Kata Kunci：Google TPU, GPT-5, NVIDIA, OpenAI, Google Earth AI, Anthropic, Pengembangan obat berbasis AI, Komputasi AI, Sistem komputasi pembelajaran mesin luar angkasa, Kemampuan pembuktian matematika GPT-5, Penalaran geospasial tingkat planet, Superkomputer DGX SuperPOD, Tren penurunan harga model AI
🔥 Sorotan Utama
Google TPUs Meluncur ke Luar Angkasa, Menjelajahi Sistem Komputasi ML yang Dapat Diskalakan: Sundar Pichai mengumumkan “Project Sun Catcher,” yang bertujuan untuk menjelajahi pembangunan sistem komputasi pembelajaran mesin yang dapat diskalakan di luar angkasa, memanfaatkan energi surya. Penelitian awal menunjukkan bahwa Google Trillium-generation TPUs tidak rusak dalam uji radiasi orbit bumi rendah yang disimulasikan, namun manajemen termal dan keandalan sistem di orbit masih menjadi tantangan besar. Google berencana untuk meluncurkan dua satelit prototipe bekerja sama dengan Planet pada awal 2027, menandai langkah penting dalam perluasan komputasi AI ke luar angkasa. (Sumber: fchollet
)
GPT-5 Menunjukkan Kemampuan Baru dalam Pembuktian Matematika, Terence Tao Mengakui Penelitian Berbantuan AI: Matematikawan dari Princeton dan Ohio State University menemukan bahwa GPT-5, dengan bantuan Lean, berhasil memformalkan contoh tandingan masalah Erdős yang telah menjadi tantangan selama 30 tahun, bahkan mengungkapkan bahwa masalah tersebut sebenarnya telah terpecahkan 30 tahun lalu namun terabaikan. Terence Tao menyebut ini sebagai kasus menarik dari pembuktian berbantuan komputer dan menekankan peran AI sebagai asisten yang kuat, bukan matematikawan independen, menandakan era “industrialisasi” dalam penelitian matematika. (Sumber: 36氪
)
Google Earth AI Meluncurkan Agen Tingkat Bumi, Memberdayakan Penalaran Geospasial: Google, menggabungkan pengalaman puluhan tahun dalam pemodelan dunia dan kemampuan penalaran canggih Gemini, meningkatkan Earth AI, untuk pertama kalinya mencapai penalaran geospasial kompleks skala bumi. Sistem ini secara otomatis dapat menghubungkan model seperti prakiraan cuaca, peta populasi, dan citra satelit, digunakan untuk pemantauan lingkungan, respons bencana, misalnya memberikan peringatan banjir kepada 2 miliar orang, dan membuka model inti kepada penguji melalui platform cloud. (Sumber: 36氪
)
NVIDIA Bermitra dengan Eli Lilly, Membangun Pabrik Pengembangan Obat AI dengan Ratusan Miliar Kekuatan Komputasi: NVIDIA dan Eli Lilly bekerja sama untuk mengerahkan superkomputer DGX SuperPOD yang dibangun dengan 1000 GPU B300, menciptakan “pabrik super AI” khusus pertama di industri farmasi global. Pabrik ini akan digunakan untuk penemuan dan pengembangan obat, mempercepat penyaringan molekul, meningkatkan tingkat keberhasilan sintesis, untuk mengatasi tantangan biaya tinggi, siklus panjang, dan tingkat keberhasilan rendah dalam R&D farmasi tradisional, menandai masuknya industri farmasi ke dalam perlombaan senjata AI. (Sumber: 36氪
)
🎯 Tren
Anthropic Merilis Cetak Biru Pertumbuhan Agresif, Proyeksi Pendapatan Melebihi $70 Miliar pada 2028: Perusahaan AI Anthropic secara signifikan menaikkan proyeksi pertumbuhan tiga tahun ke depan, memperkirakan pendapatan akan melampaui $70 miliar pada tahun 2028, dan menghasilkan arus kas $17 miliar, didorong oleh permintaan kuat dari pelanggan perusahaan untuk model AI-nya. Pendapatan tahunan Claude Code, asisten pemrogramannya, telah mendekati $1 miliar, dan diperkirakan akan mencapai arus kas positif paling cepat pada tahun 2027, lebih cepat dari OpenAI. (Sumber: 36氪
)
