Kata Kunci：Jaringan Saraf Fisik, Pelatihan AI, Penggantian GPU, Tinjauan Nature, Optimalisasi Efisiensi Energi, PNNs Isomorfik, PNNs Non-Isomorfik, Sistem Komputasi Optik, Jaringan Saraf Getaran Mekanis, Jaringan Saraf Fisik Elektronik, Masalah Akumulasi Kebisingan, Analisis Kelayakan Komersial
🔥 Fokus Utama
Bebas dari Ketergantungan GPU, Nature Menerbitkan Tinjauan “Jaringan Saraf Fisik”: Nature menerbitkan tinjauan tentang Physical Neural Networks (PNNs), yang menggunakan sistem fisik seperti cahaya, listrik, dan getaran untuk komputasi. Ini diharapkan dapat mengatasi hambatan GPU tradisional dan mencapai pelatihan serta inferensi AI yang lebih efisien dan hemat energi. PNNs dibagi menjadi tipe isomorfik dan non-isomorfik, telah divalidasi dalam sistem optik, mekanik, dan elektronik, dengan beragam teknik pelatihan. Di masa depan, diperlukan optimasi perangkat lunak dan perangkat keras yang terkoordinasi, serta efisiensi energi perlu ditingkatkan ribuan kali lipat agar layak secara komersial. Tantangannya meliputi akumulasi kebisingan, adaptasi perangkat keras, dan keseimbangan antara neuromorfik dan bentuk fisik. (Sumber: 36氪)
Google Mendapat Berkah dari Musibah: Google menang dalam kasus antimonopoli abad ini, terhindar dari pemisahan bisnis Chrome dan Android, terutama berkat kebangkitan AI generatif (seperti ChatGPT) yang mengubah lanskap persaingan pasar. Chatbot AI dianggap sebagai alternatif kuat untuk mesin pencari tradisional. Meskipun putusan membatasi beberapa perjanjian eksklusif Google, namun menghilangkan ancaman pemisahan, mendorong kenaikan harga sahamnya. Selain itu, bisnis TPU Google dinilai ulang nilainya, dianggap sebagai alternatif kuat untuk Nvidia, dan diharapkan dapat menantang lanskap pasar daya komputasi AI. (Sumber: 36氪)
Apple Meluncurkan Dua AI Sisi Perangkat, Ukuran Model Berkurang Setengah, Latensi Kata Pertama Turun 85 Kali, iPhone Siap Digunakan Offline dalam Detik: Apple meluncurkan dua model multimodal AI sisi perangkat (edge AI), FastVLM dan MobileCLIP2, di Hugging Face. FastVLM, melalui encoder FastViTHD yang dikembangkan sendiri, mencapai latensi rendah (latensi kata pertama 85 kali lebih cepat) untuk input resolusi tinggi, mendukung subtitle real-time. MobileCLIP2, sambil mempertahankan akurasi tinggi, ukurannya berkurang setengah, dan dapat melakukan pencarian serta deskripsi gambar secara offline di iPhone. Model-model ini telah membuka Demo dan toolchain, menandai bahwa menjalankan model besar di iPhone menjadi kenyataan, meningkatkan privasi dan kecepatan respons. (Sumber: 36氪)
Terence Tao Terkejut, o3 Memenangkan “Olimpiade Matematika AI” dengan Telak di Pertandingan Pertama, Pasukan Open-Source Hanya Selisih 5 Poin Mengejar OpenAI: Model o3 dari OpenAI memenangkan kompetisi Olimpiade Matematika AI (AIMO2) kedua dengan skor tertinggi 47 poin (dari 50), menunjukkan kemampuan kuat dalam penalaran matematika tingkat Olimpiade. Pengujian menunjukkan bahwa investasi daya komputasi berkorelasi positif dengan kinerja model, dan dengan sumber daya komputasi yang sama, kesenjangan antara model open-source dan model komersial (o3) semakin menyempit, dengan total skor lima model open-source teratas hanya selisih 5 poin dari o3. Ini menandai kemajuan penting AI dalam penalaran matematika tingkat lanjut. (Sumber: 36氪)
🎯 Tren
