Najlepšie hodnotené články za 24 hodín

1. Show HN: Firmy využívajú AI na prijímanie hovorov. Ja som vytvoril AI, aby ich uskutočňovala za vás.

Piper je AI, ktorá automaticky uskutočňuje nudné hovory ako rezervácie, vybavovanie reklamácií alebo zisťovanie cien. Používa bankové šifrovanie, automaticky maže nahrávky a je dostupná ako Chrome rozšírenie alebo webová aplikácia.

2. Princípy pre tvorbu produktívnych AI agentov

Článok prináša praktické rady pre vývojárov AI agentov, zameriava sa na dôležitosť jasných inštrukcií, efektívneho kontextového manažmentu a robustných nástrojov. Zdôrazňuje význam automatizovaných validačných slučiek, analýzy chýb s pomocou LLM a hľadania systémových nedostatkov pri problémoch s agentom.

3. AI spoločníci: Persuázia, personalizácia a kam smerujeme?

Článok sa zaoberá vplyvom AI spoločníkov na ľudí, najmä na mládež, a skúma ako sa využívajú, silu AI pri persuázii a personalizácii, pričom zdôrazňuje potenciálne riziká pre duševné zdravie a manipuláciu. Varuje pred bezhlavým optimalizovaním AI pre zisk na úkor etiky a bezpečnosti používateľov.

4. Claude Code Router: Smerovanie kódu na rôzne modely a prispôsobenie požiadaviek

Claude Code Router je nástroj na smerovanie požiadaviek Claude Code na rôzne modely (napr. pre úlohy na pozadí, rozsiahle premýšľanie alebo prácu s dlhým kontextom) a podporuje viacerých poskytovateľov modelov. Umožňuje prispôsobenie požiadaviek a odpovedí pomocou transformátorov a integráciu s GitHub Actions.

5. Podporuje SoftBank stále OpenAI? Projekt "Stargate" pod paľbou kritiky.

Článok spochybňuje zapojenie SoftBank do ambiciózneho AI projektu "Stargate" s OpenAI. Autor tvrdí, že SoftBank nikdy neinvestoval do dátového centra v Abilene, Texas, a označuje komunikáciu OpenAI a SoftBank za úmyselné zavádzanie verejnosti. Naznačuje, že vzťah medzi oboma spoločnosťami je "bluf", ktorého cieľom je zlepšiť imidž oboch strán.

6. Nový "environmentálny audit" od Mistral odhaľuje dopad AI na životné prostredie

Spoločnosť Mistral zverejnila výsledky environmentálneho auditu svojich rozsiahlych jazykových modelov, ktoré ukazujú, že hoci je dopad jednej AI žiadosti relatívne malý, celkový vplyv miliónov použití vedie k značnej spotrebe vody a emisiám CO2. Audit ukázal, že väčšina dopadu pochádza z tréningu modelu a inferencie, nie z budovania dátových centier.