[PeterWeiss]

#codzienneainews

• [1] Claude tropi bugi w Pythonie 🔍🐍
Firma Protect AI wypuściła narzędzie open source o nazwie Vulnhuntr, które wykorzystuje model AI Claude do wykrywania zero-day'ów w projektach pisanych w Pythonie. Vulnhuntr analizuje kod dzieląc go na mniejsze części, tworzy szczegółowe analizy i proof-of-concept dla znalezionych podatności, a także bada interakcje między różnymi częściami kodu (pliki, funkcje, zmienne). Skupia się też na wykrywaniu podatności takich jak: AFO, LFI, SSRF, XSS, IDOR, SQLi i RCE.
Narzędzie już wykazało swoją skuteczność, znajdując kilkanaście luk typu zero-day w popularnych projektach Pythonowych na GitHubie, w tym w projektach gpt_academic, FastChat i Ragflow (gdzie znaleziono i naprawiono podatność RCE).

• [2] Świński Google Translate - SI tłumaczy chrumkanie na ludzki 🐷
Europejscy naukowcy opracowali algorytm sztucznej inteligencji, który potrafi interpretować odgłosy świń (chrząknięcia, kwiki i piski) pod kątem ich emocji i samopoczucia. Pod kierownictwem Elodie Mandel-Briefer z Uniwersytetu w Kopenhadze, międzynarodowy zespół badawczy wykorzystał tysiące nagrań, aby stworzyć narzędzie mogące pomóc rolnikom w monitorowaniu dobrostanu zwierząt - krótkie chrząknięcia zazwyczaj oznaczają pozytywne emocje, podczas gdy długie chrząknięcia i piski wysokiej częstotliwości sygnalizują dyskomfort lub stres. Gdy narzędzie zostanie w pełni rozwinięte, rolnicy będą mogli korzystać z aplikacji na telefon tłumaczącej "wypowiedzi" ich świń.

• [3] Dania stawia na AI zamiast na beton
Dania uruchomiła swój największy superkomputer AI - Gefion. Napędzany jest on przez 1528 GPU H100. Superkomputer zbudowany przez Duńskie Centrum Innowacji AI (DCAI) i Nvidię ma na celu umożliwić krajowi rozwijanie sztucznej inteligencji przy użyciu własnej infrastruktury i danych.
Kluczowe projekty obejmują poprawę prognozowania pogody we współpracy z Duńskim Instytutem Meteorologicznym oraz umożliwienie kwantowych symulacji komputerowych na Uniwersytecie Kopenhaskim. Wspiera również inicjatywy w zakresie odkrywania leków, genomiki i rozwiązań opieki opartych na SI.

• [4] Gadaj-Myśl: jak DeepMind uczy LLM myśleć jak człowiek
Google #deepmind zaprezentowało framework Talker-Reasoner, który dodaje AI sztukę myślenia w stylu człowieka, korzystając z dwóch systemów poznawczych. Talker pełni rolę błyskawicznie reagującego Systemu 1, zajmując się bieżącą interakcją, rozpoznawaniem wzorców i rozmową. Tymczasem Reasoner pełni rolę Systemu 2, analizując sytuacje wymagające dłuższego namysłu i wieloetapowego planowania.

Oba moduły wymieniają się informacjami przez wspólną pamięć, co pozwala na sprawną komunikację: Talker zajmuje się rozmową, a Reasoner w tle przetwarza dane i aktualizuje przekonania. Talker-Reasoner został przetestowany na aplikacji do poprawiania jakości snu, gdzie Talker wspiera użytkownika w rozmowie, a Reasoner tworzy spersonalizowane plany poprawy snu. Naukowcy planują rozwijać framework, aby automatycznie decydował, kiedy użyć Reasonera oraz wprowadzić kilku "specjalistycznych" Reasonerów.

#ainews #sztucznainteligencja #gruparatowaniapoziomu

Odnośniki:
[1]
https://www.darkreading.com/application-security/open-source-llm-tool-finds-python-zero-days

[2]
https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/ai-decodes-oinks-grunts-keep-pigs-happy-2024-10-24/

[3]
https://blogs.nvidia.com/blog/denmark-sovereign-ai-supercomputer/

[4]
https://venturebeat.com/ai/deepminds-talker-reasoner-framework-brings-system-2-thinking-to-ai-agents/
https://arxiv.org/abs/2410.08328v1

[nugys-nygus]

Klasa