sangat penting bagi Large Language Model untuk memahami dan menghasilkan teks. (Sumber: dl_weekly)

WINGS: Arsitektur Dual-Learner untuk Mencegah Kelupaan Teks Murni pada Model Besar Multimodal: Sebuah makalah AI memperkenalkan arsitektur dual-learner bernama WINGS, yang bertujuan untuk mencegah masalah kelupaan informasi teks murni pada Multimodal Large Language Model (MLLM) selama pemrosesan. Arsitektur ini mungkin menggunakan modul atau mekanisme khusus untuk mempertahankan dan memperkuat pemahaman dan memori model terhadap semantik teks, yang penting untuk meningkatkan kinerja MLLM dalam tugas lintas modal. (Sumber: Reddit r/ArtificialInteligence)

Deep Learning untuk Desain De Novo Senyawa Makrosiklik Pengikat Protein dengan Afinitas Tinggi: Sebuah penelitian menunjukkan penggunaan teknologi deep learning untuk merancang secara akurat senyawa makrosiklik pengikat protein dengan afinitas tinggi secara de novo. Ini menunjukkan bahwa AI memiliki potensi besar dalam penemuan obat dan desain molekuler, mampu mempercepat proses penelitian dan pengembangan obat baru, serta merancang obat makromolekul dengan sifat pengikatan tertentu. (Sumber: Reddit r/ArtificialInteligence)

🔥 Fokus

🎯 Perkembangan

Tag Terkait

Related Posts

Berita AI – 2025-07-01(Edisi malam)

Berita AI – 2025-07-01(Edisi pagi)

Berita AI – 2025-06-30(Edisi malam)