Mesterséges Intelligencia: Prolog, Lisp

A Genie 3 egy rendkívül fejlett mesterséges intelligencia (MI) modell, amelyet a Google DeepMind fejlesztett ki. Ez a technológia képes szöveges leírásokból, képekből vagy vázlatokból valós időben interaktív, játszható 3D világokat és élményeket generálni. Fontos megkülönböztetni a klasszikus, 2D-s "Genie Engine"-től, amelyet az Age of Empires játékokhoz használtak.

A Genie 3 nem egy hagyományos játékmotor, mint például az Unreal Engine vagy a Unity, amelyekhez a fejlesztőknek kódolási és 3D modellezési ismeretekre van szükségük. Ehelyett a Genie 3 egy generatív MI, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egyszerűen leírják, milyen világot szeretnének létrehozni, és a modell azt másodpercek alatt megalkotja.

A Genie 3 Főbb Jellemzői

• Valós Idejű Generálás: A Genie 3 képes azonnal, valós időben létrehozni a kért világot, amelyet a felhasználó azonnal bejárhat és felfedezhet.

• Multimodális Bemenet: Nemcsak szöveget, hanem képeket, vázlatokat és más leírásokat is képes feldolgozni a világok megalkotásához.

• Interaktivitás: A generált környezetek nem csupán statikus látványelemek; a felhasználó interakcióba léphet velük, például mozgathatja a karakterét a generált tájon. A modell képes értelmezni és végrehajtani az egyszerűbb játékmechanikai utasításokat is.

• Konzisztencia: A generált világok megőrzik a belső logikájukat és konzisztenciájukat, ahogy a felhasználó mozog bennük.

Megkülönböztetés a Klasszikus Genie Engine-től

Fontos, hogy ne keverjük össze a Google Genie 3 modelljét az Ensemble Studios által fejlesztett Genie Engine-nel. A kettőnek semmi  köze egymáshoz. 

• Genie Engine: Ez egy 2D-s, valós idejű stratégiai (RTS) játékmotor, amely olyan klasszikus játékok alapjául szolgált, mint az Age of Empires (1997), az Age of Empires II: The Age of Kings (1999) és a Star Wars: Galactic Battlegrounds (2001). Ez a motor a 90-es évek végének és a 2000-es évek elejének meghatározó technológiája volt az RTS műfajban. Ennek a motornak hivatalosan sosem készült "Genie 3" verziója.

Összefoglalva, a Genie 3 egy forradalmian új MI-technológia, amely a játékfejlesztés jövőjét vetíti előre, lehetővé téve a kreatív ötletek gyors és egyszerű megvalósítását, míg a Genie Engine egy tiszteletreméltó, de mára már elavult játékmotor a videójáték-történelem egy fontos korszakából.

https://deepmind.google/discover/blog/genie-3-a-new-frontier-for-world-…

https://www.youtube.com/watch?v=YvuEKrJhjos

*természetesen a Genie 3-hoz MI generált leírás dukál:) 

Megdöbbentem azon, hogy vannak böngészők, amik tartalmaznak mesterséges intelligencia asszisztenst. Ez még akkor is durva nekem, ha többüket ki lehet majd kapcsolni és vissza is. Adatvédelmi aggályaim vannak ezzel kapcsolatban, hiszen nagyon könnyen kicsalogathatók a jelszavak, bankkártya adatok, stb. Miért lenne mégis érdemes abban a formában bekapcsolni, hogy integrálva van majd?

Sziasztok!

Tapasztalatokra lennék kíváncsi, főleg azokéra akik statisztikával foglalkoznak. 
Mennyire tekinthetők pontosnak az AI modellek statisztikai számításoknál. Főként arról van szó, hogy megkap egy pl. Excel táblázatot adatokkal és abból neki statisztikai számításokat kell elvégeznie. Fel kell ismernie a csoportosításokat, összefüggést kell találnia egyes csoportok között, prevalencia kalkuláció, stb. Ebben jól számol (sajnos fogalmi kérdésben vannak problémák...a butaságot is olyan meggyőződéssel előadja, hogy félelmetes :))

Vagy ha nem openAI (chatGPT) akkor melyik modell a legalkalmasabb erre a feladatra?

