2026-08-03 Senin

Berita Kripto - Halaman 137

Tetap selangkah lebih maju di pasar kripto. Berita real-time, wawasan, harga, cerita yang sedang tren, dan analisis ahli—semuanya di satu tempat.

Scaling Law Satu Trik Serba Bisa? Benchmark Operasi Struktur Kristal Pertama, Model Besar Unggulan Tersandung Bersama

Model besar menghadapi tantangan dalam tugas manipulasi atom. Meskipun dapat memahami pengetahuan material, model-model ini kesulitan dalam mengoperasikan struktur atom secara akurat. Studi terbaru bernama AtomWorld, yang dirilis dalam ICML2026, menunjukkan bahwa Scaling Law—prinsip yang selama ini diandalkan untuk meningkatkan kemampuan model dengan memperbesar skala data dan parameter—memiliki keterbatasan dalam tugas-tugas yang membutuhkan logika spasial dan tunduk pada aturan fisika. AtomWorld adalah kerangka benchmark yang mengevaluasi kemampuan model dalam melakukan operasi dasar ruang atom, seperti mengganti, memindahkan, memutar, atau menghapus atom dalam struktur kristal. Hasil pengujian terhadap berbagai model utama (seperti Claude Opus, GPT, Gemini, Qwen, DeepSeek, Llama) mengungkapkan bahwa peningkatan skala model memang membantu tugas-tugas dengan aturan jelas (seperti penggantian atom), namun tidak secara konsisten meningkatkan performa pada tugas yang membutuhkan pemahaman geometri tiga dimensi yang kompleks, seperti rotasi sekitar atom atau penghapusan area tertentu. Temuan ini menyoroti bahwa kemampuan pemahaman teks (Language Scaling) tidak secara otomatis setara dengan kemampuan tindakan fisik (Action Scaling). Untuk benar-benar berguna dalam penelitian ilmiah nyata, AI perlu dikembangkan agar tidak hanya "memahami" pengetahuan, tetapi juga "melaksanakan" tindakan dalam lingkungan dengan kendala fisik. AtomWorld menawarkan dasar untuk melatih dan mengevaluasi kemampuan tindakan model, mendorong pergeseran fokus dalam AI for Science dari sekadar memperbesar model menuju penskalaan kemampuan aksi yang dapat divalidasi.

marsbit07/15 04:02

Scaling Law Satu Trik Serba Bisa? Benchmark Operasi Struktur Kristal Pertama, Model Besar Unggulan Tersandung Bersama

marsbit07/15 04:02

GPT-5.6 Sol Sekonyong-Konyong Jadi Bodoh, Anggaran Penalaran Dipangkas dari 960 ke 128, Sudah Tidak Ada Model dengan Kecerdasan Tetap?

Seluruh internet membicarakan bahwa model GPT-5.6 Sol (khususnya varian Codex Sol MAX) tampaknya menjadi lebih "bodoh". Pengguna melaporkan penurunan mendadak dalam kedalaman penalaran dan kemampuan menyelesaikan tugas kompleks. Model yang sebelumnya menghabiskan waktu lama untuk berpikir mendalam kini terkesan terburu-buru. Komunitas menemukan parameter internal OpenAI yang tidak pernah diumumkan sebelumnya, yaitu "juice value," yang diduga mengatur anggaran daya komputasi untuk penalaran. Pengamatan menunjukkan nilai untuk mode Max turun drastis dari 960 menjadi 128, penurunan hampir 87%. Jendela konteks yang tersedia juga dilaporkan menyusut. Thibault Sottiaux (Tibo) dari OpenAI membantah tuduhan "penurunan kecerdasan". Ia menjelaskan bahwa perubahan itu adalah bagian dari "eksperimen" untuk menelusuri peningkatan penggunaan token setelah rilis GPT-5.6. Eksperimen itu menyesuaikan "reasoning effort" (juice values). OpenAI juga sedang mengoptimalkan efisiensi dan memperbaiki masalah pada pemanggilan multi-agen. Ia menegaskan konfigurasi telah dikembalikan dan peningkatan akan dilanjutkan. Insiden ini menyoroti ketegangan antara keajaiban AI di lab dan realitasnya sebagai infrastruktur produksi yang harus efisien. Pengguna mulai menyadari bahwa performa model tidak selalu tetap, tetapi dapat disesuaikan oleh platform di balik layar. Artikel ini menyerukan transparansi yang lebih besar dari penyedia layanan AI agar pengguna, terutama bisnis, benar-benar memahami jaminan yang mereka dapatkan dari layanan berlangganan mereka.

marsbit07/15 03:34

GPT-5.6 Sol Sekonyong-Konyong Jadi Bodoh, Anggaran Penalaran Dipangkas dari 960 ke 128, Sudah Tidak Ada Model dengan Kecerdasan Tetap?

marsbit07/15 03:34

活动图片