#zuzycieenergii — Public Fediverse posts

https://www.europesays.com/pl/294262/ Obowiązkowa wymiana liczników. Za brak nawet 10 tys. zł kary #10Tysięcy #2027 #Biznes #Business #dom #dorzeczy #Ekonomia #kara #kraj #liczniki #media #mieszkanie #ogrzewanie #PL #Poland #Polish #Polska #Polski #prąd #woda #ZużycieEnergii

Nowy GPT-5 jest potężny, ale jego apetyt na energię przeraża. OpenAI milczy na temat kosztów

Niedawna premiera modelu GPT-5 od OpenAI pokazała przełomowe możliwości sztucznej inteligencji, ale jednocześnie naświetliła problem, o którym firmy technologiczne mówią bardzo niechętnie: gigantyczny wzrost zużycia energii.

Eksperci alarmują, że odpowiedź na jedno zapytanie do nowego chatbota może zużywać nawet 20 razy więcej prądu niż poprzednie wersje, a OpenAI od lat nie publikuje oficjalnych danych na ten temat.

OpenAI ogłasza GPT-5!

Choć OpenAI chwali się, że GPT-5 potrafi odpowiadać na pytania na poziomie doktoranckim i tworzyć strony internetowe, to za tymi zdolnościami stoi ogromny koszt energetyczny. Jak donosi „The Guardian”, firma od 2020 roku i premiery GPT-3 nie ujawniła żadnych oficjalnych danych dotyczących zużycia energii przez swoje modele. Ta polityka tajemnicy zmusza naukowców do samodzielnego szacowania prawdziwego śladu środowiskowego AI.

Badacze z laboratorium AI na University of Rhode Island podjęli się tego zadania. Ich ustalenia są alarmujące: wygenerowanie średniej długości odpowiedzi przez GPT-5 (ok. 1000 słów) zużywa średnio 18 watogodzin (Wh), a w szczytowych momentach nawet do 40 Wh. Dla porównania, 18 Wh to tyle energii, ile tradycyjna żarówka o mocy 60 W zużywa przez 18 minut. To znacznie więcej niż w przypadku poprzedniego modelu, GPT-4o.

Wyciekł mózg GPT-5. Jak myśli i działa nowa generacja ChatGPT?

Skalując te dane, liczby stają się jeszcze bardziej obrazowe. Biorąc pod uwagę, że ChatGPT obsługuje około 2,5 miliarda zapytań dziennie, pełne przejście na GPT-5 mogłoby generować dzienne zapotrzebowanie na prąd równe konsumpcji ok. 1,5 miliona amerykańskich gospodarstw domowych. Amerykańskich, czyli znacznie bardziej energochłonnych niż średnia europejska (ok. 4500 kWh rocznie vs 2000 kWh rocznie na osobę).

Główną przyczyną tak dużego zużycia energii jest rozmiar nowego modelu. Choć OpenAI nie podaje szczegółów, szacuje się, że GPT-5 jest wielokrotnie większy od swoich poprzedników. Badania innej firmy, francuskiej Mistral AI, potwierdziły „silną korelację” między rozmiarem modelu a jego zapotrzebowaniem na zasoby. Dodatkowo, nowe funkcje, takie jak zaawansowane rozumowanie czy przetwarzanie obrazu i wideo, są znacznie bardziej energochłonne niż operacje czysto tekstowe. Tryb rozumowania może zużywać nawet 5 do 10 razy więcej energii do udzielenia tej samej odpowiedzi.

„Co myśmy zrobili?” – Altman o pracach nad GPT-5. Nowy model OpenAI ma budzić zachwyt i niepokój

Mimo pewnych optymalizacji, jak bardziej wydajny sprzęt czy architektura „mixture-of-experts” (która nie aktywuje całego modelu przy każdym zapytaniu), ogólny trend jest jednoznaczny. Eksperci i naukowcy, tacy jak Marwan Abdelatti z URI, wzywają OpenAI i innych gigantów AI do „pełnej transparentności” i publicznego ujawniania wpływu swoich produktów na środowisko. Bez tych danych, pełna ocena kosztów rewolucji AI pozostaje niemożliwa, a dyskusja o jej zrównoważonym rozwoju jest czysto teoretyczna.

#AI #centraDanych #ekologia #GPT5 #news #OpenAI #śladWęglowy #sztucznaInteligencja #technologia #TheGuardian #zużycieEnergii

Nowy GPT-5 jest potężny, ale jego apetyt na energię przeraża. OpenAI milczy na temat kosztów

Niedawna premiera modelu GPT-5 od OpenAI pokazała przełomowe możliwości sztucznej inteligencji, ale jednocześnie naświetliła problem, o którym firmy technologiczne mówią bardzo niechętnie: gigantyczny wzrost zużycia energii.

Eksperci alarmują, że odpowiedź na jedno zapytanie do nowego chatbota może zużywać nawet 20 razy więcej prądu niż poprzednie wersje, a OpenAI od lat nie publikuje oficjalnych danych na ten temat.

OpenAI ogłasza GPT-5!

Choć OpenAI chwali się, że GPT-5 potrafi odpowiadać na pytania na poziomie doktoranckim i tworzyć strony internetowe, to za tymi zdolnościami stoi ogromny koszt energetyczny. Jak donosi „The Guardian”, firma od 2020 roku i premiery GPT-3 nie ujawniła żadnych oficjalnych danych dotyczących zużycia energii przez swoje modele. Ta polityka tajemnicy zmusza naukowców do samodzielnego szacowania prawdziwego śladu środowiskowego AI.

Badacze z laboratorium AI na University of Rhode Island podjęli się tego zadania. Ich ustalenia są alarmujące: wygenerowanie średniej długości odpowiedzi przez GPT-5 (ok. 1000 słów) zużywa średnio 18 watogodzin (Wh), a w szczytowych momentach nawet do 40 Wh. Dla porównania, 18 Wh to tyle energii, ile tradycyjna żarówka o mocy 60 W zużywa przez 18 minut. To znacznie więcej niż w przypadku poprzedniego modelu, GPT-4o.

Wyciekł mózg GPT-5. Jak myśli i działa nowa generacja ChatGPT?

