Numero ng Episode: L016

Pamagat: LLM Council: Bakit Mas Matalino ang Maraming AI Kaysa sa Isa?

Naniniwala ka ba agad sa sagot ng ChatGPT? Sa episode na ito, hihimayin natin ang konsepto ng LLM Council—isang rebolusyonaryong paraan para makuha ang pinaka-accurate at balanseng sagot mula sa Artificial Intelligence. Ang ideyang ito ay nagsimula bilang isang "fun Saturday hack" ni Andrej Karpathy (dating Head of AI sa Tesla at co-founder ng OpenAI) na ngayon ay nagpapabago sa mundo ng AI governance at decision-making.

Bakit delikado ang umasa sa iisang AI lang? Ang pagtatanong sa isang LLM lang (gaya ng GPT-4, Claude, o Gemini) ay itinuturing na isang "single point of failure". Ayon sa pananaliksik ng IBM at iba pang eksperto, ang mga AI ay may kani-kaniyang blind spots at biases:

• Self-enhancement Bias: Mas gusto ng isang AI ang sarili nitong sagot kaysa sa gawa ng iba.

• Verbosity Bias: Minsan, inaakala nating mas maganda ang sagot dahil lang mas mahaba ito.

• Position Bias: Naaapektuhan ang desisyon ng AI depende sa pagkakasunod-sunod ng mga opsyon.

Ang Solusyon: Ang 4-Stage Process ng LLM Council Sa halip na isang diktador na AI, ang LLM Council ay gumagana na parang isang digital board of directors. Narito ang proseso:

1. Stage 1: First Opinions – Sabay-sabay na sasagutin ng iba’t ibang models (gaya ng Claude 3.5, GPT-4o, at Gemini) ang iyong tanong nang hindi nagkakakitaan ng sagot.

2. Stage 2: Anonymous Review – Susuriin at ira-rank ng mga AI ang sagot ng bawat isa nang hindi alam kung kanino galing ang bawat response (anonymized) para maiwasan ang paboritismo.

3. Stage 3: Critique – Dito nagiging "ruthless" ang mga models; hahanapan nila ng butas, lohika, o halluncination ang mga argumento ng isa’t isa.

4. Stage 4: Chairman Synthesis – Isang designated na "Chairman" model ang maglalagom ng buong debate para ibigay sa iyo ang final, battle-tested na sagot.

Bakit ito mahalaga para sa mga Pinoy Entrepreneurs at Devs? Mula sa pag-validate ng mga mahalagang business strategy, pag-check ng mga legal contracts, hanggang sa automated code reviews, ang LLM Council ay nagbibigay ng antas ng tiwala na hindi kayang ibigay ng isang model lang. Bagama't mas malaki ang konsumo nito sa tokens (mga 5x), ang gastos na 5 to 20 cents (mga 3 hanggang 12 pesos) para sa isang "council meeting" ay napakaliit kumpara sa ROI ng isang tamang desisyon.

Ano ang matututunan mo sa episode na ito?

• Paano gamitin ang OpenRouter para ma-access ang maraming models nang sabay-sabay.

• Ang paggamit ng mga open-source platforms gaya ng Council (chain-ml) para sa enterprise-grade quality control.

• Paano i-setup ang sarili mong council gamit ang Cursor IDE kahit hindi ka marunong mag-code.

• Ang konsepto ng Collective Constitutional AI (CCAI) para masiguradong ang AI ay sumusunod sa mga pampublikong values.

Huwag magpaloko sa isang AI lang. Alamin kung paano gagamitin ang kolaborasyon at debate ng mga makina para sa iyong ikatitibay.

(Tandaan: Ang episode na ito ng podcast ay ginawa sa tulong at pagbubuo mula sa Google's NotebookLM.)

Numero ng Episode: Q016

Pamagat: LLM Council: Bakit Mas Matalino ang Maraming AI Kaysa sa Isa?

Naniniwala ka ba agad sa sagot ng ChatGPT? Sa episode na ito, hihimayin natin ang konsepto ng LLM Council—isang rebolusyonaryong paraan para makuha ang pinaka-accurate at balanseng sagot mula sa Artificial Intelligence. Ang ideyang ito ay nagsimula bilang isang "fun Saturday hack" ni Andrej Karpathy (dating Head of AI sa Tesla at co-founder ng OpenAI) na ngayon ay nagpapabago sa mundo ng AI governance at decision-making.

Bakit delikado ang umasa sa iisang AI lang? Ang pagtatanong sa isang LLM lang (gaya ng GPT-4, Claude, o Gemini) ay itinuturing na isang "single point of failure". Ayon sa pananaliksik ng IBM at iba pang eksperto, ang mga AI ay may kani-kaniyang blind spots at biases:

• Self-enhancement Bias: Mas gusto ng isang AI ang sarili nitong sagot kaysa sa gawa ng iba.

• Verbosity Bias: Minsan, inaakala nating mas maganda ang sagot dahil lang mas mahaba ito.

• Position Bias: Naaapektuhan ang desisyon ng AI depende sa pagkakasunod-sunod ng mga opsyon.

Ang Solusyon: Ang 4-Stage Process ng LLM Council Sa halip na isang diktador na AI, ang LLM Council ay gumagana na parang isang digital board of directors. Narito ang proseso:

1. Stage 1: First Opinions – Sabay-sabay na sasagutin ng iba’t ibang models (gaya ng Claude 3.5, GPT-4o, at Gemini) ang iyong tanong nang hindi nagkakakitaan ng sagot.