Claude Tidak Mengizinkan Kita Menggunakannya, Bisakah Alternatif Domestik Menggantikannya?: Anthropic membatasi layanan Claude Code ke Tiongkok, memicu model besar domestik (seperti Kimi-K2-0905 dari Moonshot AI, Qwen3-Max-Preview dari Alibaba) untuk fokus pada bidang pembuatan kode. Kimi-K2-0905 memiliki panjang konteks hingga 256k, mengoptimalkan pengembangan front-end dan pemanggilan alat, serta API-nya kompatibel dengan Anthropic. Model domestik menunjukkan daya saing dalam kinerja dan harga, diharapkan dapat mengisi kekosongan pasar dan mengubah lanskap persaingan pemrograman AI global. (Sumber: 36氪)
Artificial General Intelligence (AGI) Sudah Tiba: Artikel ini menyatakan bahwa AGI sudah ada di sekitar kita, bukan di masa depan. AI yang mencapai cakupan fungsional penuh dalam peran tertentu (seperti pemrograman) adalah AGI. Perkembangannya akan melahirkan “native intelligence” dan “perusahaan tanpa manusia”, di mana AI menjadi subjek penciptaan nilai, dan kolaborasi manusia-mesin semakin mendalam. Kecepatan evolusi AI yang cepat akan menyebabkan segalanya dapat dibangun kembali, dan model bisnis lama mungkin akan terganggu. Kita perlu menguasai paradigma penciptaan nilai, bukan teknologi itu sendiri, dan mengembangkan pola pikir AI untuk beradaptasi dengan dunia yang terbalik ketergantungannya. (Sumber: 36氪)
Para Ahli AI Berkata: Di Mana Peluang Startup AI Generasi Berikutnya? Apa Tren Penetapan Harganya?: Bret Taylor, Ketua Dewan Direksi OpenAI, percaya bahwa peluang utama untuk startup AI ada di pasar aplikasi, menekankan pentingnya refleksi diri Agent. Kevin Weil, Chief Product Officer OpenAI, menyoroti empat sinyal produk AI generasi berikutnya: terobosan inferensi, antarmuka layanan proaktif (memori, visual, suara), tingkat penyelesaian tugas menentukan nilai, dan inklusi global. Tren harga AI beralih ke model hibrida, penetapan harga berbasis hasil tidak berlaku dalam jangka pendek, nilai transparansi harga terlalu tinggi, dan sebagian besar perusahaan belum siap menghadapi perubahan cepat dalam harga AI. (Sumber: 36氪)
Ledakan Perangkat Keras AI Konsumen di IFA, AI Bukan Lagi Plugin Fungsional, Melainkan Otak Rumah Tangga: IFA 2025 menunjukkan ledakan perangkat keras AI konsumen, di mana AI beralih dari konsep menjadi praktis, menjadi ‘otak di balik layar’ yang meningkatkan pengalaman produk. AI meresap jauh ke dalam peralatan rumah tangga seperti kulkas, mesin cuci, dan AC, mencapai pemahaman visual dan layanan proaktif, menekankan ‘nilai emosional’. Rumah pintar beralih dari ‘semua dapat dikendalikan’ menjadi ‘semua otonom’, dengan AI sebagai pusat untuk mengatur perangkat rumah tangga, seperti Samsung SmartThings dan LG ThinQ ON. AI juga ‘menghidupkan’ perangkat keras tradisional seperti boneka dan setrika, memberinya kemampuan untuk memahami dan memproses. (Sumber: 36氪)
7 Industri yang Akan Diambil Alih oleh AI pada Tahun 2026: Analis data meneliti pola aplikasi AI di perusahaan Fortune 500, memprediksi bahwa AI akan sepenuhnya mengubah tujuh industri besar dalam 3-5 tahun: keuangan, diagnosis medis, transportasi dan logistik, layanan hukum, pembuatan konten dan pemasaran, dukungan layanan pelanggan, dan kontrol kualitas manufaktur. AI akan menangani tugas-tugas rutin, sementara manusia akan fokus pada pengecualian dan keputusan strategis. Kecepatan transformasi tumbuh secara eksponensial, dengan para pelopor mendapatkan manfaat, sementara mereka yang beradaptasi belakangan menghadapi gangguan karir. Laporan ini menyediakan kerangka strategi karir. (Sumber: 36氪)