Köszönöm előre is! 

Tudtok olyan MI-t ajánlani ami nem annyira ütődött, munkakerülő, feledékeny és még sorolhatnám?
Most próbálok először MI-vel valamit csinálni, amit használok az a ChatGPT 4o.

Siralmas.

Lehet előfizetős, ha nem vágja földhöz az embert.

Nem találtam gyors keresés után konkrétan ilyen témát nyitva. Pénteken kaptam egy szerződés tervezetet egy új freelancer munkához és újdonság, hogy az ügyfél külön fejezetet szentel a címben említett témának "Usage of AI systems" címszó alatt. Még mielőtt valaki azt tanácsolná, "hogy ne puskázz ha félsz a lebukástól", ez egy korrekt ügyfél és nem tiltani akarja az AI használatát (freelancer-ként rád van bízva hogyan éred el a célt), hanem a saját érdekei mentén szabályozni szeretné. Az általuk válaszott fő referencia pont a "https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng", de hányingerem lett a vasárnapi ebéd előtt ettől a kilométeres jogi sallangtól.

Három konkrét kérdésem lenne, ha valaki esetleg ilyen szabályozás mentén kénytelen dolgozni:

1. Melyik a leghasználhatóbb security framework, ami taglalja mire érdemes figyelni publikus LLM használata során? Nem jogi megfelelés érdekel feltétlenül, hanem inkább ilyen best practice szerű dolog.
2. LLM által közvetlenül készített szöveg (fordítás emberi nyelvek között, valamilyen kódrészlet, valamilyen konfigurációs részlet, etc.) milyen módon szabadítható meg a legkönnyebben BÁRMI metadata-tól, ami arra utal, hogy LLM készítette? (Nem, nem azért mert sérteni akarom a szerződést, hanem az uniformitás/csótánykarakterek kivédése miatt [a szerződés más pontjában elfogadom, hogy csak olyat csináltam AI-al, amit szabad, függetlenül attól hogy nem utal semmilyen metadata arra hogyan készült pl. a kódrészlet])
3. Mi vonatkozik a népszerű beépített AI asszisztencia toolokra, pl. VS Code kontextus alapú segítség, vagy Copilot, etc. ahol nem közvetlenül az LLM-et használod? Továbbá az így készült kódrészlet tartalmaz rejtett metadata-t?

Köszönöm az észrevételeket.

sziasztok,

[OFF] a topic kicsit félrevezető, nem Prolog, nem Lisp. érdemes lenne ezeket kivenni a megnevezésből, vagy létrehozni egy AI/LLM topic-ot. [/OFF]

AI klienst/klienseket szeretnék integrálni MCP szerverrel/szerverekkel. kezdő vagyok a témában, hobbista, előfordulhat, hogy nem fogalmazok elég pontosan, vagy nem jól használok fogalmakat.

A CÉL: AI modeleknek hozzáférést biztosítani email fiók(ok)hoz, GDrive fájlokhoz, Google naptár(ak)hoz, és még egyéb erőforrásokhoz, ami menet közben felmerül, és hasznosnak tűnik. a hozzáférés írást, olvasást, létrehozás, törlést és egyéb ésszerű műveleteket takar. a végső cél rutinszerű, favágás jellegű napi rutinok kiszervezése AI asszisztens számára, pl. "olvasd át a mai emaileket, melyek tárgyában vagy szövegében szerepel a <tárgy> szó, foglald össze egy jegyzetben az ebben szereplő fontosabb fejleményeket, információt, ezt helyezd el egy GDoc fájlban dátummal, töltsd ki ezek alapján egy adott GSheet vonatkozó sorait, hozz létre ezek alapján egy naptárbejegyzést, küldj az ezek alapján összegyűjtött kulcsadatokról egy emailt egy bizonyos címre, írd meg egy adott Slack channel-be, ha készen van" stb.
mindezt felhőben szeretném futtatni, lehetőség szerint docker konténerekben, az LLM modeleket API-n keresztül hívva (ha nagyon muszáj, lokálisan futtatva). nem zárkózom el az előfizetésektől, de amíg kísérletezek, csak kisebb összeget áldoznék erre (5-20$).