2. Stage 2: Anonymous Review – Susuriin at ira-rank ng mga AI ang sagot ng bawat isa nang hindi alam kung kanino galing ang bawat response (anonymized) para maiwasan ang paboritismo.

3. Stage 3: Critique – Dito nagiging "ruthless" ang mga models; hahanapan nila ng butas, lohika, o halluncination ang mga argumento ng isa’t isa.

4. Stage 4: Chairman Synthesis – Isang designated na "Chairman" model ang maglalagom ng buong debate para ibigay sa iyo ang final, battle-tested na sagot.

Bakit ito mahalaga para sa mga Pinoy Entrepreneurs at Devs? Mula sa pag-validate ng mga mahalagang business strategy, pag-check ng mga legal contracts, hanggang sa automated code reviews, ang LLM Council ay nagbibigay ng antas ng tiwala na hindi kayang ibigay ng isang model lang. Bagama't mas malaki ang konsumo nito sa tokens (mga 5x), ang gastos na 5 to 20 cents (mga 3 hanggang 12 pesos) para sa isang "council meeting" ay napakaliit kumpara sa ROI ng isang tamang desisyon.

Ano ang matututunan mo sa episode na ito?

• Paano gamitin ang OpenRouter para ma-access ang maraming models nang sabay-sabay.

• Ang paggamit ng mga open-source platforms gaya ng Council (chain-ml) para sa enterprise-grade quality control.

• Paano i-setup ang sarili mong council gamit ang Cursor IDE kahit hindi ka marunong mag-code.

• Ang konsepto ng Collective Constitutional AI (CCAI) para masiguradong ang AI ay sumusunod sa mga pampublikong values.

Huwag magpaloko sa isang AI lang. Alamin kung paano gagamitin ang kolaborasyon at debate ng mga makina para sa iyong ikatitibay.

(Tandaan: Ang episode na ito ng podcast ay ginawa sa tulong at pagbubuo mula sa Google's NotebookLM.)

Numero ng Episode: L015

Pamagat: Humanoide na Robot – Rebolusyon ba o Cyber-Banta?

Maligayang pagdating sa isang espesyal na episode ng AI Affairs! Ngayon, ating hihimayin ang isa sa pinaka-kapana-panabik ngunit kontrobersyal na paksa sa mundo ng teknolohiya: ang mga Humanoide na Robot. Ang dating napapanood lang natin sa Science-Fiction ay mabilis nang nagiging realidad sa loob ng mga pabrika. Ngunit tayo nga ba ay handa na sa pagbabagong ito, o may mga panganib tayong hindi napapansin?.

Sa episode na ito, tatalakayin natin ang tagumpay ng BMW Group Plant sa Spartanburg, South Carolina. Dito, ang humanoid robot na Figure 02 ay sumailalim sa isang masusing pilot test kung saan matagumpay nitong nailagay ang mga piyesa ng chassis sa mga kaukulang fixture. Sa taas na 1.70 metro at bigat na 70 kilo, ang Figure 02 ay mayroong tatlong beses na mas malakas na processing power kaysa sa hinalinhinan nito at mga kamay na may 16 degrees of freedom, na halos kapantay na ng lakas ng tao. Ngunit sa kabila ng tagumpay na ito, bakit sinasabi ng BMW na wala pa silang tiyak na petsa para sa tuluy-tuloy na paggamit nito?.

Hindi rin mawawala ang diskusyon tungkol sa Cybersecurity. Hihimayin natin ang nakababahalang resulta ng pag-aaral ng Alias Robotics tungkol sa Unitree G1 mula sa China. Natuklasan ng mga eksperto na ang robot na ito ay may malubhang banta sa seguridad, kabilang ang paggamit ng static encryption keys at ang pagpapadala ng mga sensitibong data gaya ng video, audio, at spatial maps sa mga server sa ibang bansa nang walang pahintulot ng gumagamit. Seryosong usapin ito: Ang robot mo ba sa loob ng opisina ay nagsisilbi na palang "Trojan Horse" para sa espionage?.

Mga Pangunahing Paksa sa Episode na ito:

• Tagumpay ng BMW: Paano nakatulong ang Figure 02 sa produksyon ng mahigit 30,000 na sasakyan at ang mga aral na nakuha para sa susunod na henerasyon ng mga robot.

• Pag-aaral ng Fraunhofer IPA: Bakit 74% ng mga eksperto ang naniniwala na aabutin pa ng 3 hanggang 10 taon bago maging laganap ang paggamit ng mga humanoids sa industriya dahil sa isyu ng functional safety.

• Ekonomiya ng Robotika: Ang Return on Investment (RoI) na mas mababa sa 1.4 taon at ang inaasahang paglaki ng market volume sa $66 bilyon sa 2032.

• Ang Papel ng Alemanya: Ang rebelasyon na 244 na hardware components ng isang humanoid robot ay bahagi ng core competencies ng German mechanical engineering.

• Cybersecurity AI: Bakit kailangan ng mas matalinong AI upang protektahan ang ating mga system laban sa mga autonomous na banta.

Ang episode na ito ay mahalaga para sa mga inhinyero, business owners, at tech enthusiasts sa Pilipinas na gustong malaman ang kinabukasan ng trabaho at ang seguridad ng ating data. Huwag magpahuli sa rebolusyon ng AI at Robotika!

Huwag magpahuli sa tech revolution ng Pilipinas! Mag-subscribe at i-share ang episode na ito. ⭐⭐⭐⭐⭐

(Tandaan: Ang episode na ito ng podcast ay ginawa sa tulong at pagbubuo mula sa Google's NotebookLM.)