AI i praksis

I Nushell handler reduce om at tage en liste og folde den ned til en enkelt værdi. Når du tilslutter en LLM til den "foldeproces", giver du i bund og grund modellen en "hukommelse" af alt, hvad den har behandlet i pipelinen hidtil.

Her er tre overordnede mønstre til at bruge reduce med en LLM i din terminal.

Sådan fungerer reduce (LLM Mental Modellen)

Før vi dykker ned, husk syntaksen: list | reduce { |it, acc| ... }.

Jeg har længe brugt AI til at lave notitser og til at lave kortere analyser. På det korte notits-format gør kunstig intelligens sig rigtigt godt, særligt hvis man fodrer den med rigelige mængder tekst at forholde sig til. AI'en kan hurtigt destillere det væsentlige fra store dokumenter og skabe præcise, hurtige opsummeringer, som sparer meget tid i en travl hverdag.

Forestil dig at kunne oprette grafik i alle mulige populære formater.

Direkte fra kommandolinjen!

Jeg ved, at det ikke er alles drøm. Men så igen, du burde virkelig prøve kommandolinjen med Nushell.

Så mange ting kan gøres hurtigere og mere konsekvent på den måde.

Under alle omstændigheder, her er et lille Nushell-modul, jeg lavede til at arbejde med Googles Gemini 3 pro billed-preview-model. (Google, I må finde på et kortere navn.)

MobED kan tilpasses en række forskellige opgaver, herunder levering, transport af udstyr, filmoptagelser og som golfcaddy.

For at opbygge en succesfuld personaliseringsstrategi med AI, foreslår vi en fire-trins proces:

Kender du til al AI-jargonen? Lad os spille AI-bingo her:

1. AI-agenter: Disse er AI-systemer, der kan ræsonnere og handle autonomt for at opnå mål. I modsætning til chatbots, der reagerer på individuelle prompter, gennemgår AI-agenter en cyklus, hvor de opfatter deres miljø, ræsonnerer over de bedste næste skridt, handler på deres plan og observerer resultaterne. De kan udføre forskellige roller, fra booking af rejser til analyse af data eller styring af it-infrastruktur.

Denne artikel diskuterer den voksende trussel fra AI-drevne cyberangreb ved at præsentere fem eksempler:

1. AI-drevet svindel (Deepfakes): Generativ AI kan skabe realistiske lyd- og videodeepfakes ved at efterligne en persons stemme eller udseende. Disse kan bruges til at udgive sig for at være enkeltpersoner og narre medarbejdere til at overføre store pengesummer, som det er set i virkelige eksempler. Selv korte lydklip kan være nok til at skabe en overbevisende deepfake.

AI-slop er et voksende problem online. Omkring 50 % af nye onlineartikler kan være AI-genererede. Det betyder, at internettet fyldes med indhold uden menneskelig involvering.

Folk skaber AI-indhold for at tjene penge. De kan producere mange artikler hurtigt på denne måde. Dette indhold er ofte fyldt med reklamer.

Målet er ofte at skabe hjemmesider med lave omkostninger. Disse sider bliver så fyldt op med reklamer. Små pengebeløb kan derefter tjenes.

Gemini 3 er fantastisk.

Det store billede:

Vanskelighederne varierer fra virksomhed til virksomhed, men der er et grundlæggende smertepunkt, vi ser igen og igen.