OpenAI dan AWS Mencapai Kemitraan Komputasi $38 Miliar, Raksasa Silicon Valley Bersekutu: OpenAI dan Amazon AWS mencapai perjanjian kemitraan strategis komputasi awan senilai $38 miliar, yang akan sepenuhnya mengakses sumber daya komputasi AWS, termasuk GPU dan CPU NVIDIA generasi terbaru. Langkah ini dipandang sebagai langkah kunci bagi OpenAI untuk mewujudkan rencana infrastruktur komputasi triliunnya, dan juga mencerminkan strategi raksasa AI untuk mencari pemasok yang beragam dalam perlombaan senjata komputasi. (Sumber: 36氪
)
Biaya AI Anjlok dan Restrukturisasi Nilai Tenaga Kerja Manusia: Harga model AI menurun dengan kecepatan yang mengkhawatirkan, misalnya, biaya model setingkat GPT-3.5 anjlok 280 kali lipat dalam setahun, dan model paling canggih bahkan mencapai 900 kali lipat. Hal ini menyebabkan popularitas aplikasi AI, namun pada saat yang sama, harga layanan manusia yang sulit digantikan oleh AI (seperti pekerjaan rumah tangga, perawatan, perbaikan) terus meningkat, membentuk paradoks “deflasi AI, inflasi manusia,” yang merestrukturisasi struktur nilai tenaga kerja. (Sumber: 36氪
)
Status dan Masa Depan Aplikasi AI dalam E-commerce “Double Eleven”: Pada “Double Eleven” 2025, platform e-commerce sepenuhnya memperkenalkan fitur AI, seperti AI Universal Search, AI Personal Shopper, AI Virtual Try-on, dll., yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan pengalaman konsumen. Namun, survei menunjukkan bahwa persepsi konsumen terhadap fitur AI masih rendah, dan ada masalah seperti pemahaman niat yang tidak akurat dan proses belanja yang rumit. Platform berharap AI dapat merekonstruksi distribusi lalu lintas, memberdayakan pedagang, dan menjelajahi model e-commerce aplikasi AI-native independen dan agen cerdas yang baru. (Sumber: 36氪
)
Kekhawatiran tentang Dampak AI terhadap Lingkungan Semakin Meningkat: Diskusi media sosial menunjukkan bahwa perkembangan pesat AI menyebabkan peningkatan permintaan komputasi, dengan pusat data baru mengonsumsi sejumlah besar listrik dan sumber daya air, memperburuk beban lingkungan. Misalnya, pusat data di Georgia telah memengaruhi pasokan air setempat, menimbulkan kekhawatiran tentang tekanan pada jaringan listrik dan polusi lingkungan. (Sumber: Reddit r/ArtificialInteligence
)
Masalah “Depresiasi” yang Disebabkan oleh Pembaruan dan Pemeliharaan Model AI: Anthropic merilis komitmen untuk menyimpan bobot model AI versi lama, untuk mengatasi masalah “depresiasi” yang disebabkan oleh pembaruan model, menghindari pengguna kehilangan hasil historis karena iterasi model. Langkah ini memicu diskusi di komunitas tentang manajemen siklus hidup model AI, tanggung jawab etis, dan “kesejahteraan model.” (Sumber: MatthewJBar
)
Dampak dan Redefinisi AI terhadap Pasar Tenaga Kerja: Fenomena “boomerang” muncul dalam gelombang PHK yang didorong AI, di mana karyawan dipekerjakan kembali oleh mantan majikan mereka, menyiratkan masalah perencanaan dalam keputusan PHK perusahaan. Pada saat yang sama, AI mengambil alih tugas-tugas rutin mendorong orang untuk memikirkan kembali definisi “pekerjaan non-rutin,” di mana pekerjaan manusia mungkin beralih ke bidang kreatif, emosional, dan bidang lain yang sulit digantikan AI, menyoroti dampak mendalam AI terhadap pasar tenaga kerja dan redefinisi esensi pekerjaan. (Sumber: Reddit r/artificial
)