iPhone AI Versi Tiongkok, Akhirnya Akan Dirilis: Apple berencana meluncurkan Apple Intelligence ke pasar Tiongkok sebelum akhir tahun, bekerja sama dengan Alibaba untuk membangun sistem sisi perangkat, dan Baidu menyediakan dukungan Siri serta kecerdasan visual. Siri juga akan menyambut alat pencarian AI “answer engine”, yang mungkin didukung oleh Google, dan mempertimbangkan untuk mengintegrasikan model besar pihak ketiga. Langkah-langkah ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman bahasa Mandarin Siri dan kemampuan pencarian konten lokal, memperkuat daya saing Apple di pasar premium Tiongkok. (Sumber: 36氪)
Seorang Dokter AI Telah Tiba di Dunia Medis: Diagnosis berbantuan AI berkembang dari ‘hobi’ menjadi alat klinis, dengan sikap dokter yang terbagi. AI telah berevolusi melalui tiga tahap utama: pengenalan citra medis, triase cerdas dan pra-diagnosis berbantuan, serta diagnosis personalisasi berbasis model besar. Kasus praktik lokal di Tiongkok sangat banyak, seperti Baidu Health AI Smart Clinic, iFlytek Smart Medical Assistant, dan Tencent Miying. Namun, implementasinya masih menghadapi tantangan seperti kepercayaan, siklus data tertutup, dan atribusi tanggung jawab. Tren masa depan adalah integrasi ‘model besar + model kecil’ untuk mencapai diagnosis yang ditingkatkan secara spesialis. (Sumber: 36氪)
Kebutuhan Interkoneksi Berkecepatan Tinggi AIDC Terus Meningkat, Akankah OCS Menjadi Jawaban Berikutnya?: Seiring dengan pertumbuhan eksponensial volume data di pusat data AI, OCS (Optical Circuit Switch) sebagai solusi pertukaran optik penuh, diharapkan dapat mengatasi masalah latensi dan konsumsi energi yang disebabkan oleh switch listrik tradisional. OCS merekonstruksi jalur fisik sinyal optik, menghilangkan konversi optik-listrik, mencapai latensi rendah dan konsumsi daya rendah. Google telah banyak mengadopsi OCS di pusat datanya dan memperoleh manfaat signifikan. Nvidia meluncurkan Ethernet Spectrum-XGS, memberikan prospek luas untuk aplikasi OCS. Para raksasa berbondong-bondong masuk, dan ukuran pasar OCS diperkirakan akan melebihi 1,6 miliar USD pada tahun 2029. (Sumber: 36氪)
🧰 Alat
Siapa yang Tidak Menggunakan Akan Rugi, Karpathy Memuji GPT-5: Coding 10 Menit Mengalahkan Claude Satu Jam, Altman Langsung Membalas Terima Kasih: Pakar AI Karpathy memuji kemampuan coding GPT-5 Pro yang luar biasa, menyatakan bahwa ia menyelesaikan masalah yang tidak dapat dipecahkan oleh Claude Code dalam satu jam, hanya dalam 10 menit. Presiden OpenAI Greg Brockman juga menyatakan bahwa GPT-5 Pro adalah produk coding generasi berikutnya. Codex, sebagai agen pemrograman AI dari OpenAI, mengalami peningkatan kinerja drastis setelah mengintegrasikan GPT-5, dengan penggunaan meningkat sepuluh kali lipat dalam dua minggu, dianggap sebagai alat yang lebih kuat daripada produk seperti Devin dan GitHub Copilot. (Sumber: 36氪)
