Kata Kunci：AI chatbot, Google DeepMind, OpenAI, Yann LeCun, Aplikasi militer AI, LLM (Large Language Model), Agen AI, Persuasi politik AI, Mode Deep Think Gemini 3, Sintesis suara Qwen3-TTS, Eksplorasi energi panas bumi AI, Pengaman LangChain 1.1
Pilihan Editor Utama Kolom AI
🔥 FOKUS
Daya Persuasi Politik Chatbot AI Melampaui Iklan Tradisional: Penelitian baru mengungkapkan bahwa chatbot AI melampaui iklan politik tradisional dalam daya persuasinya, mampu secara efektif mengubah pandangan pemilih. Studi ini menemukan bahwa chatbot menunjukkan daya persuasi yang kuat melalui pembuatan informasi real-time dan penyebaran strategis, terutama pada isu-isu kebijakan, bahkan ketika memberikan informasi yang tidak akurat. Hal ini menimbulkan kekhawatiran mendalam tentang dampak AI terhadap pemilihan dan proses demokrasi di masa depan, menyerukan pengawasan yang lebih ketat terhadap aplikasi politik AI. (Sumber: MIT Technology Review)
Google DeepMind Mendirikan Laboratorium AI Mutakhir di Singapura: Google DeepMind sedang mendirikan tim penelitian AI mutakhir di Singapura, berfokus pada penalaran tingkat lanjut, LLM/RL, dan peningkatan model SOTA seperti Gemini. Tim ini akan dipimpin oleh Yi Tay, bertujuan untuk mempercepat realisasi AGI di era LLM melalui kepadatan talenta yang tinggi, dan memposisikannya sebagai kekuatan penting dalam jalur kunci menuju AGI dari Singapura. (Sumber: agihippo, dilipkay)
OpenAI Membangun Kluster Superkomputer GPU Skala Besar di Australia: OpenAI bekerja sama dengan NextDC, berencana membangun kluster superkomputer GPU senilai $4,6 miliar dan mengonsumsi daya 550 megawatt di Sydney, Australia. Proyek berskala besar ini bertujuan untuk melatih dan mendukung model dasar generasi berikutnya setingkat GPT-6, serta menyediakan layanan latensi rendah untuk wilayah Asia-Pasifik. Langkah ini merupakan implementasi besar pertama dari strategi “AI Nasional” OpenAI, menekankan kedaulatan data, dan mengindikasikan bahwa hambatan pengembangan AI di masa depan adalah listrik, lahan, dan infrastruktur. (Sumber: Reddit r/ArtificialInteligence)
Tiongkok Mengembangkan Prajurit Robot yang Dilatih AI: Tiongkok sedang mengembangkan prajurit robot yang dilatih AI yang mampu meniru gerakan tempur prajurit manusia secara real-time. Kemajuan ini menandai terobosan signifikan dalam aplikasi militer teknologi robotika, mengindikasikan datangnya era “perang robot”, dan menimbulkan kekhawatiran mendalam di komunitas internasional tentang bentuk konflik militer di masa depan dan masalah etika. (Sumber: Reddit r/ArtificialInteligence)
Yann LeCun Meninggalkan Meta, Mendirikan Startup AI yang Berfokus pada “Model Dunia”: Pemenang Turing Award, Yann LeCun, meninggalkan Meta setelah 12 tahun bekerja dan mendirikan startup AI misterius di Paris. Dia secara terbuka mengkritik bahwa Large Language Models (LLM) telah mencapai batasnya, berpendapat bahwa mereka kurang memahami dunia fisik dan kemampuan penalaran multi-langkah, serta menguras sumber daya. Perusahaan baru LeCun akan berfokus pada “model dunia”, melatih AI melalui informasi sensorik seperti visual, agar dapat memprediksi dunia fisik, bukan hanya mengandalkan teks. (Sumber: 36氪, ylecun, halvarflake)