AI dalam Pendidikan Anak: Tencent Research Institute Merilis Penilaian Kesesuaian AI untuk Anak-anak yang Ditinggalkan: Penilaian menunjukkan bahwa model bahasa besar (LLM) berkinerja baik dalam memberikan dukungan dasar seperti keamanan informasi dan akurasi konten untuk anak-anak yang ditinggalkan, tetapi memiliki kekurangan yang jelas dalam kemampuan tingkat tinggi seperti empati, dukungan hubungan, dan pemberdayaan diri. AI menunjukkan kinerja terbaik dalam masalah emosional, tetapi kurang memahami secara mendalam situasi nyata, yang dapat menyebabkan anak-anak terlalu bergantung pada “saran otoritatif” AI, menimbulkan kekhawatiran tentang kesetaraan pendidikan dan perkembangan otonomi anak. (Sumber: 36氪
)
Peran Dominan Faktor Non-Teknis dalam Pemilihan Teknologi AI: Steve Francia, pemimpin teknologi senior Google, menunjukkan bahwa 90% keputusan pemilihan teknologi seperti bahasa pemrograman tidak terkait dengan teknologi itu sendiri, melainkan dipengaruhi oleh “dialog tak terlihat” seperti identitas pribadi, afiliasi emosional, dan label profesional. Melalui studi kasus pribadinya, ia mengungkapkan bahwa bias semacam ini dapat menyebabkan perusahaan kehilangan peluang pasar dan biaya melonjak, menekankan pentingnya mengubah perdebatan teknis menjadi pertimbangan ekonomi. (Sumber: 36氪)
Pembatasan AI pada Pembuatan Konten Memicu Diskusi tentang Kebebasan Berkreasi: Diskusi media sosial menunjukkan bahwa perusahaan AI besar umumnya membatasi pembuatan konten pornografi, kekerasan, berdarah, berhak cipta, atau yang dapat mengidentifikasi orang sungguhan. Tren ini menimbulkan kekhawatiran tentang kebebasan berkreasi, dengan beberapa pihak berpendapat bahwa masyarakat memperlakukan semua komputer sebagai “komputer sekolah,” membatasi potensi AI dalam seni dan ekspresi. (Sumber: brickroad7)
🧰 Alat
Alat Pengkodean AI Terus Berkembang, Meningkatkan Efisiensi Pengembangan dan Manajemen Model: Anthropic Claude Code menawarkan kredit gratis tetapi pengalaman versi web kurang optimal, alat “AskUserQuestion” meningkatkan interaksi mode agen. VS Code menambahkan fitur manajemen model bahasa, LangChain merilis seri middleware Agent dan alat LangSmith, Imbue Sculptor memberikan saran kualitas kode. OpenAI Codex terintegrasi dengan Slack, FactoryAI Droid menyederhanakan orkestrasi GPT/Claude, bersama-sama mendorong pengkodean berbantuan AI menuju arah yang lebih efisien dan cerdas. (Sumber: Reddit r/ClaudeAI
)
Reka Merilis Server MCP Gratis, Memberdayakan Obrolan AI dan Pengembangan Agen: Reka Labs meluncurkan server MCP (Model Context Protocol) gratis, mendukung pengembang untuk menyebarkan model ML, RAG, atau Agen dengan sedikit kode, dan mengintegrasikan fungsi pencarian online, pemeriksaan fakta AI, dll., secara signifikan meningkatkan potensi aplikasi obrolan AI. (Sumber: RekaAILabs)
Perplexity Finance Menjadi Alat Keuangan AI Terkemuka, Memberikan Bantuan Konsultasi Profesional: Perplexity Finance menerima pujian luas atas kemampuan analisis keuangan AI-nya yang luar biasa, dianggap sebagai alat keuangan AI terbaik tahun 2025. Pada saat yang sama, alat AI menunjukkan potensi besar dalam menangani tagihan rumah sakit yang tinggi, secara signifikan mengurangi tagihan besar dengan mengidentifikasi kesalahan pengkodean, menyoroti nilai pemberdayaan AI di bidang konsultasi profesional. (Sumber: AravSrinivas
)
Notion Meluncurkan Catatan Rapat AI, Bilibili Mewujudkan Terjemahan Suara AI, Meningkatkan Efisiensi Harian: Notion meluncurkan fitur catatan rapat AI, mewujudkan manajemen rapat terintegrasi, Bilibili meluncurkan terjemahan suara AI yang dapat mereplikasi nada suara. Alat AI ini semakin meresap ke dalam pekerjaan dan kehidupan sehari-hari, meningkatkan efisiensi melalui otomatisasi dan intelijen. (Sumber: zachtratar
)