AHOL TARTOK:
- vannak API kulcsaim OpenAI-hoz, Anthropic-hoz, Google AI Labs-hoz, jelenleg free plan korlátokkal. van Zapier fiókom.
- telepítettem docker-be LibreChat-et, Open-WebUI-t, LiteLLM-et, elérem a felsorolt szolgáltatók modeljeit, tudom őket használni.
- Zapier-ben létrehoztam MCP szerver(eke)t, felvettem tool-okat, létrehoztam action-öket.

AMI NEM SIKERÜL: összekötni a klienseket az MCP szerverrel (Zapier). megvan a kapcsolat linkje, felveszem pl. LiteLLM-be (streamable http, no auth), de nem látja a tool-okat. LibreChat-ben is létrehoztam egy asszisztens-t Zapier hozzáféréssel, tudok vele küldetni emailt a fiókomból, de ennél többre nem sikerült rávennem még. sem email olvasásra, sem cimkézésre pl.

AMIT SZERETNÉK: konkrét tapasztalatokat, mit hogyan érdemes. milyen model, milyen kliens, milyen proxy/bridge, milyen MCP szerver. ezeket konkrétan hogyan tudom integrálni. használható videókat, leírásokat, magyarul vagy angolul. nagyjából értem, mit hogyan lehet, kellene, de egyelőre elveszek a sok információban, elakadok a sok platform részleteiben, úgy vélem, olyasvalaki segítsége jönne most jól, akinek sikerült már összehoznia hasonlót, ismeri a buktatókat, képben van a korlátokkal, van konkrét tapasztalata.

előre is kösz.

Az AI nem csak segítséget jelent, hanem kéretlenül leszív minden adatot, sokszor teljesen ignorálva a robots.txt szabályait. Ha készítesz egy honlapot, aminek a tárhelye forgalomarányosan fizetős, akkor ez pénzben is mérhető kárt okoz. Az elvi részéről nem is beszélve.

Vannak, akik felveszik a kesztyűt és használhatatlan, hamis adatokkal etetik az ilyen crawlereket. Vagyis tarpiteket telepítve háborúznak az AI robotok ellen.

https://arstechnica.com/tech-policy/2025/01/ai-haters-build-tarpits-to-…

Apple "AI" vs. "Samsung" AI - avagy Steve Jobs forog a zsírjában

🍿

Egészen emlékeztet arra, amikor az Apple kidobta a Google Maps-t, majd saját térképmegoldásra váltott. Aminek szépséghibája csak az volt, hogy nem volt benne köszönet.

🤣

Ez a topik arra szolgál, hogy a kommentekben jelezheti az illető, hogy az AI (Mesterséges Intelligencia) valóban elvette a munkáját. Javasolt kommentelési forma:

• Pozícióm volt
• -tól -ig
• AI típusa, ami munkanélkülivé tett
• egyéb

Kíváncsi leszek, hogy ki lesz az első és mikor!

Folytatás innen.

Ide várnám OS-el, NVIDIA driverrel és CUDA Toolkittel, Pythonnal, Python 'IDE'-vel, PyTorch-al, Tensorflow-val vagy egyéb szoftveres dologgal kapcsolatos tanácsokat.

Jelenleg egy szűz Debian Trixie fut a gépen, de bármilyen Linux lehet, de lehetőleg grafikus felület nélkül.

Azt látom, hogy szinte minden Python-ban készül, be is írattam magam gyorsan egy Python továbbképzésre.

Python fejlesztői környezetnek szimpatikus a NeoVim for Python.