Nvidia Meluncurkan Sistem Universal Deep Research, Dapat Terhubung ke LLM Apa Pun, Mendukung Kustomisasi Pribadi: Nvidia meluncurkan sistem Universal Deep Research (UDR) yang mendukung kustomisasi pribadi dan dapat dihubungkan ke Large Language Model (LLM) apa pun. UDR memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan strategi penelitian menggunakan bahasa alami dan mengkompilasinya menjadi kode yang dapat dieksekusi, mengotomatiskan proses penelitian. Arsitektur yang tidak bergantung pada model dan antarmuka yang dapat dikontrol pengguna meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas penelitian, serta mengurangi biaya inferensi LLM melalui penjadwalan CPU. (Sumber: 36氪)
Kozi Space, Diam-diam Menyediakan AI Office Lengkap: ByteDance’s ‘Kozi Space’ telah ditingkatkan menjadi ‘ruang kerja AI satu atap’, mencakup fungsi seperti penulisan AI, PPT, desain, Excel, halaman web, dan podcast. Platform ini bertujuan untuk memungkinkan pengguna biasa menggunakan AI dengan mudah untuk belajar dan bekerja, sekaligus menyediakan platform alat AI untuk pengembang melalui ‘Kozi Developer Platform’ dan ‘Kozi Compass’ yang bersifat open-source. Kozi Space menekankan ‘Doubao Large Model’ sebagai fondasi untuk optimasi kinerja seluruh rantai, menawarkan pengalaman produk ‘seperti pengasuh’ dan ekosistem MCP yang kaya. (Sumber: 36氪)
Reddit r/LocalLLaMA: Beelzebub Canary Tools for AI Agents: Beelzebub adalah framework Go open-source yang menyediakan ‘canary tools’ (honeypot tools) untuk agen AI, digunakan untuk mendeteksi masalah keamanan seperti prompt injection dan tool hijacking. Dengan menyebarkan alat-alat yang tampak nyata namun sebenarnya tidak berbahaya ini, alarm fidelitas tinggi dapat dipicu segera setelah dipanggil, membantu memastikan keamanan agen AI. (Sumber: Reddit r/LocalLLaMA)
Reddit r/MachineLearning: TerraCode CLI: TerraCode CLI adalah asisten coding AI yang mampu mempelajari domain pengguna dan pengetahuan tingkat organisasi. Ia memahami seluruh struktur codebase melalui indeks kode semantik, mendukung pengunggahan dokumen dan spesifikasi, melakukan transfer pengetahuan interaktif, serta menyediakan analisis dan implementasi kode cerdas yang sadar konteks. (Sumber: Reddit r/MachineLearning)
The Machine Ethics podcast: Autonomy AI with Adir Ben-Yehuda: Adir Ben-Yehuda membahas Autonomy.ai, sebuah platform otomatisasi AI untuk pengembangan web front-end. Platform ini bertujuan untuk membantu perusahaan mengirimkan perangkat lunak lebih cepat dengan kode tingkat produksi. Diskusi juga mencakup optimasi diri LLM, penggantian pekerjaan, Vibe Coding, serta etika dan batasan LLM. (Sumber: aihub.org)
dotey: Nano Banana Browser: Pietro Schirano membangun ‘browser AI’ berdasarkan Nano Banana, yang dapat secara instan menghasilkan gambar AI untuk setiap situs web berdasarkan URL. Pengguna bahkan dapat menavigasi ke tautan lain, menciptakan pengalaman internet yang baru dan dihasilkan secara instan. (Sumber: dotey, osanseviero)
Windsurf Hampir Hancur oleh Devin, Banyak Bug, Dukungan Resmi “Mati”, Jutaan Pengguna Akan “Kabur”?: Windsurf baru-baru ini menghadapi masalah penurunan kinerja, bug yang terus-menerus, dan kurangnya dukungan resmi, menyebabkan keluhan dan hilangnya pengguna. Setelah Google mengakuisisi sebagian timnya, fitur Devin diperkenalkan ke Windsurf, tetapi masalah integrasi menyebabkan pengalaman pengguna memburuk. Pengembang menyerukan perbaikan bug, dan beberapa pengguna beralih ke alat coding lain, menimbulkan kekhawatiran tentang masa depan produk Windsurf. (Sumber: 36氪)
