🚨 Dit onderzoeksdocument heeft zojuist de donkerste kant van AI-tools blootgelegd. Het heet "Black Box Absorption" en het beweert dat grote taalmodellen misschien stilletjes jouw ideeën absorberen. Elke keer dat je een origineel concept, een kader, een bedrijfsidee of een workflow deelt, kan die "idee-eenheid" worden geregistreerd, beoordeeld en zelfs worden gebruikt om toekomstige modellen opnieuw te trainen. De auteurs noemen dit proces Black Box Absorption: → Jouw input wordt onzichtbare trainingsdata → Jouw innovaties worden gegeneraliseerd in het model → Je verliest zowel traceerbaarheid als eigendom Ze waarschuwen dat het niet gaat om plagiaat, maar om asymmetrie. AI-platforms hebben de rekenkracht, data en reikwijdte om jouw idee om te zetten in hun product. Hun voorgestelde oplossing? Een nieuw kader genaamd Idea Safety, gebaseerd op 3 principes: • Controle: Makers beslissen hoe elk idee wordt gebruikt of verwijderd • Traceerbaarheid: Elk idee heeft een zichtbare levenscyclus • Gelijkheid: Als jouw idee een model verbetert, deel je in de waarde "Innovatie," schrijven ze, "loopt het risico opgegeten te worden door zijn eigen tools." Commentaar "Stuur" en ik stuur je de paper via DM.

AI zal je onstuitbaar maken.

🔥 Dit verandert alles over lange-context AI. Een nieuw paper "Every Attention Matters" heeft stilletjes de manier waarop transformers 128K+ tokens verwerken opnieuw bedraad. Het Ling-team heeft een hybride "Ring-linear" aandacht ontwikkeld die Softmax met Lineaire Aandacht fuseert. Resultaat? 10x goedkopere inferentie zonder in te boeten op nauwkeurigheid. Maar hier is wat mijn mond deed openvallen: +50% trainings efficiëntie +90% inferentie snelheid Stabiele RL-optimalisatie over ultra-lange sequenties Geen triljoen-parameter onzin. Geen exotische hardware. Gewoon slimmer architectuur. De toekomst van AI is niet grotere aandacht. Het is slimmere aandacht.