Alat Pembuatan Video AI Berbasis Agen, LeBao Screen Mirroring Menjelajahi Mode Interaksi AI Baru: Agen alat video AI menyederhanakan proses pembuatan yang kompleks, mengintegrasikan beberapa alat ke dalam satu agen obrolan. LeBao Screen Mirroring juga meluncurkan solusi screen mirroring AI, mengontrol interaksi multi-layar melalui perintah bahasa alami, meningkatkan screen mirroring dari fungsi tampilan menjadi pintu masuk kolaborasi cerdas, bersama-sama menjelajahi aplikasi baru AI dalam interaksi multimedia dan pembuatan konten. (Sumber: fabianstelzer
)
Reddit MCP Buddy Mengintegrasikan Anthropic Directory, Mewujudkan Analisis Data Komunitas Cerdas: Reddit MCP Buddy telah disetujui oleh Anthropic Directory, memungkinkan instalasi satu klik, pengguna dapat dengan mudah menggunakan agen AI untuk mencari, menganalisis diskusi komunitas Reddit, mendapatkan sentimen pasar, intelijen produk, dan saran karier, tanpa konfigurasi manual, sangat menyederhanakan proses wawasan data komunitas. (Sumber: Reddit r/ClaudeAI
)
LangGraph Deep Agents Membangun Perencana Wisata Kuliner, Menunjukkan Potensi Arsitektur Multi-Agen: Seorang pengembang menggunakan LangGraph Deep Agents untuk membangun perencana wisata kuliner, mengoordinasikan beberapa sub-agen spesialis melalui agen pengawas, mencapai perencanaan dan pelaksanaan tugas yang kompleks, menunjukkan potensi kuat arsitektur multi-agen dalam aplikasi dunia nyata. (Sumber: hwchase17)
Augmentcode Merilis Panduan Praktik Skala Rekayasa Berbasis AI: Augmentcode meluncurkan panduan praktik skala rekayasa berbasis AI, menyediakan peta jalan empat tahap dari eksperimen hingga inovasi berkelanjutan. Panduan ini menekankan pentingnya juara AI sebagai fasilitator, AI yang sadar konteks, serta kerangka kerja untuk mengintegrasikan dan mengukur dampak AI dalam siklus hidup pengembangan perangkat lunak, bertujuan untuk membantu tim mencapai dampak AI tingkat organisasi dalam rekayasa. (Sumber: TheTuringPost
)
📚 Pembelajaran
Video Pidato PyTorch Conference 2025 Tersedia di YouTube: Video pidato dari PyTorch Conference 2025 telah tersedia di YouTube, mencakup penelitian mutakhir seperti mesin eksekusi terdistribusi Monarch, Kimi K2 dari Moonshot AI, Olmo-Thinking dari AI2, Marin dari Together, serta berbagai topik teknis seperti pemrograman GPU, pra-pelatihan MoE, PyTorch terdistribusi, dan toleransi kesalahan, menyediakan sumber daya pembelajaran yang kaya bagi pengembang. (Sumber: eliebakouch
)
nanochat Karpathy sebagai Proyek Praktik Pendidikan AI: Karpathy, salah satu pendiri OpenAI, memposisikan nanochat sebagai “ChatGPT seharga $100 yang bisa dibawa pulang,” bertujuan untuk menyediakan platform eksperimen melalui model mini, membantu siapa pun memahami kecerdasan pembelajaran mesin. Proyek ini mencakup siklus pembelajaran lengkap pra-pelatihan, fine-tuning terawasi, dan pembelajaran penguatan, menekankan praktik langsung dengan model mikro untuk memperdalam pemahaman tentang esensi AI. (Sumber: TheTuringPost
)
Proyek Open-Source GPT-OSS Diimplementasikan dari Awal, Tanpa PyTorch dan GPU: Seorang pengembang mengimplementasikan model GPT-OSS dari awal menggunakan Python murni, tanpa bergantung pada PyTorch atau GPU, dan merilis tutorial blog serta repositori kode yang terperinci. Proyek ini menjelaskan secara mendalam konsep inti LLM modern seperti GQA, MoE, RoPE, bertujuan untuk membantu pemula memahami arsitektur Transformer dari prinsip pertama. (Sumber: Reddit r/deeplearning)
Arxiv Troller: Alat Pencarian dan Manajemen Makalah Arxiv Baru: Untuk mengatasi kekurangan arxiv-sanity-lite, seorang pengembang meluncurkan alat pencarian makalah Arxiv baru “arxiv troller.” Alat ini mendukung pengelompokan makalah, pencarian makalah serupa, dan berencana untuk menambahkan pencarian kesamaan berdasarkan kutipan serta fungsi penghapusan hasil yang tidak diinginkan, bertujuan untuk menyediakan pengalaman organisasi dan penemuan makalah yang lebih lancar. (Sumber: Reddit r/MachineLearning)