Skalując te dane, liczby stają się jeszcze bardziej obrazowe. Biorąc pod uwagę, że ChatGPT obsługuje około 2,5 miliarda zapytań dziennie, pełne przejście na GPT-5 mogłoby generować dzienne zapotrzebowanie na prąd równe konsumpcji ok. 1,5 miliona amerykańskich gospodarstw domowych. Amerykańskich, czyli znacznie bardziej energochłonnych niż średnia europejska (ok. 4500 kWh rocznie vs 2000 kWh rocznie na osobę).

Główną przyczyną tak dużego zużycia energii jest rozmiar nowego modelu. Choć OpenAI nie podaje szczegółów, szacuje się, że GPT-5 jest wielokrotnie większy od swoich poprzedników. Badania innej firmy, francuskiej Mistral AI, potwierdziły „silną korelację” między rozmiarem modelu a jego zapotrzebowaniem na zasoby. Dodatkowo, nowe funkcje, takie jak zaawansowane rozumowanie czy przetwarzanie obrazu i wideo, są znacznie bardziej energochłonne niż operacje czysto tekstowe. Tryb rozumowania może zużywać nawet 5 do 10 razy więcej energii do udzielenia tej samej odpowiedzi.

„Co myśmy zrobili?” – Altman o pracach nad GPT-5. Nowy model OpenAI ma budzić zachwyt i niepokój

Mimo pewnych optymalizacji, jak bardziej wydajny sprzęt czy architektura „mixture-of-experts” (która nie aktywuje całego modelu przy każdym zapytaniu), ogólny trend jest jednoznaczny. Eksperci i naukowcy, tacy jak Marwan Abdelatti z URI, wzywają OpenAI i innych gigantów AI do „pełnej transparentności” i publicznego ujawniania wpływu swoich produktów na środowisko. Bez tych danych, pełna ocena kosztów rewolucji AI pozostaje niemożliwa, a dyskusja o jej zrównoważonym rozwoju jest czysto teoretyczna.

#AI #centraDanych #ekologia #GPT5 #news #OpenAI #śladWęglowy #sztucznaInteligencja #technologia #TheGuardian #zużycieEnergii

Nowy GPT-5 jest potężny, ale jego apetyt na energię przeraża. OpenAI milczy na temat kosztów

Niedawna premiera modelu GPT-5 od OpenAI pokazała przełomowe możliwości sztucznej inteligencji, ale jednocześnie naświetliła problem, o którym firmy technologiczne mówią bardzo niechętnie: gigantyczny wzrost zużycia energii.

Eksperci alarmują, że odpowiedź na jedno zapytanie do nowego chatbota może zużywać nawet 20 razy więcej prądu niż poprzednie wersje, a OpenAI od lat nie publikuje oficjalnych danych na ten temat.

OpenAI ogłasza GPT-5!

Choć OpenAI chwali się, że GPT-5 potrafi odpowiadać na pytania na poziomie doktoranckim i tworzyć strony internetowe, to za tymi zdolnościami stoi ogromny koszt energetyczny. Jak donosi „The Guardian”, firma od 2020 roku i premiery GPT-3 nie ujawniła żadnych oficjalnych danych dotyczących zużycia energii przez swoje modele. Ta polityka tajemnicy zmusza naukowców do samodzielnego szacowania prawdziwego śladu środowiskowego AI.

Badacze z laboratorium AI na University of Rhode Island podjęli się tego zadania. Ich ustalenia są alarmujące: wygenerowanie średniej długości odpowiedzi przez GPT-5 (ok. 1000 słów) zużywa średnio 18 watogodzin (Wh), a w szczytowych momentach nawet do 40 Wh. Dla porównania, 18 Wh to tyle energii, ile tradycyjna żarówka o mocy 60 W zużywa przez 18 minut. To znacznie więcej niż w przypadku poprzedniego modelu, GPT-4o.

Wyciekł mózg GPT-5. Jak myśli i działa nowa generacja ChatGPT?

Skalując te dane, liczby stają się jeszcze bardziej obrazowe. Biorąc pod uwagę, że ChatGPT obsługuje około 2,5 miliarda zapytań dziennie, pełne przejście na GPT-5 mogłoby generować dzienne zapotrzebowanie na prąd równe konsumpcji ok. 1,5 miliona amerykańskich gospodarstw domowych. Amerykańskich, czyli znacznie bardziej energochłonnych niż średnia europejska (ok. 4500 kWh rocznie vs 2000 kWh rocznie na osobę).

Główną przyczyną tak dużego zużycia energii jest rozmiar nowego modelu. Choć OpenAI nie podaje szczegółów, szacuje się, że GPT-5 jest wielokrotnie większy od swoich poprzedników. Badania innej firmy, francuskiej Mistral AI, potwierdziły „silną korelację” między rozmiarem modelu a jego zapotrzebowaniem na zasoby. Dodatkowo, nowe funkcje, takie jak zaawansowane rozumowanie czy przetwarzanie obrazu i wideo, są znacznie bardziej energochłonne niż operacje czysto tekstowe. Tryb rozumowania może zużywać nawet 5 do 10 razy więcej energii do udzielenia tej samej odpowiedzi.

„Co myśmy zrobili?” – Altman o pracach nad GPT-5. Nowy model OpenAI ma budzić zachwyt i niepokój

Mimo pewnych optymalizacji, jak bardziej wydajny sprzęt czy architektura „mixture-of-experts” (która nie aktywuje całego modelu przy każdym zapytaniu), ogólny trend jest jednoznaczny. Eksperci i naukowcy, tacy jak Marwan Abdelatti z URI, wzywają OpenAI i innych gigantów AI do „pełnej transparentności” i publicznego ujawniania wpływu swoich produktów na środowisko. Bez tych danych, pełna ocena kosztów rewolucji AI pozostaje niemożliwa, a dyskusja o jej zrównoważonym rozwoju jest czysto teoretyczna.

#AI #centraDanych #ekologia #GPT5 #news #OpenAI #śladWęglowy #sztucznaInteligencja #technologia #TheGuardian #zużycieEnergii

Nowy GPT-5 jest potężny, ale jego apetyt na energię przeraża. OpenAI milczy na temat kosztów

Niedawna premiera modelu GPT-5 od OpenAI pokazała przełomowe możliwości sztucznej inteligencji, ale jednocześnie naświetliła problem, o którym firmy technologiczne mówią bardzo niechętnie: gigantyczny wzrost zużycia energii.

Eksperci alarmują, że odpowiedź na jedno zapytanie do nowego chatbota może zużywać nawet 20 razy więcej prądu niż poprzednie wersje, a OpenAI od lat nie publikuje oficjalnych danych na ten temat.