📚 Pembelajaran
Stanford: “Perang Para Dewa” Optimizer? AdamW Menang Berkat “Stabilitas” / Bukti Mengejutkan, Alumni Yao Class Tsinghua Mengungkap Jebakan “Percepatan 1.4x”: Mengapa Optimizer AI Tidak Sesuai Klaim?: Penelitian oleh tim Percy Liang dari Universitas Stanford dan alumni Yao Class Tsinghua, Kaiyue Wen, menunjukkan bahwa meskipun banyak optimizer baru mengklaim percepatan signifikan dibandingkan AdamW, efek percepatan sebenarnya seringkali lebih rendah dari yang diklaim, dan melemah seiring dengan peningkatan skala model. Penelitian ini menekankan pentingnya penyesuaian hyperparameter yang ketat dan evaluasi di akhir pelatihan, serta menemukan bahwa optimizer berbasis matriks berkinerja sangat baik pada model kecil, tetapi pilihan optimal terkait dengan ‘rasio data-model’. (Sumber: 36氪, 36氪)
TheTuringPost: Comprehensive Survey on Agentic RL: TheTuringPost membagikan survei komprehensif tentang Agentic RL (Reinforcement Learning), mencakup transisi dari LLM pasif ke pembuat keputusan aktif, keterampilan kunci (perencanaan, alat, memori, penalaran, refleksi, persepsi), skenario aplikasi, benchmark, lingkungan dan framework, serta tantangan dan arah masa depan. (Sumber: TheTuringPost, TheTuringPost)
NandoDF: Agentic Design Patterns Book: Seorang insinyur Google merilis buku gratis setebal 424 halaman berjudul ‘Agentic Design Patterns’, yang mencakup rekayasa prompt tingkat lanjut, framework multi-agen, RAG, penggunaan alat agen, dan MCP, serta menyediakan contoh kode praktis. (Sumber: NandoDF)
dair_ai: Top AI Papers of The Week: DAIR.AI merilis daftar makalah AI terkemuka minggu ini (1-7 September), mencakup rStar2-Agent, agen yang berevolusi sendiri, routing LLM adaptif, penelitian mendalam universal, penalaran implisit dalam LLM, penyebab halusinasi model bahasa, dan keterbatasan pengambilan berbasis embedding. (Sumber: dair_ai)
karminski3: ML Engineer Performance Optimization Guide: Blogger “karminski-dentist” membagikan panduan optimasi kinerja untuk insinyur Machine Learning, menjelaskan secara mendalam mengapa model besar saat ini dibatasi oleh bandwidth memori daripada kemampuan komputasi, memberikan pengetahuan optimasi kinerja yang praktis bagi para insinyur. (Sumber: karminski3, dotey)
💼 Bisnis
OpenAI Memperkirakan Pendapatan ChatGPT Tahun Ini Hampir 10 Miliar USD, Akan Membakar Uang 115 Miliar USD Sebelum 2029: OpenAI memperkirakan pendapatan ChatGPT tahun ini akan mencapai hampir 10 miliar USD, namun dalam lima tahun ke depan (2025-2029) akan menghabiskan total 115 miliar USD, terutama untuk pelatihan model AI, operasi pusat data, dan rencana pembangunan server sendiri. Meskipun pengeluaran modal sangat besar, OpenAI masih menerima investasi dengan valuasi tinggi dan berencana mengubah bisnis nirlaba menjadi struktur ekuitas tradisional untuk persiapan IPO. Perusahaan menghadapi pengeluaran besar dan tekanan persaingan talenta, namun prospek pendapatan membaik, dan berharap dapat mencapai margin keuntungan setingkat Facebook melalui monetisasi pengguna gratis. (Sumber: 36氪)
