Når man arbejder med helt nye ting som at bygge apps med de her nye, store AI-modeller (fundamentmodeller, som de kaldes), er det helt normalt at rende ind i problemer.
Her er lige en hurtig liste over nogle af de mest almindelige fejl, jeg har set, både fra cases ude i den virkelige verden og fra mine egne erfaringer.
1. Bruger du AI, når du slet ikke behøver den?
Mark Zuckerbergs Meta er virkelig ved at gå all-in på kunstig intelligens. De bruger simpelthen et vanvittigt beløb på både den nyeste teknologi og de klogeste hjerner inden for AI.
Zuckerberg selv annoncerede for nylig, at Meta satser på at bruge mellem 70 og 72 milliarder dollars på AI i år. Det er lige godt 470 milliarder danske kroner!
Forskere ved University of Surrey har udviklet en ny, hjerneinspireret tilgang til kunstig intelligens (AI), der markant kan forbedre energieffektiviteten og ydeevnen af kunstige neurale netværk (ANN'er).
Metoden, kaldet Topographical Sparse Mapping (TSM), efterligner hjernens sparse og strukturerede neurale forbindelse for at reducere unødvendige forbindelser og beregninger, hvilket fører til markante energibesparelser uden at gå på kompromis med nøjagtigheden.
Når man arbejder meget med LLM'er og kunstig intelligens i det hele tagat, er det svært ikke engang imellem at få lidt samme følelse som det ikoniske Cypress Hill nummer "Insane in the brain" giver:
Insane in the membrane
Insane in the brain
Insane in the membrane
Insane in the brain
Insane in the membrane
Crazy insane, got no brain
Insane in the membrane
Insane in the brain
Når det sker, skal man tage en pause.
Den pause kan man passende bruge på at tænke lidt over hvordan LLM'er kan påvirke vores mentale sundhed. Mens man går en tur.
OpenAI tilbyder nu et års gratis adgang til deres ChatGPT Go-service i Indien som en strategi til at tiltrække brugere i det store marked med 1,4 milliarder indbyggere. Tilbuddet, der træder i kraft den 4. november, falder sammen med virksomhedens første DevDay Exchange i landet. ChatGPT Go, som oprindeligt blev lanceret i Indien i august som den mest prisvenlige betalte udgave til en pris på 399 rupees (mindre end 5 dollars) årligt, vil nu være tilgængelig gratis for nye brugere, der tilmelder sig.
Denne artikel undersøger, hvordan kunstig intelligens (AI) værktøjer, der sigter mod at "humanisere" AI-genereret tekst, sammenligner sig med traditionel menneskelig redigering. Artiklen forklarer, at mens AI kan generere tekst, mangler den ofte menneskelig varme og nuance, hvilket nødvendiggør en "humaniseringsproces". AI-humaniseringsværktøjer bruger avancerede algoritmer til at analysere og modificere AI-genereret tekst for at gøre den mere naturlig, ved at justere faktorer som forudsigelighed og variation i sætningsstruktur. De kan tilpasses til specifikke formål, såsom akademiske essay
I podcastafsnittet "09x04: Bringing Agentic AI to Production with Articul8" fra "Utilizing Tech: The Podcast Series About Emerging Technology" diskuterer gæst Arun Subramaniyan, CEO og stifter af Articul8 AI, sammen med værterne Stephen Foskett og Guy Currier, emnet agent AI og dets implementering i produktionsmiljøer.
Kinas brugerbase for generativ kunstig intelligens (AI) er fordoblet til 515 millioner inden for seks måneder, hvilket udgør en markant stigning fra slutningen af 2024 til midten af 2025. Ifølge en rapport fra China Internet Network Information Centre (CNNIC) nåede adoptionen af generativ AI i landet 36,5% i første halvdel af 2025, hvilket etablerer Kina som en global leder inden for AI. Rapporten tilskriver denne vækst avancerede infrastrukturer og statslig opbakning.
En kvinde i Californien, Lynn White, har formået at få omstødt en usand eviction-kendelse ved hjælp af kunstig intelligens. Efter at have tabt en juryretssag, der førte til en forestående udsættelse og betydelige bøder, vendte White sig til ChatGPT og Perplexity for juridisk assistance. Hun udtalte, at hun absolut ikke ville have vundet sin appelsag uden hjælp fra AI. Artiklen fremhæver også andre eksempler på, hvordan AI anvendes i retssystemet, som Staci Dennett, der brugte AI til at forhandle et gældsforlig, og paralegalen Meagan Holmes, der observerer en stigning i antallet af selv-repr
Hvorfor slår AI-projekter fejl