Microsoft Mengusulkan AsyncThink, Membuka Era “Organisasi Agen” AI: Tim Microsoft mengusulkan metode inferensi LLM baru “AsyncThink,” yang mengatur proses pemikiran internal menjadi struktur yang dapat dieksekusi secara bersamaan, mengatasi masalah latensi tinggi dan adaptabilitas buruk dalam metode pemikiran paralel yang ada. Eksperimen menunjukkan bahwa AsyncThink, sambil meningkatkan akurasi penalaran matematika, mengurangi latensi inferensi sebesar 28%, dan dapat digeneralisasi ke tugas yang belum pernah dilihat. (Sumber: 36氪
)
Peking University & ByteDance Merilis Open-o3 Video, Model Video Penalaran Spasial-Temporal Pertama: Tim gabungan Peking University dan ByteDance merilis Open-o3 Video, model open-source pertama yang menyematkan bukti spasial-temporal eksplisit ke dalam seluruh proses penalaran video. Model ini dapat menunjukkan “kapan dan di mana” suatu peristiwa terjadi secara bersamaan, mengadopsi arsitektur non-agen, menghindari panggilan alat yang kompleks, dan mengungguli GPT-4o dan Gemini-2-Flash dalam beberapa uji penalaran video. (Sumber: 36氪
)
Tuzhan & Peking University Uniworld V2 Memecahkan SOTA Pengeditan Gambar, Unggul dalam Bahasa Mandarin dan Kontrol Detail: Tuzhan Intelligent dan tim UniWorld Universitas Peking merilis model UniWorld-V2, memperkenalkan kerangka kerja pelatihan pasca-penguatan UniWorld-R1, untuk pertama kalinya menerapkan optimasi strategi RL ke model pengeditan gambar arsitektur terpadu. UniWorld-V2 mengungguli model closed-source terkemuka seperti GPT-Image-1 dalam benchmark GEdit-Bench dan ImgEdit, terutama unggul dalam penguasaan font Mandarin dan kontrol spasial yang presisi. (Sumber: 36氪
)
BERT sebagai Model Difusi Teks, Karpathy Merefleksikan Era Autoregresif: Penelitian Nathan Barry menunjukkan bahwa BERT pada dasarnya adalah kasus khusus dari model difusi teks, yang dapat diperluas menjadi generator teks melalui tingkat masking dinamis. Penemuan ini memicu pemikiran Karpathy tentang mekanisme generasi LLM, berpendapat bahwa generasi autoregresif bukanlah satu-satunya paradigma, dan model difusi masih memiliki potensi besar di bidang generasi teks. (Sumber: 36氪
)
Kerangka NOBLE ETH Zurich, Mensimulasikan Dinamika Neuron 4200 Kali Lebih Cepat: ETH Zurich dan institusi lainnya mengusulkan kerangka kerja pembelajaran mendalam NOBLE, untuk pertama kalinya memvalidasi melalui data eksperimen korteks otak manusia, secara langsung mempelajari dinamika non-linear neuron dari data eksperimen. Kecepatan simulasinya 4200 kali lebih cepat daripada pemecah numerik tradisional, dapat secara akurat mereplikasi perilaku neuron dan menghasilkan respons saraf jenis baru, meletakkan dasar untuk simulasi jaringan neuron skala besar. (Sumber: 36氪
)
BRAINS: Sistem Peningkatan Retrieval untuk Deteksi dan Pemantauan Penyakit Alzheimer: BRAINS adalah sistem baru yang memanfaatkan kemampuan penalaran kuat Large Language Model (LLM) untuk deteksi dan pemantauan Penyakit Alzheimer (AD). Sistem ini memiliki modul diagnosis kognitif dan modul retrieval kasus, melalui fine-tuning LLM pada dataset kognitif dan neuroimaging, serta menggabungkan kasus serupa yang diambil, secara efektif mengklasifikasikan tingkat keparahan penyakit dan mengidentifikasi tanda-tanda awal penurunan kognitif. (Sumber: HuggingFace Daily Papers)