Di Balik Penyelesaian Kasus Hak Cipta Anthropic Senilai 1,5 Miliar USD: Mengapa Buku Menjadi Inti Pelatihan AI: Anthropic akan membayar setidaknya 1,5 miliar USD untuk menyelesaikan gugatan class action, dituduh menggunakan buku bajakan untuk melatih Claude. Kasus ini menjadi tonggak sejarah dalam sengketa hak cipta perusahaan AI, mengungkapkan pentingnya buku sebagai ‘corpus mendalam’ untuk model besar. Jumlah penyelesaian dapat dikelola dalam valuasi Anthropic, dan mungkin mendorong perusahaan AI lain untuk meniru ‘model penyelesaian’, memasukkan risiko pelanggaran hak cipta ke dalam strategi bisnis, tetapi menimbulkan tantangan jangka panjang bagi pencipta dan industri penerbitan. (Sumber: 36氪)
Setelah Keberhasilan Nano Banana Google, OpenAI Mengakuisisi Perusahaan Seharga 1,1 Miliar USD: OpenAI mengakuisisi platform eksperimen produk Statsig seharga 1,1 miliar USD, dan menunjuk pendirinya, Vijaye Raji, sebagai CTO divisi aplikasi. Akuisisi ini bertujuan untuk memperkuat kemampuan produk OpenAI, mempercepat transformasi model AI menjadi produk yang disukai dan berguna bagi pengguna. Langkah ini merupakan respons terhadap keberhasilan proyek ‘nano banana’ Google, menunjukkan bahwa fokus persaingan AI bergeser dari ‘kekuatan keras’ model ke ‘persaingan pengalaman produk’, di mana OpenAI berusaha menutupi kekurangannya dalam iterasi dan optimasi produk melalui akuisisi. (Sumber: 36氪)
🌟 Komunitas
Dampak AI terhadap Pasar Tenaga Kerja dan Pengembangan Karir: AI secara mendalam mengubah pasar tenaga kerja, menyebabkan berkurangnya pekerjaan tingkat pemula dan berpotensi merusak jenjang karir tradisional. Para ahli memprediksi AI akan sepenuhnya mengubah tujuh industri besar seperti keuangan dan perawatan kesehatan dalam 3-5 tahun. Persaingan talenta AI memanas, permintaan untuk posisi bergaji tinggi melonjak, tetapi pada saat yang sama, ini memberikan tekanan transformasi pada karyawan yang ada. Manajer produk senior berusia di atas 30 tahun, dengan pemahaman mendalam tentang bisnis dan arsitektur teknologi, lebih diminati di era AI, dan popularitas alat AI juga memungkinkan individu untuk ‘membayar untuk menang’ dalam pengembangan karir. (Sumber: 36氪, 36氪, 36氪, 36氪, Reddit r/artificial, Reddit r/ChatGPT, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
Diskusi Halusinasi AI dan Keandalan Model: Penelitian OpenAI mengungkapkan bahwa halusinasi AI berasal dari mekanisme evaluasi yang menghargai tebakan daripada mengakui ketidakpastian, memaksa model menjadi ‘peserta ujian’. Pengguna melaporkan bahwa GPT-5 Pro kuat dalam coding tetapi kurang dalam penulisan kreatif, dan model memberikan saran yang bertentangan di bidang-bidang kritis seperti saran medis. Komunitas membahas indeterminisme AI, serta masalah kecenderungan Claude Code CLI terhadap ‘solusi sederhana’, yang mencerminkan perhatian dan tantangan berkelanjutan pengguna terhadap keandalan, akurasi, dan pola perilaku model AI. (Sumber: 36氪, 36氪, mbusigin, JimDMiller, eliebakouch, ZeyuanAllenZhu, Reddit r/artificial, Reddit r/ClaudeAI)
Etika Sosial AI dan Hubungan Manusia-Mesin: Survei menunjukkan bahwa 25% anak muda menerima hubungan romantis dengan AI, dengan keinginan pria lebih tinggi daripada wanita, menandakan dunia hubungan intim manusia-mesin akan datang. Namun, AI juga menimbulkan kekhawatiran tentang evolusi manusia, serta kemungkinan AI menciptakan realitas palsu yang dapat menyebabkan ‘cognitive drift’, mengikis realitas bersama. Geoffrey Hinton mengusulkan untuk memberikan ‘naluri keibuan’ pada AI, memicu diskusi tentang etika dan nilai-nilai AI. Pada saat yang sama, munculnya seni AI juga membuat orang merenungkan definisi seni dan nilai kreasi manusia. (Sumber: 36氪, Reddit r/artificial, Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence)