🎯 DINAMIKA
OpenAI Melatih LLM untuk “Mengaku” Perilaku Tidak Pantas: OpenAI sedang menguji metode baru untuk melatih LLM agar “mengaku” proses pengambilan keputusan internal yang kompleks dan perilaku tidak pantas. Teknologi ini bertujuan untuk meningkatkan transparansi dan kredibilitas LLM, merupakan langkah penting dalam mengatasi masalah “kotak hitam” pada model bahasa besar, dan sangat penting untuk penyebaran AI yang luas di masa depan. (Sumber: MIT Technology Review)
AI Menemukan Sumber Daya Energi Panas Bumi Tersembunyi: Startup Zanskar menggunakan AI dan metode komputasi canggih untuk menemukan sistem panas bumi “zona buta” di gurun Nevada barat. Ini adalah sumber daya panas bumi pertama yang diidentifikasi dan dikonfirmasi memiliki prospek komersial dalam lebih dari 30 tahun. Model AI menganalisis data geologi, satelit, dan informasi patahan, mampu memproses data kompleks dan memprediksi titik panas potensial, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi eksplorasi energi bersih. (Sumber: MIT Technology Review)
DeepSeek-V3.2 dan Speciale LLM Dioptimalkan Khusus untuk Agen: DeepSeek secara resmi merilis V3.2 dan model Speciale yang mengutamakan inferensi, dirancang khusus untuk agen. vLLM secara bersamaan menyediakan solusi inferensi yang dioptimalkan untuk DeepSeek-V3.2, termasuk tokenizer dan tool-call parser khusus, serta mendukung “mode berpikir”, secara signifikan meningkatkan kinerja dan efisiensi model dalam tugas agen. (Sumber: QuixiAI)
Mode Gemini 3 Deep Think Tersedia untuk Pelanggan Ultra: Mode Gemini 3 Deep Think kini tersedia untuk pelanggan Google AI Ultra, mengintegrasikan teknologi pemenang penghargaan dari kompetisi IMO dan ICPC. Mode ini memiliki kemampuan berpikir paralel, mampu menangani masalah matematika dan sains yang sangat kompleks secara efektif, menunjukkan peningkatan signifikan dalam tolok ukur penalaran utama. (Sumber: mirrokni)
Microsoft Merilis VibeVoice, Kerangka Kerja Text-to-Speech Real-time Sumber Terbuka: Microsoft merilis VibeVoice, kerangka kerja AI suara mutakhir sumber terbuka, yang mendukung pembuatan audio percakapan yang ekspresif, panjang, dan multi-pembicara, seperti podcast. Model TTS streaming real-time-nya, VibeVoice-Realtime-0.5B, dapat menghasilkan ucapan awal dalam sekitar 300 milidetik dan mendukung input teks streaming, mewujudkan pembuatan suara real-time satu pembicara, dengan latensi rendah dan ketahanan. (Sumber: GitHub Trending)
Alibaba Cloud Qwen3-TTS Memperbarui Dukungan Suara dan Bahasa Lebih Banyak: Alibaba Cloud merilis versi baru Qwen3-TTS, menawarkan 49 suara berkualitas tinggi dan dukungan 10 bahasa (termasuk berbagai dialek Tiongkok). Model ini lebih alami dalam ritme dan kecepatan bicara, bertujuan untuk memberikan pengalaman sintesis suara yang lebih personal dan realistis, semakin meningkatkan potensi aplikasinya secara global. (Sumber: Alibaba_Qwen)
NVIDIA Meluncurkan Nurabot, Robot Humanoid Perawat Beroda: NVIDIA meluncurkan Nurabot, robot humanoid perawat beroda, yang bertujuan untuk memasuki rumah sakit guna menyediakan layanan perawatan. Robot ini merepresentasikan perpaduan AI dan teknologi robotika di bidang kesehatan, diharapkan dapat meringankan masalah kekurangan tenaga medis, dan memainkan peran penting dalam skenario medis di masa depan. (Sumber: Ronald_vanLoon)