TWIST2: Sistem Akuisisi Data Robot Humanoid Portabel yang Dapat Diskalakan: Sistem ini menggunakan PICO4U VR dan robot leher khusus untuk mencapai kontrol seluruh tubuh, dapat secara efisien mengumpulkan data keterampilan robot humanoid yang lincah dan bergerak dalam jangka panjang. Sistem TWIST2 sepenuhnya dapat direplikasi dan open-source, meletakkan dasar untuk kontrol otonom strategi visuomotor robot humanoid, menunjukkan kemampuan pengumpulan data yang efisien. (Sumber: HuggingFace Daily Papers)
💼 Bisnis
CEO NVIDIA Jensen Huang Menjual Saham Senilai $1 Miliar, Menghadapi Pasar Tiongkok yang Hampir Nol dan Tekanan Short-Selling: CEO NVIDIA Jensen Huang telah menjual saham senilai lebih dari $1 miliar sejak Juni, sementara harga saham perusahaan menghadapi tekanan short-selling dari investor seperti Michael Burry. Terpengaruh oleh kontrol ekspor AS, pangsa pasar chip AI NVIDIA di Tiongkok telah mendekati nol, menghadapi kerugian pendapatan miliaran dolar. Jensen Huang, melalui “diplomasi ayam goreng,” memperkuat kerja sama dengan raksasa Korea Selatan, berusaha membangun “Aliansi Rantai Pasokan AI Asia Timur” untuk mengatasi tantangan. (Sumber: 36氪
)
“Saham Robot Humanoid Pertama” UBTECH Kembali Meraih Pesanan Ratusan Juta, Proses Industrialisasi Dipercepat: UBTECH memenangkan proyek “Pusat Pengumpulan Data Robot Humanoid Zigong Digital Investment,” mendapatkan pesanan besar senilai 159 juta yuan, untuk pengadaan robot humanoid Walker S2 terbaru. Ini adalah pesanan besar lainnya setelah kontrak 250 juta yuan pada bulan September, menunjukkan kemajuan berkelanjutan dalam proses industrialisasi robot humanoid, namun perusahaan masih menghadapi tekanan keuntungan. (Sumber: 36氪
)
Fenomena “Shelling” Perusahaan Startup AI Umum, 73% Bergantung pada API Pihak Ketiga: Sebuah survei rekayasa balik terhadap 200 perusahaan startup AI menunjukkan bahwa 73% perusahaan yang mengklaim “teknologi yang dikembangkan sendiri” sebenarnya sangat bergantung pada API pihak ketiga seperti ChatGPT, Claude, dll., dengan margin keuntungan setinggi 75 hingga 1000 kali lipat. Laporan ini mengungkapkan masalah pembesaran pemasaran yang umum di kalangan startup AI, dan menyerukan peningkatan transparansi, investor perlu mengevaluasi dengan hati-hati. (Sumber: 36氪
)
🌟 Komunitas
Agen Pengkodean AI Menyalakan Kembali Semangat Pemrograman Pengembang: Banyak pengembang menyatakan bahwa agen pengkodean AI (seperti Claude Code) sangat meningkatkan pengalaman pemrograman, memungkinkan mereka untuk dengan cepat membangun prototipe dan mempelajari teknologi baru dalam waktu yang lebih singkat. Mode “belajar sambil membangun” ini membuat pemrograman lebih menyenangkan dan efisien, bahkan menyalakan kembali semangat untuk pemrograman. (Sumber: Reddit r/ArtificialInteligence)
ChatGPT Memicu Ketidakpuasan Pengguna karena Terlalu Banyak Pertanyaan dan “Pujian Tanpa Otak”: Pengguna ChatGPT mengeluh bahwa model tersebut mengajukan terlalu banyak pertanyaan klarifikasi sebelum menjawab pertanyaan sederhana, dan balasannya terlalu memuji, bahkan muncul fenomena “pujian tanpa otak.” Pengguna mempertanyakan metode pelatihannya dan kegunaannya, berpendapat bahwa hal ini secara serius memengaruhi produktivitas, dan mempertimbangkan untuk beralih ke model lain. (Sumber: Reddit r/ChatGPT
)
ChatGPT Digunakan untuk Dukungan Emosional, Meringankan Kesedihan Pengguna: Seorang pengguna berbagi bahwa setelah kematian tak terduga hewan peliharaannya, ChatGPT memberikan balasan yang lembut dan penuh kasih sayang yang tidak terduga, membantunya mengatasi kesedihan dan rasa menyalahkan diri sendiri. Ini menunjukkan potensi alat AI dalam memberikan dukungan emosional, melalui mendengarkan dan respons non-judgmental, memenuhi kebutuhan emosional pengguna di saat-saat khusus. (Sumber: Reddit r/ChatGPT
