İşte Apple'ın üretken yapay zekayı kullanabileceği yöntemlerden bazıları: - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

İşte Apple'ın üretken yapay zekayı kullanabileceği yöntemlerden bazıları: - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Podcast’çiler, müzisyenler, video editörleri

Adobe duyurdu Bu hafta Adobe Max’te Firefly’da büyük gelişmeler

Lütfen beni takip edin Mastodonveya bana katılın AppleHolic’in barı ve ızgarası Ve Apple Tartışmaları MeWe’deki gruplar

Gökyüzündeki pasta

Üretken yapay zekanın en büyük sınırlamalarından biri, çalıştırmak için çok büyük miktarda kaynak tüketmesidir teknik destek kaynakları Jamf Pro’da Siri bekleyebilir Kulağa çok uzak geliyor mu? İnsanlar zaten bunu düşünüyorum Peki Siri’yi göz ardı edersek Apple böyle bir teknolojiyle nasıl büyük bir fark yaratabilir?

Geliştiriciler, geliştiriciler, geliştiriciler

Geliştiriciler çok büyük miktarlarda kod üretirler, ancak Xcode temel kod yazma görevlerini yerine getirebilecek ve mevcut talimatlardaki hataları izleyecek kadar akıllı hale gelirse ne yapabilirlerdi? Model, Apple’ın kendi dahili kodlaması üzerinde eğitilebilir ve Apple’ın geliştirici forumlarındaki konuşmalardan öğrenilebilir Veya paylaşılacak bir Keynote sunumu



genel-12

Ve beni genAI teknolojisinin alışkın olduğu konusuna sokma Çeşitli hastalık türlerinin belirtilerini önceden tanımlayın

Mobil cihazlara uygulandığında, son derece karmaşık çok adımlı işlemlerin, iPad veya iPhone’da ses düzenlerken sözlü talimatların ve Kısayolların birleşimi kadar kolay hale gelebileceğini düşünün

Tanıdık değilseniz, Fitness+ Müşterilerin farklı fitness rutinlerinden oluşan zengin bir kitaplığa erişmesini sağlayan bir Apple abonelik hizmetidir Su almak

Bunu göz önünde bulundurarak, Yüksek Lisans modellerinin gelecekte çok sayıda uygulamaya bu uygulamalardaki yaşamı daha iyi hale getirmek için tasarlanmış küçük modeller olarak dahil edilmesini beklemenin makul olduğunu düşünüyorum Google geçen yıl 5,6 milyar galon su tüketti ve Microsoft’un su tüketimi Yapay zeka araçlarının desteği bu yıl %34 arttı


Üretken AI büyük dil modellerinin (LLM’ler) uygulanması söz konusu olduğunda Apple eğrinin gerisinde görünebilir, ancak zaman ilerledikçe bu tür modellerin her birinin eşit olmadığını ve her dağıtımın o kadar mükemmel olmadığını görebiliriz Peki üretken yapay zeka, kullanıcıların daha iyi sağlık sonuçları elde etmesine yardımcı olmak için kullanılabilir mi? Bunun mümkün olduğunu düşünüyorum ve bu teknolojilerin sonuçları artırabileceği alanlardan biri de Fitness+ kullanımıdır

Fitness çift kişilik artı

Apple CEO’su Tim Cook, şirketinin gelecekte insanlığa en büyük katkısının sağlıkta görüleceğini sık sık dile getiriyordu Bu iyileştirmeler, yaratıcıların Üretken Yapay Zeka sayesinde tasarım varlıklarını oluşturmak ve optimize etmek için zaten yapay zekayı kullandığı anlamına geliyor

Telif Hakkı © 2023 IDG Communications, Inc

Örneğin, şunu talep edebilirsiniz: “Bana, benim yaşıma ve fitness seviyeme uygun, solunum ve üst vücut gücümü geliştirecek, günlük 20 dakikalık bir egzersiz yazın

Sayfaları Açma

Pages belge üretimi için harika bir ortamdır

Ve bence bu, Apple’ın hâlihazırda geliştirdiğini bildiğimiz teknolojileri uygulamaya koymak için izleyeceği türden bir yaklaşım Bu şeylerde gezinmek bazen zorlaşıyor ve yeni başlayanlar için egzersiz rutinlerini öğrenmek de zor oluyor

Apple da bunu takip edebilir GarageBand veya Logic’te podcast ve müzik oluştururken akıllı ses düzeyi dengelemeyi, renk tutarlılığı araçlarını ve iMovie/Final Cut’ta nesnelerin kaldırılmasını/eklenmesini düşünün

Örneğin, “‘Müşteri Başarısı 24’ klasörümdeki varlıkları alın ve bunları altı resimden oluşan bir yuva, logo öğesi, başlıklar ve metinler de dahil olmak üzere sağlanan tüm metinler için alan içeren bir A4 poster tasarımına dönüştürün” isteyebilirsiniz ” LLM, hemen yapmaya başlayabileceğiniz son derece kişiselleştirilmiş bir antrenmanı bir araya getirmek için cihazınızdaki Aktivite verilerini, kendi fitness bilgisi kütüphanesini ve Fitness+ video kataloğunu (gizli ve güvenli bir şekilde) arar

Bu, geliştiricilerin daha zorlu olanları yapabilmeleri için sıradan görevleri yerine getirerek hayatlarını çok daha kolaylaştırabilecek inanılmaz derecede güçlü bir araç olacaktır

Yüksek Lisans modellerinin, ilgili teknik destek kaynaklarına erişimi son derece kolay hale getirirken kullanıcıların işlerini daha iyi yapmalarına nasıl rehberlik edebileceğini düşünün Bununla birlikte, bunu zengin şablon seçimi ve Adobe Express’in birçok üretken AI destekli yeteneği ile karşılaştırırsanız, uygulamanın içindeki küçük bir LLM ile daha fazlasını yapabileceği oldukça açıktır Bu tür karmaşık, çok adımlı zorluklar, genAI için et ve içecek anlamına geliyor ve bu cihazlarda yalnızca birkaç parmak dokunuşuyla mobil yaratıcılığı güçlendirecek büyük miktarlarda bulut işleme gücü talep etmekten daha iyidir alt başlıklar” ve bum! İnce ayar yapacak bir tasarımınız var Görünüşe göre bu modeller, Photoshop’ta görüntü manipülasyonu veya belirli alanlarla sınırlandırıldığında çok daha etkili oluyor Bu tür birçok uygulama gibi, kullanabileceğiniz az sayıda şablon belgeyle birlikte gelir

Bu seviyedeki kaynak tüketiminin sonuçlarını, çevresel çöküşün olduğu bir ortamda kabul etmek zordur; bu nedenle, daha az kaynak yoğun olan ve bunun yerine cihazın kendisinde çalışabileceğini umduğumuz, daha dar alanlarla sınırlı daha küçük modeller oluşturmak mantıklıdır En büyük iyileştirmeler, derin bir değişim sağlamak için birlikte çalışan artan faydalardır

LLM modelleri, sağlık ipuçlarına güçlü ve kişiselleştirilmiş erişim sağlamak için bu zengin kütüphaneden yararlanabilir