OpenAI ogłasza GPT-5!

Choć OpenAI chwali się, że GPT-5 potrafi odpowiadać na pytania na poziomie doktoranckim i tworzyć strony internetowe, to za tymi zdolnościami stoi ogromny koszt energetyczny. Jak donosi „The Guardian”, firma od 2020 roku i premiery GPT-3 nie ujawniła żadnych oficjalnych danych dotyczących zużycia energii przez swoje modele. Ta polityka tajemnicy zmusza naukowców do samodzielnego szacowania prawdziwego śladu środowiskowego AI.

Badacze z laboratorium AI na University of Rhode Island podjęli się tego zadania. Ich ustalenia są alarmujące: wygenerowanie średniej długości odpowiedzi przez GPT-5 (ok. 1000 słów) zużywa średnio 18 watogodzin (Wh), a w szczytowych momentach nawet do 40 Wh. Dla porównania, 18 Wh to tyle energii, ile tradycyjna żarówka o mocy 60 W zużywa przez 18 minut. To znacznie więcej niż w przypadku poprzedniego modelu, GPT-4o.

Wyciekł mózg GPT-5. Jak myśli i działa nowa generacja ChatGPT?

Skalując te dane, liczby stają się jeszcze bardziej obrazowe. Biorąc pod uwagę, że ChatGPT obsługuje około 2,5 miliarda zapytań dziennie, pełne przejście na GPT-5 mogłoby generować dzienne zapotrzebowanie na prąd równe konsumpcji ok. 1,5 miliona amerykańskich gospodarstw domowych. Amerykańskich, czyli znacznie bardziej energochłonnych niż średnia europejska (ok. 4500 kWh rocznie vs 2000 kWh rocznie na osobę).

Główną przyczyną tak dużego zużycia energii jest rozmiar nowego modelu. Choć OpenAI nie podaje szczegółów, szacuje się, że GPT-5 jest wielokrotnie większy od swoich poprzedników. Badania innej firmy, francuskiej Mistral AI, potwierdziły „silną korelację” między rozmiarem modelu a jego zapotrzebowaniem na zasoby. Dodatkowo, nowe funkcje, takie jak zaawansowane rozumowanie czy przetwarzanie obrazu i wideo, są znacznie bardziej energochłonne niż operacje czysto tekstowe. Tryb rozumowania może zużywać nawet 5 do 10 razy więcej energii do udzielenia tej samej odpowiedzi.

„Co myśmy zrobili?” – Altman o pracach nad GPT-5. Nowy model OpenAI ma budzić zachwyt i niepokój

Mimo pewnych optymalizacji, jak bardziej wydajny sprzęt czy architektura „mixture-of-experts” (która nie aktywuje całego modelu przy każdym zapytaniu), ogólny trend jest jednoznaczny. Eksperci i naukowcy, tacy jak Marwan Abdelatti z URI, wzywają OpenAI i innych gigantów AI do „pełnej transparentności” i publicznego ujawniania wpływu swoich produktów na środowisko. Bez tych danych, pełna ocena kosztów rewolucji AI pozostaje niemożliwa, a dyskusja o jej zrównoważonym rozwoju jest czysto teoretyczna.

#AI #centraDanych #ekologia #GPT5 #news #OpenAI #śladWęglowy #sztucznaInteligencja #technologia #TheGuardian #zużycieEnergii

Nowy GPT-5 jest potężny, ale jego apetyt na energię przeraża. OpenAI milczy na temat kosztów

Niedawna premiera modelu GPT-5 od OpenAI pokazała przełomowe możliwości sztucznej inteligencji, ale jednocześnie naświetliła problem, o którym firmy technologiczne mówią bardzo niechętnie: gigantyczny wzrost zużycia energii.

Eksperci alarmują, że odpowiedź na jedno zapytanie do nowego chatbota może zużywać nawet 20 razy więcej prądu niż poprzednie wersje, a OpenAI od lat nie publikuje oficjalnych danych na ten temat.

OpenAI ogłasza GPT-5!

Choć OpenAI chwali się, że GPT-5 potrafi odpowiadać na pytania na poziomie doktoranckim i tworzyć strony internetowe, to za tymi zdolnościami stoi ogromny koszt energetyczny. Jak donosi „The Guardian”, firma od 2020 roku i premiery GPT-3 nie ujawniła żadnych oficjalnych danych dotyczących zużycia energii przez swoje modele. Ta polityka tajemnicy zmusza naukowców do samodzielnego szacowania prawdziwego śladu środowiskowego AI.

Badacze z laboratorium AI na University of Rhode Island podjęli się tego zadania. Ich ustalenia są alarmujące: wygenerowanie średniej długości odpowiedzi przez GPT-5 (ok. 1000 słów) zużywa średnio 18 watogodzin (Wh), a w szczytowych momentach nawet do 40 Wh. Dla porównania, 18 Wh to tyle energii, ile tradycyjna żarówka o mocy 60 W zużywa przez 18 minut. To znacznie więcej niż w przypadku poprzedniego modelu, GPT-4o.

Wyciekł mózg GPT-5. Jak myśli i działa nowa generacja ChatGPT?

Skalując te dane, liczby stają się jeszcze bardziej obrazowe. Biorąc pod uwagę, że ChatGPT obsługuje około 2,5 miliarda zapytań dziennie, pełne przejście na GPT-5 mogłoby generować dzienne zapotrzebowanie na prąd równe konsumpcji ok. 1,5 miliona amerykańskich gospodarstw domowych. Amerykańskich, czyli znacznie bardziej energochłonnych niż średnia europejska (ok. 4500 kWh rocznie vs 2000 kWh rocznie na osobę).

Główną przyczyną tak dużego zużycia energii jest rozmiar nowego modelu. Choć OpenAI nie podaje szczegółów, szacuje się, że GPT-5 jest wielokrotnie większy od swoich poprzedników. Badania innej firmy, francuskiej Mistral AI, potwierdziły „silną korelację” między rozmiarem modelu a jego zapotrzebowaniem na zasoby. Dodatkowo, nowe funkcje, takie jak zaawansowane rozumowanie czy przetwarzanie obrazu i wideo, są znacznie bardziej energochłonne niż operacje czysto tekstowe. Tryb rozumowania może zużywać nawet 5 do 10 razy więcej energii do udzielenia tej samej odpowiedzi.