LLM Kecil (Qwen3-VL-4B) Menyamai Kinerja GPT-4.1: Model bahasa multimodal 4B mikro yang dapat dijalankan di laptop, Qwen3-VL-4B Instruct, kinerjanya telah mencapai 80-85% dari GPT-4.1. Model ini gratis dan dapat dijalankan secara lokal, bahkan melampaui GPT-4 dan 4o pada beberapa metrik, menyediakan pilihan LLM lokal berkinerja tinggi yang nyaman bagi pengguna non-teknis. (Sumber: Reddit r/ChatGPT)
Robot AI Real-time Reachy Mini Berkolaborasi dengan GradiumAI: GradiumAI mengintegrasikan API speech-to-text (STT) dan text-to-speech (TTS) real-time-nya ke dalam robot Reachy Mini, mewujudkan robot percakapan langsung, tanpa skrip. Robot ini mampu beralih emosi, bahasa, dan suara berdasarkan konteks, menunjukkan potensi besar AI real-time dalam kecerdasan terwujud dan interaksi manusia-mesin. (Sumber: huggingface, eliebakouch)
BulletTime Mewujudkan Kontrol Terpisah Waktu dan Posisi Kamera dalam Pembuatan Video: BulletTime adalah kerangka kerja difusi video 4D yang dapat dikontrol, pertama kali mewujudkan kontrol terpisah antara dinamika adegan dan posisi kamera, sehingga memungkinkan operasi yang lebih halus terhadap waktu dan ruang dalam pembuatan video. Kerangka kerja ini, melalui pengkodean posisi 4D dan normalisasi adaptif, menggunakan deret waktu dunia kontinu dan lintasan kamera sebagai input kondisional, secara signifikan meningkatkan kontrol sambil mempertahankan kualitas generasi yang tinggi. (Sumber: HuggingFace Daily Papers)
🧰 ALAT
Nano Banana Pro Menggabungkan Gemini untuk Visualisasi: Nano Banana Pro, dikombinasikan dengan konektivitas real-time dan pengetahuan dunia Gemini, menunjukkan kemampuan visualisasi yang kuat, mampu mengubah konsep abstrak menjadi kenyataan, dan memberdayakan pengguna untuk berkreasi secara bebas. Ini menunjukkan aplikasi terintegrasi alat AI dalam visualisasi data dan pembuatan konten kreatif. (Sumber: dotey)
Cursor Mengintegrasikan Model Codex untuk Meningkatkan Kemampuan Pengkodean: Alat pengkodean AI Cursor telah mengintegrasikan model Codex baru dan mengoptimalkan mekanisme koordinasi agennya. Model Codex dapat digunakan secara gratis di Cursor hingga 11 Desember, menyediakan kemampuan bantuan pengkodean yang lebih kuat bagi pengembang, dan semakin meningkatkan peran AI dalam proses pengembangan perangkat lunak. (Sumber: StringChaos)
Kling Avatar 2.0 Mewujudkan Manusia Digital Berbicara dan Bernyanyi Secara Alami: Model manusia digital Kling AI Avatar 2.0 dirilis, mendukung pembuatan video sinkronisasi bibir hingga 5 menit berdasarkan konten teks, dan dapat menghasilkan video bernyanyi berdasarkan audio musik. Model ini menunjukkan peningkatan signifikan dalam realisme ekspresi dan fleksibilitas gerakan, membuat pertunjukan manusia digital lebih alami, dan mendorong pengembangan idola virtual serta pembuatan konten. (Sumber: Kling_ai, Kling_ai)
Nano Banana Pro Menggabungkan Gemini 3 Pro untuk Visualisasi 3D: Nano Banana Pro, dikombinasikan dengan Gemini 3 Pro, mewujudkan visualisasi 3D dari hasil olahraga luar ruangan, seperti rute hiking, bersepeda, dan data. Pengguna dapat mengontrol model 3D di halaman web melalui gerakan, melakukan operasi seperti rotasi, memperkecil, memperbesar, mengubah data abstrak menjadi koleksi interaktif. (Sumber: op7418, op7418)