)
“Membuktikan Identitas Manusia” Menjadi Tantangan Baru yang Didorong AI: Dengan konten yang dihasilkan AI semakin realistis, bagaimana membuktikan diri sebagai manusia di internet menjadi masalah yang semakin mendesak. Teknologi pemindaian iris seperti Orb dari Worldcoin bertujuan untuk menyediakan verifikasi identitas manusia yang melindungi privasi, untuk mengatasi tantangan proliferasi bot AI, memicu diskusi komunitas tentang privasi data dan infrastruktur identitas masa depan. (Sumber: Reddit r/artificial
)
Iklan AI Coca-Cola Memicu Reaksi Keras Publik: Iklan Natal Coca-Cola yang 100% dibuat oleh AI tahun ini mendapat banyak ulasan negatif, dikritik karena “kurang jiwa” dan “plotnya terbatas oleh keterbatasan teknologi AI.” Publik berpendapat bahwa konsep iklan lebih mengutamakan teknologi daripada kreativitas, menghasilkan konten yang biasa-biasa saja, menyoroti tantangan yang masih dihadapi AI di bidang kreasi seni dan ekspektasi estetika publik terhadap seni AI. (Sumber: karminski3)
Promosi Palsu Perusahaan AI Memicu Krisis Kepercayaan Pengguna: Beberapa pengguna melaporkan bahwa perusahaan AI terus menagih setelah pengguna membatalkan akun, mempertanyakan etika bisnis mereka. Pada saat yang sama, survei pengembang menemukan bahwa sejumlah besar perusahaan startup AI melebih-lebihkan teknologi “yang dikembangkan sendiri,” padahal sebenarnya “menyelubungi” API pihak ketiga, menyebabkan penurunan kepercayaan pengguna terhadap industri AI. (Sumber: sarahcat21)
💡 Lain-lain
Tiongkok Meluncurkan Robot Polisi Bola Berkecepatan Tinggi, Industrialisasi Robot Humanoid Dipercepat dengan Tantangan yang Ada: Tiongkok merilis robot polisi bola berkecepatan tinggi, yang memiliki kemampuan untuk menangkap penjahat secara otonom. Pada saat yang sama, proses industrialisasi robot humanoid dipercepat, dengan perusahaan seperti UBTECH berulang kali memenangkan pesanan ratusan juta, namun penutupan perusahaan robot K-scale juga mengungkapkan bahwa industri menghadapi tekanan pendanaan, komersialisasi, dan rantai pasokan. Persaingan di skenario industri dan komersial sangat ketat, dengan desain produk, kemampuan pengiriman, dan penurunan harga menjadi kunci, industri ini beralih dari demonstrasi teknologi ke pemenuhan pesanan. (Sumber: Ronald_vanLoon
)
AI Percakapan Memasuki “Momen Triliunan”, Terobosan Teknologi Mendorong Interaksi Mirip Manusia: AI percakapan mengintegrasikan teknologi LLM, ASR, TTS, RTE, dll., sedang berkembang dari respons mekanis menjadi percakapan alami mirip manusia. Agora merilis “White Paper Pengembangan AI Percakapan 2025” dan serangkaian produk, bertujuan untuk mengatasi tantangan teknis seperti latensi rendah, interupsi alami, dan manajemen konteks. AI telah diterapkan secara luas dalam skenario seperti perangkat keras cerdas, pendamping emosional, dan pendidikan online, dan di masa depan akan mencapai interaksi multimodal dan kolaborasi multi-agen, diharapkan menjadi pintu masuk informasi dan pusat layanan baru. (Sumber: 36氪
)
Kekurangan Pasokan GPU Memengaruhi Proyek “Moonshot” Non-LLM: Pasokan GPU saat ini sebagian besar didominasi oleh proyek LLM, menyebabkan proyek “moonshot” non-LLM lainnya sulit mendapatkan daya komputasi yang dibutuhkan. Fenomena ini menyoroti ketidakseimbangan alokasi sumber daya di bidang AI, serta efek hisap besar LLM terhadap seluruh ekosistem perangkat keras komputasi. (Sumber: teortaxesTex
)