„Co myśmy zrobili?” – Altman o pracach nad GPT-5. Nowy model OpenAI ma budzić zachwyt i niepokój

Mimo pewnych optymalizacji, jak bardziej wydajny sprzęt czy architektura „mixture-of-experts” (która nie aktywuje całego modelu przy każdym zapytaniu), ogólny trend jest jednoznaczny. Eksperci i naukowcy, tacy jak Marwan Abdelatti z URI, wzywają OpenAI i innych gigantów AI do „pełnej transparentności” i publicznego ujawniania wpływu swoich produktów na środowisko. Bez tych danych, pełna ocena kosztów rewolucji AI pozostaje niemożliwa, a dyskusja o jej zrównoważonym rozwoju jest czysto teoretyczna.

#AI #centraDanych #ekologia #GPT5 #news #OpenAI #śladWęglowy #sztucznaInteligencja #technologia #TheGuardian #zużycieEnergii

AI pożera ogromne ilości prądu i generuje CO2. Jak sprawdzić, która jest najbardziej eko? Salesforce ma rozwiązanie

Salesforce, we współpracy z Hugging Face, Cohere i Carnegie Mellon University, ogłosił dziś wprowadzenie na rynek AI Energy Score – pierwszego w swoim rodzaju narzędzia do analizy porównawczej różnych modeli, które umożliwia ocenę, identyfikację oraz porównanie zużycia energii.

Salesforce potwierdził również, że będzie pierwszym twórcą modeli sztucznej inteligencji, który ujawni dane dotyczące efektywności energetycznej swoich zastrzeżonych modeli.

AI Energy Score ma na celu rozwiązanie problemu braku przejrzystości w zakresie wpływu modeli AI na środowisko. Podobnie jak ENERGY STAR zmieniła standardy efektywności energetycznej dla urządzeń i elektroniki, inicjatywa ta ustanawia nowy punkt odniesienia dla zrównoważonego rozwoju modeli sztucznej inteligencji.

AI Energy Score zadebiutuje podczas AI Action Summit, gdzie przywódcy z ponad 100 krajów, przedstawiciele sektora prywatnego i organizacji pozarządowych spotkają się, aby rozmawiać o jak najlepszym wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Zwiększając przejrzystość, wynik AI Energy Score może wpłynąć na preferencje rynkowe dla wydajnych modeli i zachęcić do zrównoważonego rozwoju sztucznej inteligencji. Uznany już przez rząd francuski i Paryskie Forum Pokojowe za swój potencjał transformacyjny, AI Energy Score zawiera takie elementy jak:

• Znormalizowane oceny energetyczne: Ujednolicone ramy pomiaru i porównania efektywności energetycznej modeli AI.
• Publicznie dostępna tabela wyników: Kompleksowe zestawienie wyników dla 10 typowych zadań AI – takich jak generowanie tekstu, generowanie obrazów i podsumowywanie – wykonywanych przez 166 modeli, w tym SFR-Embedding, xLAM i SF-TextBase firmy Salesforce.
• Portal benchmarkingowy: Platforma, na której programiści AI mogą przesyłać swoje otwarte lub zastrzeżone modele AI do oceny i dodania  ich rezultatów do tabeli wyników. Otwarte modele mogą być testowane automatycznie, podczas gdy zamknięte modele zostaną oceniane za pośrednictwem zabezpieczonej przestrzeni testowej – dedykowanej piaskownicy.
• Rozpoznawalna etykieta zużycia energii: Nowa etykieta oceniająca zużycie energii przez modele AI w skali od 1 do 5 gwiazdek, gdzie pięć gwiazdek oznacza najwyższą wydajność. Pomoże to deweloperom i użytkownikom łatwo identyfikować oraz wybierać bardziej zrównoważone modele.

Jesienią ubiegłego roku firma wprowadziła Agentforce, dedykowaną warstwę platformy Salesforce do wdrażania autonomicznych agentów AI w dowolnej funkcji biznesowej. Agentforce oferuje narzędzia do tworzenia i dostosowywania agentów, a także bibliotekę gotowych do użycia umiejętności dedykowanych sprzedaży, usługom, marketingowi, handlowi, czy też Tableau i Slack.

Agentforce został zbudowany z myślą o zrównoważonym rozwoju, zapewniając wysoką wydajność przy jednoczesnym zminimalizowaniu negatywnego wpływu na środowisko. W przeciwieństwie do podejść DIY AI, które wymagają energochłonnego szkolenia modeli dla każdego klienta, Agentforce jest zoptymalizowany od razu po uruchomieniu, eliminując potrzebę kosztownego lub wysokoemisyjnego szkolenia.

Jego architektura agentowa wykracza poza poleganie na pojedynczym dużym modelu językowym (LLM), zamiast tego wykorzystuje wydajne małe modele językowe w połączeniu z wnioskowaniem agentowym i innymi zaawansowanymi narzędziami sztucznej inteligencji, znacznie zmniejszając zużycie energii.

Na przykład SFR-RAG firmy Salesforce to mały model językowy zoptymalizowany pod kątem dokładnych i niezawodnych zadań. Wyodrębnia dokładne fakty i obsługuje złożone pytania, dostarczając wiarygodnych odpowiedzi z większą wydajnością i niższym zużyciem energii. Ponadto Agentforce wykorzystuje dostosowane dane i metadane z Salesforce Data Cloud i Salesforce Platform, umożliwiając wysoką dokładność i szybkość reakcji przy jednoczesnym zminimalizowaniu marnowania zasobów obliczeniowych.

„AI Energy Score to prawdziwy kamień milowy zrównoważonej sztucznej inteligencji. Tworząc przejrzysty system oceny, rozwiązujemy kluczową przeszkodę w zmniejszaniu wpływu sztucznej inteligencji na środowisko. Cieszymy się, że możemy uruchomić ten projekt i czekamy na jego szersze zastosowanie” – skomentowała Dr Sasha Luccioni, AI & Climate Lead, Hugging Face.

„Zmniejszenie zużycia energii przez sztuczną inteligencję obniża koszty operacyjne, optymalizuje infrastrukturę oraz zwiększa długoterminowy, zrównoważony rozwój i rentowność. Jesteśmy dumni, że możemy współpracować z liderami branży, aby budować bardziej przejrzysty ekosystem AI” – podsumowuje Suzanne DiBianca, EVP i Chief Impact Officer, Salesforce.