Agen Slide Generator GLIF untuk Pembuatan Slide AI: GLIF meluncurkan agen Slide Generator, membawa fitur slide AI ke Nano Banana Pro. Alat ini mendukung pembuatan teks slide, efek transisi yang didukung Kling, dan dapat secara otomatis merakit presentasi lengkap, sangat menyederhanakan proses pembuatan slide. (Sumber: fabianstelzer)
Kimi CLI Terintegrasi dengan JetBrains IDEs melalui ACP: Kimi CLI kini telah terintegrasi dengan JetBrains IDEs melalui Agent Client Protocol (ACP). Integrasi ini memungkinkan pengembang untuk menggunakan fitur Kimi CLI secara mulus di IDE favorit mereka, meningkatkan efisiensi pengembangan, dan semakin mendorong aplikasi agen AI dalam alur kerja pengembangan. (Sumber: Kimi_Moonshot)
LangChain 1.1 Menambahkan Pagar Pengaman untuk Agen: LangChain versi 1.1 menambahkan fitur pagar pengaman agen baru, memberikan perlindungan untuk agen AI melalui middleware moderasi konten. Pengguna dapat mengonfigurasi penyaringan input model, output, bahkan hasil alat, dan melakukan penanganan kesalahan, mengakhiri percakapan, atau memperbaiki pesan saat pelanggaran terdeteksi, meningkatkan keamanan dan keandalan agen AI. (Sumber: Hacubu)
📚 BELAJAR
Pembelajaran Penguatan Agen LLM: Pengalaman Praktis dan Tantangan: Kontributor Zhihu skydownacai berbagi pengalaman praktis tentang Pembelajaran Penguatan Agen (Agentic RL) untuk LLM, menekankan pentingnya stabilitas, lingkungan, keandalan alat, desain hadiah, dan evaluasi. Artikel tersebut menunjukkan bahwa dalam lingkungan produksi, stabilitas adalah yang utama, perilaku lingkungan dan alat sangat penting untuk RL agen, dan perlu mewaspadai kecurangan hadiah yang disebabkan oleh penilaian LLM. (Sumber: ZhihuFrontier)
NeurIPS 2025: Kode Laten Diskrit untuk Model Difusi: Sebuah penelitian tentang Kode Laten Diskrit (DLCs) dipresentasikan di NeurIPS 2025. Teknik ini menyediakan representasi diskrit untuk model difusi, mewujudkan generasi tanpa syarat SOTA (ImageNet FID 1.59) dan generasi komposit, serta dapat diintegrasikan dengan LLM. Ini menandai terobosan baru dalam pembelajaran representasi dan kemampuan generasi model difusi. (Sumber: natolambert)
Kerangka Kerja Agent Context Engineering (ACE) Mewujudkan Peningkatan Diri LLM: Agent Context Engineering (ACE) adalah kerangka kerja untuk meningkatkan diri model bahasa melalui evolusi konteks berkelanjutan daripada bobot model. Kerangka kerja ini meningkatkan kinerja sebesar 10,6% pada tugas agen dan 8,6% di sektor keuangan, sekaligus secara signifikan mengurangi latensi dan biaya, menyediakan jalur baru untuk efisiensi dan optimasi kinerja LLM. (Sumber: teortaxesTex)
Tiga Pilar Utama Matematikawan AI: TheTuringPost menguraikan tiga pilar utama untuk membangun matematikawan AI: Sistem Pembuktian (Prover System) yang menghasilkan bukti lengkap, Basis Pengetahuan (Knowledge Base) yang melacak pengetahuan yang diketahui dan yang hilang, serta Sistem Konjektur (Conjecture System) yang mengajukan masalah matematika baru. Ini menyediakan peta jalan yang jelas untuk pengembangan AI di masa depan dalam bidang matematika dan penemuan ilmiah. (Sumber: TheTuringPost)