Refleksi Perangkat Keras AI dan Pengalaman Pengguna: Perangkat keras AI eksternal seperti AI Key mencoba meningkatkan kemampuan AI ponsel, tetapi artikel ini mempertanyakan kebutuhannya, berpendapat bahwa ponsel itu sendiri sudah merupakan platform AI yang kuat, dan perangkat keras AI independen seperti Humane Ai Pin dan Rabbit R1 mengalami kegagalan dalam rantai pasokan dan pengalaman pengguna. Meskipun pasar hewan peliharaan AI sedang booming, umpan balik pengguna menunjukkan nilai emosional yang berlebihan tetapi kurangnya rasa kebersamaan, dengan pendorong pembelian utama berasal dari ‘mainan’ itu sendiri. Diskusi ini mencerminkan refleksi mendalam pasar terhadap posisi produk perangkat keras AI, kepraktisan, dan kebutuhan nyata pengguna. (Sumber: 36氪, 36氪, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA)
Kontroversi Metodologi Evaluasi Model AI: Komunitas terlibat dalam diskusi sengit mengenai efektivitas evaluasi model AI (Evals). Beberapa berpendapat bahwa Evals tidak mati, melainkan sangat diperlukan untuk memverifikasi fungsionalitas sistem, tetapi perlu diselaraskan dengan masalah pengguna untuk menghindari generalisasi. Ada juga pandangan yang menunjukkan bahwa A/B testing adalah bagian dari Evals, dan menekankan bahwa ‘eval’ harus diganti dengan ‘experiment’ untuk pemikiran yang lebih jelas. Pada saat yang sama, ketergantungan berlebihan pada LLM dalam eksperimen ML menyebabkan bug, memicu refleksi tentang keseimbangan antara keandalan kode dan struktur eksperimen. (Sumber: HamelHusain, sarahcat21, Reddit r/MachineLearning)
Pengalaman Pengguna dan Preferensi OpenAI dan Claude: Pengguna memiliki perbedaan pengalaman dan preferensi terhadap model OpenAI dan Claude. Para ahli seperti Karpathy menyatakan bahwa GPT-5 Pro berkinerja luar biasa dalam coding, tetapi ada juga pengguna yang mengeluh bahwa mode router GPT-5 kurang baik dalam membaca makalah. Pada saat yang sama, banyak pengguna Claude Code membatalkan atau menurunkan langganan karena penurunan kinerja, beralih ke GPT-5 Codex. Diskusi ini mencerminkan perbandingan rinci pengguna terhadap kinerja, keandalan, dan pengalaman pengguna alat AI yang berbeda untuk tugas-tugas tertentu. (Sumber: aidan_mclau, imjaredz, Reddit r/ClaudeAI)
Daya Komputasi AI dan Hambatan Infrastruktur: Memori perangkat keras dianggap sebagai hambatan untuk AI generatif, dengan pertumbuhan skala model Transformer jauh melampaui pertumbuhan memori akselerator, menyebabkan masuknya ke dunia ‘memory-bound’. Pada saat yang sama, sumber daya komputasi/memori yang dibutuhkan untuk menghasilkan gambar tampaknya jauh lebih rendah daripada model teks, menimbulkan pertanyaan tentang efisiensi alokasi sumber daya. Dalam implementasi nyata, anggaran 5000 Euro untuk membangun server inferensi LLM untuk 24 siswa juga menyoroti tantangan biaya daya komputasi AI dan infrastruktur. (Sumber: mbusigin, EERandomness, Reddit r/LocalLLaMA)