#AI #AIEnergyScore #news #Salesforce #sztucznaInteligencja #zużycieEnergii

AI pożera ogromne ilości prądu i generuje CO2. Jak sprawdzić, która jest najbardziej eko? Salesforce ma rozwiązanie

Salesforce, we współpracy z Hugging Face, Cohere i Carnegie Mellon University, ogłosił dziś wprowadzenie na rynek AI Energy Score – pierwszego w swoim rodzaju narzędzia do analizy porównawczej różnych modeli, które umożliwia ocenę, identyfikację oraz porównanie zużycia energii.

Salesforce potwierdził również, że będzie pierwszym twórcą modeli sztucznej inteligencji, który ujawni dane dotyczące efektywności energetycznej swoich zastrzeżonych modeli.

AI Energy Score ma na celu rozwiązanie problemu braku przejrzystości w zakresie wpływu modeli AI na środowisko. Podobnie jak ENERGY STAR zmieniła standardy efektywności energetycznej dla urządzeń i elektroniki, inicjatywa ta ustanawia nowy punkt odniesienia dla zrównoważonego rozwoju modeli sztucznej inteligencji.

AI Energy Score zadebiutuje podczas AI Action Summit, gdzie przywódcy z ponad 100 krajów, przedstawiciele sektora prywatnego i organizacji pozarządowych spotkają się, aby rozmawiać o jak najlepszym wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Zwiększając przejrzystość, wynik AI Energy Score może wpłynąć na preferencje rynkowe dla wydajnych modeli i zachęcić do zrównoważonego rozwoju sztucznej inteligencji. Uznany już przez rząd francuski i Paryskie Forum Pokojowe za swój potencjał transformacyjny, AI Energy Score zawiera takie elementy jak:

• Znormalizowane oceny energetyczne: Ujednolicone ramy pomiaru i porównania efektywności energetycznej modeli AI.
• Publicznie dostępna tabela wyników: Kompleksowe zestawienie wyników dla 10 typowych zadań AI – takich jak generowanie tekstu, generowanie obrazów i podsumowywanie – wykonywanych przez 166 modeli, w tym SFR-Embedding, xLAM i SF-TextBase firmy Salesforce.
• Portal benchmarkingowy: Platforma, na której programiści AI mogą przesyłać swoje otwarte lub zastrzeżone modele AI do oceny i dodania  ich rezultatów do tabeli wyników. Otwarte modele mogą być testowane automatycznie, podczas gdy zamknięte modele zostaną oceniane za pośrednictwem zabezpieczonej przestrzeni testowej – dedykowanej piaskownicy.
• Rozpoznawalna etykieta zużycia energii: Nowa etykieta oceniająca zużycie energii przez modele AI w skali od 1 do 5 gwiazdek, gdzie pięć gwiazdek oznacza najwyższą wydajność. Pomoże to deweloperom i użytkownikom łatwo identyfikować oraz wybierać bardziej zrównoważone modele.

Jesienią ubiegłego roku firma wprowadziła Agentforce, dedykowaną warstwę platformy Salesforce do wdrażania autonomicznych agentów AI w dowolnej funkcji biznesowej. Agentforce oferuje narzędzia do tworzenia i dostosowywania agentów, a także bibliotekę gotowych do użycia umiejętności dedykowanych sprzedaży, usługom, marketingowi, handlowi, czy też Tableau i Slack.

Agentforce został zbudowany z myślą o zrównoważonym rozwoju, zapewniając wysoką wydajność przy jednoczesnym zminimalizowaniu negatywnego wpływu na środowisko. W przeciwieństwie do podejść DIY AI, które wymagają energochłonnego szkolenia modeli dla każdego klienta, Agentforce jest zoptymalizowany od razu po uruchomieniu, eliminując potrzebę kosztownego lub wysokoemisyjnego szkolenia.

Jego architektura agentowa wykracza poza poleganie na pojedynczym dużym modelu językowym (LLM), zamiast tego wykorzystuje wydajne małe modele językowe w połączeniu z wnioskowaniem agentowym i innymi zaawansowanymi narzędziami sztucznej inteligencji, znacznie zmniejszając zużycie energii.

Na przykład SFR-RAG firmy Salesforce to mały model językowy zoptymalizowany pod kątem dokładnych i niezawodnych zadań. Wyodrębnia dokładne fakty i obsługuje złożone pytania, dostarczając wiarygodnych odpowiedzi z większą wydajnością i niższym zużyciem energii. Ponadto Agentforce wykorzystuje dostosowane dane i metadane z Salesforce Data Cloud i Salesforce Platform, umożliwiając wysoką dokładność i szybkość reakcji przy jednoczesnym zminimalizowaniu marnowania zasobów obliczeniowych.

„AI Energy Score to prawdziwy kamień milowy zrównoważonej sztucznej inteligencji. Tworząc przejrzysty system oceny, rozwiązujemy kluczową przeszkodę w zmniejszaniu wpływu sztucznej inteligencji na środowisko. Cieszymy się, że możemy uruchomić ten projekt i czekamy na jego szersze zastosowanie” – skomentowała Dr Sasha Luccioni, AI & Climate Lead, Hugging Face.

„Zmniejszenie zużycia energii przez sztuczną inteligencję obniża koszty operacyjne, optymalizuje infrastrukturę oraz zwiększa długoterminowy, zrównoważony rozwój i rentowność. Jesteśmy dumni, że możemy współpracować z liderami branży, aby budować bardziej przejrzysty ekosystem AI” – podsumowuje Suzanne DiBianca, EVP i Chief Impact Officer, Salesforce.

#AI #AIEnergyScore #news #Salesforce #sztucznaInteligencja #zużycieEnergii

AI pożera ogromne ilości prądu i generuje CO2. Jak sprawdzić, która jest najbardziej eko? Salesforce ma rozwiązanie

Salesforce, we współpracy z Hugging Face, Cohere i Carnegie Mellon University, ogłosił dziś wprowadzenie na rynek AI Energy Score – pierwszego w swoim rodzaju narzędzia do analizy porównawczej różnych modeli, które umożliwia ocenę, identyfikację oraz porównanie zużycia energii.

Salesforce potwierdził również, że będzie pierwszym twórcą modeli sztucznej inteligencji, który ujawni dane dotyczące efektywności energetycznej swoich zastrzeżonych modeli.