Penelitian “Continuous Thought Machine” Sakana AI: Sakana AI mempresentasikan penelitian “Continuous Thought Machine” di NeurIPS. Penelitian ini mewujudkan perluasan komputasi waktu uji (Test-time compute) melalui dinamika kontinu Neural ODE daripada Transformer. Ini memberikan ide-ide baru untuk efisiensi inferensi dan skalabilitas model AI. (Sumber: hardmaru)
Keynote NeurIPS 2025 Memperkenalkan Penelitian Pembelajaran Penguatan EPO: Yejin Choi dalam keynote NeurIPS 2025 menyoroti penelitian “EPO: Entropy-Regularized Policy Optimization”. Karya ini bertujuan untuk mengatasi tantangan inti “kegagalan kaskade eksplorasi-eksploitasi” dalam lingkungan multi-putaran dengan hadiah yang jarang, dan mencapai peningkatan kinerja hingga 152% pada tugas ScienceWorld. (Sumber: YejinChoinka)
Laporan Survei Hubungan Dua Arah antara Kode dan Penalaran LLM: Sebuah makalah survei baru berjudul “Code to Think, Think to Code” menjelajahi secara mendalam hubungan dua arah antara kode dan penalaran LLM. Makalah tersebut menunjukkan bahwa kode meningkatkan penalaran dengan menyediakan jalur eksekusi yang dapat diverifikasi dan dekomposisi logis, sementara penalaran meningkatkan pembuatan kode sederhana menjadi sistem agen yang kompleks. (Sumber: dair_ai)
Tinjauan Sistematis dan Tantangan Aplikasi RAG Perusahaan: Sebuah tinjauan literatur sistematis tentang aplikasi RAG (Retrieval-Augmented Generation) perusahaan menunjukkan bahwa meskipun sistem RAG efektif dalam lingkungan terkontrol, namun dalam implementasi perusahaan masih menghadapi tantangan seperti kontrol halusinasi, privasi data, latensi, adaptasi domain, dan pengukuran dampak bisnis. Laporan tersebut menekankan kesenjangan besar antara prototipe laboratorium dan sistem produksi. (Sumber: omarsar0)
Arsitektur BDH: Alternatif Transformer yang Terinspirasi Otak: Sebuah penelitian mewujudkan arsitektur BDH (Dragon Hatchling), sebuah alternatif Transformer yang terinspirasi otak, dan menerapkannya pada tugas pencarian jalur. Arsitektur ini, dengan memodelkan interaksi pada grafik jarang antar neuron dan menggunakan pembelajaran Hebbian untuk memperbarui memori kerja pada sinapsis, menunjukkan mekanisme komputasi internal yang unik. (Sumber: Reddit r/MachineLearning)
💼 BISNIS
Keamanan dan Tata Kelola dalam Strategi Data dan AI Perusahaan: Laporan MIT Technology Review Insights menunjukkan bahwa organisasi menghadapi tantangan keamanan dan tata kelola data dan AI dalam strategi AI mereka. Dengan meningkatnya penyebaran kemampuan AI, deteksi ancaman proaktif, ancaman internal, dan respons terhadap kerentanan rantai pasokan menjadi sangat penting. Perusahaan perlu memikirkan kembali strategi keamanan mereka dan memprioritaskan fungsionalitas serta keamanan alat AI. (Sumber: MIT Technology Review)
Google dan Replit Berkolaborasi Memasuki Bidang Pengkodean AI: Google dan Replit menandatangani perjanjian kerja sama multi-tahun, bertujuan untuk menantang pesaing seperti Anthropic dan Cursor di bidang pengkodean AI. Kolaborasi ini akan meningkatkan kemampuan Replit dalam pengkodean yang dibantu AI, dan berpotensi mengubah lanskap pasar alat pemrograman AI. (Sumber: amasad)