Visi AGI dan Eksplorasi Esensi AI: Komunitas membahas definisi AGI (Artificial General Intelligence), serta apakah esensi AI itu ‘menakutkan dan tidak suci’, terutama saat memahami mekanisme kompleksnya. Beberapa berpendapat bahwa OpenAI adalah kombinasi dari departemen CS terkemuka dan keyakinan AGI, tetapi ada juga yang khawatir tentang risiko AI, percaya bahwa risiko terbesar saat ini adalah geopolitik, dan di masa depan mungkin berasal dari AI itu sendiri. Pada saat yang sama, definisi kode sumber di era coding AI sedang dipikirkan ulang, di mana ia harus menjadi konten ‘terkait memori’ yang dapat dipahami oleh manusia dan LLM. (Sumber: menhguin, Teknium1, jam3scampbell, scaling01, bigeagle_xd)
nptacek: Pay to Win in Career with AI: Nathan Lambert dan nptacek membahas bagaimana saat ini seseorang dapat ‘membayar untuk menang’ dalam karir dengan menggunakan alat AI yang lebih baik (seperti GPT-5 Pro), dinamika ini mirip dengan video game, menekankan peningkatan produktivitas pribadi yang besar dari alat AI. (Sumber: nptacek)
teortaxesTex: OpenAI User Chats Retention: Diskusi tentang situasi OpenAI saat ini yang diperintahkan pengadilan untuk menyimpan semua riwayat chat pengguna tanpa batas waktu, serta masalah regulasi pemerintah yang mungkin timbul dari laboratorium AI yang menyimpan sejumlah besar data pemikiran pribadi manusia. (Sumber: teortaxesTex)
💡 Lain-lain
Taobao Mulai Menguji “Bantu Saya Pilih”, Kini AI Benar-benar Akan Membantu Semua Orang Berbelanja: Taobao menguji fitur panduan belanja e-commerce AI “Bantu Saya Pilih”, bertujuan untuk mengoptimalkan pengalaman pembelian pengguna melalui AI, beralih dari memberdayakan pedagang menjadi campur tangan dalam proses pembelian konsumen. Langkah ini merupakan perpanjangan dari strategi e-commerce AI Alibaba, untuk mengatasi tantangan perubahan perilaku pengguna ke pencarian AI dan penurunan kemampuan deskripsi kebutuhan yang akurat. Munculnya aplikasi belanja AI (seperti Amazon “Beli untuk Saya”, OpenAI Operator), memanfaatkan kepercayaan buta pengguna terhadap AI, menjadikan AI sebagai “mentor belanja”, memperpendek jalur transaksi. (Sumber: 36氪)
Kacamata Pintar Menggila di IFA: Interaksi AR Menjadi Standar, Produk “Mengurangi Fitur” Menuju Momen Transformasi Kualitatif: Di pameran IFA 2025, kategori kacamata pintar memasuki ‘momen transformasi kualitatif’. Produk seperti BleeqUp Ranger, melalui ‘pengurangan fitur’, berfokus pada pasar niche (seperti bersepeda), mengoptimalkan daya tahan baterai dan fungsi profesional. Tampilan AR dan interaksi yang beragam menjadi standar untuk lini produk umum, seperti tampilan waveguide optik pada Rokid Glasses dan interaksi touchpad/cincin pada INMO. Industri ini beralih dari ‘apa yang diberikan produsen’ menjadi ‘ekosistem aplikasi yang dibangun bersama oleh pengguna’. (Sumber: 36氪)
Hu Yong: Di Era AI, “Humaniora Berguna”: Profesor Hu Yong menunjukkan bahwa meskipun era AI membawa risiko ‘cognitive offloading’, ilmu humaniora menjadi lebih penting dari sebelumnya. Ia menekankan ‘manusia untuk manusia, mesin untuk mesin’, bahwa AI tidak dapat menggantikan kognisi terwujud, emosi, motivasi belajar, dan kreativitas tingkat planet manusia. Pendidikan harus mengembangkan soft skill seperti komunikasi, kolaborasi, pemikiran kritis, dan kreativitas, serta membayangkan ‘pembelajaran tanpa nilai’. Humaniora dan ilmu sosial membantu manusia memahami diri sendiri dan menghadapi dampak sosial yang dibawa oleh AI. (Sumber: 36氪)