AI Energy Score ma na celu rozwiązanie problemu braku przejrzystości w zakresie wpływu modeli AI na środowisko. Podobnie jak ENERGY STAR zmieniła standardy efektywności energetycznej dla urządzeń i elektroniki, inicjatywa ta ustanawia nowy punkt odniesienia dla zrównoważonego rozwoju modeli sztucznej inteligencji.

AI Energy Score zadebiutuje podczas AI Action Summit, gdzie przywódcy z ponad 100 krajów, przedstawiciele sektora prywatnego i organizacji pozarządowych spotkają się, aby rozmawiać o jak najlepszym wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Zwiększając przejrzystość, wynik AI Energy Score może wpłynąć na preferencje rynkowe dla wydajnych modeli i zachęcić do zrównoważonego rozwoju sztucznej inteligencji. Uznany już przez rząd francuski i Paryskie Forum Pokojowe za swój potencjał transformacyjny, AI Energy Score zawiera takie elementy jak:

• Znormalizowane oceny energetyczne: Ujednolicone ramy pomiaru i porównania efektywności energetycznej modeli AI.
• Publicznie dostępna tabela wyników: Kompleksowe zestawienie wyników dla 10 typowych zadań AI – takich jak generowanie tekstu, generowanie obrazów i podsumowywanie – wykonywanych przez 166 modeli, w tym SFR-Embedding, xLAM i SF-TextBase firmy Salesforce.
• Portal benchmarkingowy: Platforma, na której programiści AI mogą przesyłać swoje otwarte lub zastrzeżone modele AI do oceny i dodania  ich rezultatów do tabeli wyników. Otwarte modele mogą być testowane automatycznie, podczas gdy zamknięte modele zostaną oceniane za pośrednictwem zabezpieczonej przestrzeni testowej – dedykowanej piaskownicy.
• Rozpoznawalna etykieta zużycia energii: Nowa etykieta oceniająca zużycie energii przez modele AI w skali od 1 do 5 gwiazdek, gdzie pięć gwiazdek oznacza najwyższą wydajność. Pomoże to deweloperom i użytkownikom łatwo identyfikować oraz wybierać bardziej zrównoważone modele.

Jesienią ubiegłego roku firma wprowadziła Agentforce, dedykowaną warstwę platformy Salesforce do wdrażania autonomicznych agentów AI w dowolnej funkcji biznesowej. Agentforce oferuje narzędzia do tworzenia i dostosowywania agentów, a także bibliotekę gotowych do użycia umiejętności dedykowanych sprzedaży, usługom, marketingowi, handlowi, czy też Tableau i Slack.

Agentforce został zbudowany z myślą o zrównoważonym rozwoju, zapewniając wysoką wydajność przy jednoczesnym zminimalizowaniu negatywnego wpływu na środowisko. W przeciwieństwie do podejść DIY AI, które wymagają energochłonnego szkolenia modeli dla każdego klienta, Agentforce jest zoptymalizowany od razu po uruchomieniu, eliminując potrzebę kosztownego lub wysokoemisyjnego szkolenia.

Jego architektura agentowa wykracza poza poleganie na pojedynczym dużym modelu językowym (LLM), zamiast tego wykorzystuje wydajne małe modele językowe w połączeniu z wnioskowaniem agentowym i innymi zaawansowanymi narzędziami sztucznej inteligencji, znacznie zmniejszając zużycie energii.

Na przykład SFR-RAG firmy Salesforce to mały model językowy zoptymalizowany pod kątem dokładnych i niezawodnych zadań. Wyodrębnia dokładne fakty i obsługuje złożone pytania, dostarczając wiarygodnych odpowiedzi z większą wydajnością i niższym zużyciem energii. Ponadto Agentforce wykorzystuje dostosowane dane i metadane z Salesforce Data Cloud i Salesforce Platform, umożliwiając wysoką dokładność i szybkość reakcji przy jednoczesnym zminimalizowaniu marnowania zasobów obliczeniowych.

„AI Energy Score to prawdziwy kamień milowy zrównoważonej sztucznej inteligencji. Tworząc przejrzysty system oceny, rozwiązujemy kluczową przeszkodę w zmniejszaniu wpływu sztucznej inteligencji na środowisko. Cieszymy się, że możemy uruchomić ten projekt i czekamy na jego szersze zastosowanie” – skomentowała Dr Sasha Luccioni, AI & Climate Lead, Hugging Face.

„Zmniejszenie zużycia energii przez sztuczną inteligencję obniża koszty operacyjne, optymalizuje infrastrukturę oraz zwiększa długoterminowy, zrównoważony rozwój i rentowność. Jesteśmy dumni, że możemy współpracować z liderami branży, aby budować bardziej przejrzysty ekosystem AI” – podsumowuje Suzanne DiBianca, EVP i Chief Impact Officer, Salesforce.

#AI #AIEnergyScore #news #Salesforce #sztucznaInteligencja #zużycieEnergii

AI pożera ogromne ilości prądu i generuje CO2. Jak sprawdzić, która jest najbardziej eko? Salesforce ma rozwiązanie

Salesforce, we współpracy z Hugging Face, Cohere i Carnegie Mellon University, ogłosił dziś wprowadzenie na rynek AI Energy Score – pierwszego w swoim rodzaju narzędzia do analizy porównawczej różnych modeli, które umożliwia ocenę, identyfikację oraz porównanie zużycia energii.

Salesforce potwierdził również, że będzie pierwszym twórcą modeli sztucznej inteligencji, który ujawni dane dotyczące efektywności energetycznej swoich zastrzeżonych modeli.

AI Energy Score ma na celu rozwiązanie problemu braku przejrzystości w zakresie wpływu modeli AI na środowisko. Podobnie jak ENERGY STAR zmieniła standardy efektywności energetycznej dla urządzeń i elektroniki, inicjatywa ta ustanawia nowy punkt odniesienia dla zrównoważonego rozwoju modeli sztucznej inteligencji.