Lingkungan Startup AI AS: PhD Menggantikan MBA sebagai “Kunci Masuk”: Lingkungan startup AI di AS sedang mengalami transformasi, di mana gelar PhD kini menggantikan MBA sebagai “kunci masuk” bagi para pendiri startup. Laporan menunjukkan bahwa pendiri AI lebih muda dan cenderung memiliki kedalaman teknis daripada orientasi bisnis. Lulusan dari laboratorium AI terkemuka dan peraih medali Olimpiade memimpin tren ini, karena di era AI, “teknologi itu sendiri adalah produk”. (Sumber: 36氪)
🌟 KOMUNITAS
Tantangan Pengaturan Organisasi untuk Pelatihan AI Skala Besar: Diskusi sosial menunjukkan bahwa meskipun banyak pembahasan tentang aspek teknis pelatihan AI skala besar, namun diskusi tentang cara membangun struktur organisasi yang tepat untuk mendukung pelatihan skala besar jauh lebih sedikit. Ini mencerminkan bahwa dalam pengembangan AI, tantangan organisasi dan manajemen sama pentingnya dengan tantangan teknis. (Sumber: TheZachMueller)
Kekhawatiran tentang Dampak AI pada Keterampilan Pengkodean: Seseorang di media sosial menyatakan kekhawatiran tentang dampak AI di bidang pengkodean, termasuk kemungkinan pemula tidak dapat benar-benar belajar pemrograman, serta kemungkinan degradasi keterampilan insinyur yang ada. Diskusi menunjukkan bahwa meskipun AI dapat menyelesaikan sebagian besar masalah, insinyur masih perlu menginvestasikan waktu dan upaya untuk memahami sistem secara mendalam, untuk menghadapi tantangan di masa depan. (Sumber: dilipkay)
Ketidakpercayaan Umum Negara Barat terhadap AI: Andrew Ng menunjukkan bahwa laporan dari Edelman dan Pew Research menunjukkan bahwa Amerika Serikat dan sebagian besar dunia Barat di Eropa tidak mempercayai dan tidak antusias terhadap AI. Berbeda dengan Tiongkok, kekhawatiran masyarakat Barat terhadap AI dapat secara serius menghambat perkembangannya. Dia menyerukan komunitas AI untuk berhenti melebih-lebihkan bahaya AI dan membangun kembali kepercayaan sosial. (Sumber: ylecun)
Pentingnya Valuasi AI dan Penelitian Terbuka: Gabriel Synnaeve berpendapat bahwa valuasi AI didasarkan pada janji pertumbuhan produktivitas gabungan yang ditingkatkan oleh AI, sementara penelitian terbuka adalah cara terbaik untuk perbaikan AI yang berkelanjutan dan gabungan. Ini menekankan peran sentral ilmu pengetahuan terbuka dalam mendorong kemajuan teknologi AI dan mewujudkan nilai komersialnya. (Sumber: ylecun)
Analisis Segmentasi Pasar API AI: Maxime Labonne berpendapat bahwa argumen “komodifikasi AI” adalah salah, dan pasar API terbagi menjadi dua kategori: model kelas atas (seperti Claude) mendominasi pemrograman dan pekerjaan berisiko tinggi, di mana pengguna bersedia membayar lebih tinggi untuk mendapatkan kode yang benar; sementara model sumber terbuka yang murah mendominasi tugas bermain peran dan kreatif, dengan volume penjualan besar tetapi margin keuntungan tipis. (Sumber: maximelabonne)
Studi Anthropic Menunjukkan Karyawan Umumnya Menyembunyikan Penggunaan AI: Sebuah studi dari Anthropic menemukan bahwa sebagian besar karyawan menggunakan AI setiap hari, tetapi 69% dari mereka menyembunyikan penggunaannya di tempat kerja. Ini mencerminkan adanya perbedaan penerimaan terhadap alat AI di dalam perusahaan, serta kekhawatiran karyawan tentang persepsi negatif yang mungkin timbul dari penggunaan AI. (Sumber: Reddit r/ClaudeAI)