AI Energy Score zadebiutuje podczas AI Action Summit, gdzie przywódcy z ponad 100 krajów, przedstawiciele sektora prywatnego i organizacji pozarządowych spotkają się, aby rozmawiać o jak najlepszym wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Zwiększając przejrzystość, wynik AI Energy Score może wpłynąć na preferencje rynkowe dla wydajnych modeli i zachęcić do zrównoważonego rozwoju sztucznej inteligencji. Uznany już przez rząd francuski i Paryskie Forum Pokojowe za swój potencjał transformacyjny, AI Energy Score zawiera takie elementy jak:

• Znormalizowane oceny energetyczne: Ujednolicone ramy pomiaru i porównania efektywności energetycznej modeli AI.
• Publicznie dostępna tabela wyników: Kompleksowe zestawienie wyników dla 10 typowych zadań AI – takich jak generowanie tekstu, generowanie obrazów i podsumowywanie – wykonywanych przez 166 modeli, w tym SFR-Embedding, xLAM i SF-TextBase firmy Salesforce.
• Portal benchmarkingowy: Platforma, na której programiści AI mogą przesyłać swoje otwarte lub zastrzeżone modele AI do oceny i dodania  ich rezultatów do tabeli wyników. Otwarte modele mogą być testowane automatycznie, podczas gdy zamknięte modele zostaną oceniane za pośrednictwem zabezpieczonej przestrzeni testowej – dedykowanej piaskownicy.
• Rozpoznawalna etykieta zużycia energii: Nowa etykieta oceniająca zużycie energii przez modele AI w skali od 1 do 5 gwiazdek, gdzie pięć gwiazdek oznacza najwyższą wydajność. Pomoże to deweloperom i użytkownikom łatwo identyfikować oraz wybierać bardziej zrównoważone modele.

Jesienią ubiegłego roku firma wprowadziła Agentforce, dedykowaną warstwę platformy Salesforce do wdrażania autonomicznych agentów AI w dowolnej funkcji biznesowej. Agentforce oferuje narzędzia do tworzenia i dostosowywania agentów, a także bibliotekę gotowych do użycia umiejętności dedykowanych sprzedaży, usługom, marketingowi, handlowi, czy też Tableau i Slack.

Agentforce został zbudowany z myślą o zrównoważonym rozwoju, zapewniając wysoką wydajność przy jednoczesnym zminimalizowaniu negatywnego wpływu na środowisko. W przeciwieństwie do podejść DIY AI, które wymagają energochłonnego szkolenia modeli dla każdego klienta, Agentforce jest zoptymalizowany od razu po uruchomieniu, eliminując potrzebę kosztownego lub wysokoemisyjnego szkolenia.

Jego architektura agentowa wykracza poza poleganie na pojedynczym dużym modelu językowym (LLM), zamiast tego wykorzystuje wydajne małe modele językowe w połączeniu z wnioskowaniem agentowym i innymi zaawansowanymi narzędziami sztucznej inteligencji, znacznie zmniejszając zużycie energii.

Na przykład SFR-RAG firmy Salesforce to mały model językowy zoptymalizowany pod kątem dokładnych i niezawodnych zadań. Wyodrębnia dokładne fakty i obsługuje złożone pytania, dostarczając wiarygodnych odpowiedzi z większą wydajnością i niższym zużyciem energii. Ponadto Agentforce wykorzystuje dostosowane dane i metadane z Salesforce Data Cloud i Salesforce Platform, umożliwiając wysoką dokładność i szybkość reakcji przy jednoczesnym zminimalizowaniu marnowania zasobów obliczeniowych.

„AI Energy Score to prawdziwy kamień milowy zrównoważonej sztucznej inteligencji. Tworząc przejrzysty system oceny, rozwiązujemy kluczową przeszkodę w zmniejszaniu wpływu sztucznej inteligencji na środowisko. Cieszymy się, że możemy uruchomić ten projekt i czekamy na jego szersze zastosowanie” – skomentowała Dr Sasha Luccioni, AI & Climate Lead, Hugging Face.

„Zmniejszenie zużycia energii przez sztuczną inteligencję obniża koszty operacyjne, optymalizuje infrastrukturę oraz zwiększa długoterminowy, zrównoważony rozwój i rentowność. Jesteśmy dumni, że możemy współpracować z liderami branży, aby budować bardziej przejrzysty ekosystem AI” – podsumowuje Suzanne DiBianca, EVP i Chief Impact Officer, Salesforce.

#AI #AIEnergyScore #news #Salesforce #sztucznaInteligencja #zużycieEnergii

AI pożera ogromne ilości prądu i generuje CO2. Jak sprawdzić, która jest najbardziej eko? Salesforce ma rozwiązanie

Salesforce, we współpracy z Hugging Face, Cohere i Carnegie Mellon University, ogłosił dziś wprowadzenie na rynek AI Energy Score – pierwszego w swoim rodzaju narzędzia do analizy porównawczej różnych modeli, które umożliwia ocenę, identyfikację oraz porównanie zużycia energii.

Salesforce potwierdził również, że będzie pierwszym twórcą modeli sztucznej inteligencji, który ujawni dane dotyczące efektywności energetycznej swoich zastrzeżonych modeli.

AI Energy Score ma na celu rozwiązanie problemu braku przejrzystości w zakresie wpływu modeli AI na środowisko. Podobnie jak ENERGY STAR zmieniła standardy efektywności energetycznej dla urządzeń i elektroniki, inicjatywa ta ustanawia nowy punkt odniesienia dla zrównoważonego rozwoju modeli sztucznej inteligencji.

AI Energy Score zadebiutuje podczas AI Action Summit, gdzie przywódcy z ponad 100 krajów, przedstawiciele sektora prywatnego i organizacji pozarządowych spotkają się, aby rozmawiać o jak najlepszym wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Zwiększając przejrzystość, wynik AI Energy Score może wpłynąć na preferencje rynkowe dla wydajnych modeli i zachęcić do zrównoważonego rozwoju sztucznej inteligencji. Uznany już przez rząd francuski i Paryskie Forum Pokojowe za swój potencjał transformacyjny, AI Energy Score zawiera takie elementy jak:

• Znormalizowane oceny energetyczne: Ujednolicone ramy pomiaru i porównania efektywności energetycznej modeli AI.
• Publicznie dostępna tabela wyników: Kompleksowe zestawienie wyników dla 10 typowych zadań AI – takich jak generowanie tekstu, generowanie obrazów i podsumowywanie – wykonywanych przez 166 modeli, w tym SFR-Embedding, xLAM i SF-TextBase firmy Salesforce.
• Portal benchmarkingowy: Platforma, na której programiści AI mogą przesyłać swoje otwarte lub zastrzeżone modele AI do oceny i dodania  ich rezultatów do tabeli wyników. Otwarte modele mogą być testowane automatycznie, podczas gdy zamknięte modele zostaną oceniane za pośrednictwem zabezpieczonej przestrzeni testowej – dedykowanej piaskownicy.
• Rozpoznawalna etykieta zużycia energii: Nowa etykieta oceniająca zużycie energii przez modele AI w skali od 1 do 5 gwiazdek, gdzie pięć gwiazdek oznacza najwyższą wydajność. Pomoże to deweloperom i użytkownikom łatwo identyfikować oraz wybierać bardziej zrównoważone modele.

Jesienią ubiegłego roku firma wprowadziła Agentforce, dedykowaną warstwę platformy Salesforce do wdrażania autonomicznych agentów AI w dowolnej funkcji biznesowej. Agentforce oferuje narzędzia do tworzenia i dostosowywania agentów, a także bibliotekę gotowych do użycia umiejętności dedykowanych sprzedaży, usługom, marketingowi, handlowi, czy też Tableau i Slack.

Agentforce został zbudowany z myślą o zrównoważonym rozwoju, zapewniając wysoką wydajność przy jednoczesnym zminimalizowaniu negatywnego wpływu na środowisko. W przeciwieństwie do podejść DIY AI, które wymagają energochłonnego szkolenia modeli dla każdego klienta, Agentforce jest zoptymalizowany od razu po uruchomieniu, eliminując potrzebę kosztownego lub wysokoemisyjnego szkolenia.

Jego architektura agentowa wykracza poza poleganie na pojedynczym dużym modelu językowym (LLM), zamiast tego wykorzystuje wydajne małe modele językowe w połączeniu z wnioskowaniem agentowym i innymi zaawansowanymi narzędziami sztucznej inteligencji, znacznie zmniejszając zużycie energii.

Na przykład SFR-RAG firmy Salesforce to mały model językowy zoptymalizowany pod kątem dokładnych i niezawodnych zadań. Wyodrębnia dokładne fakty i obsługuje złożone pytania, dostarczając wiarygodnych odpowiedzi z większą wydajnością i niższym zużyciem energii. Ponadto Agentforce wykorzystuje dostosowane dane i metadane z Salesforce Data Cloud i Salesforce Platform, umożliwiając wysoką dokładność i szybkość reakcji przy jednoczesnym zminimalizowaniu marnowania zasobów obliczeniowych.

„AI Energy Score to prawdziwy kamień milowy zrównoważonej sztucznej inteligencji. Tworząc przejrzysty system oceny, rozwiązujemy kluczową przeszkodę w zmniejszaniu wpływu sztucznej inteligencji na środowisko. Cieszymy się, że możemy uruchomić ten projekt i czekamy na jego szersze zastosowanie” – skomentowała Dr Sasha Luccioni, AI & Climate Lead, Hugging Face.

„Zmniejszenie zużycia energii przez sztuczną inteligencję obniża koszty operacyjne, optymalizuje infrastrukturę oraz zwiększa długoterminowy, zrównoważony rozwój i rentowność. Jesteśmy dumni, że możemy współpracować z liderami branży, aby budować bardziej przejrzysty ekosystem AI” – podsumowuje Suzanne DiBianca, EVP i Chief Impact Officer, Salesforce.

#AI #AIEnergyScore #news #Salesforce #sztucznaInteligencja #zużycieEnergii

Organizacja Connectivity Standards Alliance (CSA) ogłosiła dziś debiut nowej specyfikacji Matter 1.3, która jest dostępna dla producentów urządzeń i platform.

Matter to protokół inteligentnego domu, który umożliwia inteligentnym urządzeniom pracę na wielu platformach, w tym HomeKit. Prościej? Urządzenia spięte w ramach różnych ekosystemów są w stanie się ze sobą porozumiewać (o ile producenci wspierają Matter, a z tym bywa różnie).

Matter 1.3 dodaje obsługę szeregu nowych typów urządzeń i funkcji, w tym urządzeń do zarządzania wodą, ładowarek pojazdów elektrycznych, urządzeń kuchennych i pralniczych oraz telewizorów.

W przypadku inteligentnych wtyczek i innych urządzeń aktualizacja obejmuje raportowanie zarządzania energią, umożliwiając użytkownikom wyświetlanie rzeczywistych i szacunkowych pomiarów mocy, napięcia i prądu, zarówno w czasie rzeczywistym, jak i w czasie.

Producenci ładowarek do pojazdów elektrycznych mogą włączyć funkcje oparte na Matter, takie jak ręczne uruchamianie i zatrzymywanie ładowania, dostosowywanie szybkości ładowania i optymalizacja czasu ładowania.

Urządzenia do zarządzania wodą, takie jak czujniki wycieku i zamarzania, czujniki deszczu i sterowane zawory wodne są obsługiwane w Matter 1.3, podobnie jak kilka nowych typów urządzeń, w tym kuchenki mikrofalowe, piekarniki, płyty kuchenne, okapy i suszarki.

W przypadku telewizorów, Matter 1.3 poprawia inicjalizację streamu obrazu i wyszukiwanie, a także dodaje obsługę powiadomień push i okien dialogowych dla doświadczeń otoczenia, rozszerzoną interaktywność dla aplikacji telewizyjnych i lepszą interakcję z innymi urządzeniami domowymi.

Sceny są obsługiwane przez nową specyfikację, umożliwiając twórcom produktów i platformom ustawianie, odczytywanie i aktywowanie scen na urządzeniach. Sceny dla Matter działają jak sceny HomeKit, pozwalając użytkownikom ustawić pożądany stan dla pomieszczeń i urządzeń za pomocą jednego polecenia. Kontrolery Matter mogą teraz również łączyć wiele poleceń w jedną wiadomość podczas komunikacji z urządzeniami Matter, aby zmniejszyć opóźnienia między wykonywaniem poleceń.

Urządzenia i ulepszenia Matter 1.3 będą prawdopodobnie dostępne na rynku jeszcze w tym roku, a więcej informacji można znaleźć na stronie internetowej CSA.

Aktualizacja Samsung SmartThings na iOS dodaje obsługę Matter

https://imagazine.pl/2024/05/10/specyfikacja-matter-1-3-dodaje-nowosci-dla-wlascicieli-aut-elektrycznych/

#HomeKit #matter #samochodyElektryczne #zużycieEnergii