“Konten Sampah” yang Dihasilkan AI “Merusak Reddit”: Artikel Wired menunjukkan bahwa konten “slop” yang dihasilkan AI “merusak Reddit”. Moderator dan pengguna di subreddit populer dibanjiri oleh konten AI berkualitas rendah dalam jumlah besar, menimbulkan kekhawatiran tentang dampak melimpahnya konten AI terhadap kualitas komunitas online. (Sumber: Reddit r/artificial)
Tingkat Pengembalian Mainan AI Companion yang Tinggi Mengungkapkan Kurangnya Kekuatan Produk: Pasar mainan AI companion mengalami pertumbuhan eksplosif, namun tingkat pengembalian produk mencapai 30%. Alasan utamanya adalah kurangnya kecerdasan produk, kurangnya kemampuan emosional dan memori, serta kesalahan pola pikir pengembang yang “lebih fokus pada pembuatan objek daripada penciptaan lingkungan”. Industri menyerukan produsen mainan, produsen model besar, dan pengembang untuk bekerja sama, untuk membentuk kembali pengalaman dengan fokus pada skenario, dan mengintegrasikan pemikiran humaniora dan sains, agar dapat menciptakan mainan AI yang berjiwa. (Sumber: 36氪)
Pengalaman Kompleks Guru dengan Aplikasi AI di Kelas: Para guru menyatakan emosi yang kompleks tentang penggunaan AI di kelas, melihat potensinya untuk meningkatkan alur kerja, tetapi juga khawatir tentang dampak negatifnya terhadap penilaian, keadilan, pengembangan pemikiran kritis, dan otonomi profesional guru. Penelitian menyerukan pembuat kebijakan AI untuk mendengarkan suara guru, memberikan lebih banyak panduan dan dukungan, dan menghindari mengubah pendidikan menjadi praktik “daftar periksa” yang berpusat pada teknologi. (Sumber: aihub.org)
Gangguan Cloudflare Mempengaruhi Layanan AI: Cloudflare kembali mengalami gangguan, menyebabkan beberapa layanan AI, termasuk Claude dan WorkOS, terpengaruh. Ini menyoroti ketergantungan pada infrastruktur penting, serta risiko bahwa satu titik kegagalan dapat menyebabkan efek berantai pada aplikasi AI yang luas. (Sumber: dzhng)
💡 LAIN-LAIN
Karya Seni Gaya Film Ghibli yang Dihasilkan AI: Dotey berbagi penggunaan AI untuk menghasilkan citra merek modern bergaya film Ghibli, menunjukkan potensi aplikasi AI dalam kreasi seni dan pemasaran merek. Ini mencerminkan kemampuan AI dalam menerapkan gaya seni tertentu pada konten baru. (Sumber: dotey)
Detektor Kematangan Alpukat Bertenaga AI: Ronald_vanLoon menunjukkan detektor kematangan alpukat bertenaga AI, yang mampu secara akurat menentukan tingkat kematangan alpukat. Ini adalah aplikasi AI praktis, memiliki nilai potensial dalam kontrol kualitas makanan dan sektor pertanian. (Sumber: Ronald_vanLoon)
Kemajuan Medis dalam Memprediksi Penyakit dari Pola Tidur: Media sosial membahas kemajuan medis dalam memprediksi lebih dari 130 jenis penyakit secara akurat melalui pola pernapasan tidur. Meskipun peran AI tidak disebutkan secara eksplisit, namun analisis dan prediksi data berskala besar semacam ini biasanya mengandalkan teknologi AI, mengindikasikan bahwa dekade mendatang akan menyaksikan kemajuan luar biasa di bidang medis. (Sumber: iScienceLuvr)