‘Grokipedia’ karya Elon Musk jelas bukan Wikipedia

Wikipedia adalah sumber daya online yang berharga, meskipun terjadi perubahan besar di seluruh web, namun tetap luar biasa hingga saat ini. Saya, bersama jutaan pengguna lainnya, mengunjungi situs ini setiap hari untuk mempelajari sesuatu yang baru atau memeriksa kembali pengetahuan yang sudah ada. Di era kecerobohan AI yang tiada henti, Wikipedia adalah penawarnya.
Jika Anda melihat Wikipedia dan berpikir “Tidak apa-apa, tetapi versi AI akan jauh lebih baik,” Anda mungkin adalah Elon Musk. Perusahaan AI milik Musk, xAI, baru saja meluncurkan Grokipedia—ya, itulah namanya—sebuah ensiklopedia online yang nama dan tampilannya mirip Wikipedia. Namun di balik terpal, keduanya sangat berbeda. Meskipun ini masih tahap awal untuk “ensiklopedia” baru, menurut saya itu tidak layak digunakan, setidaknya tidak untuk hal praktis.
Pengalaman Grokipedia
Saat Anda memuat situs web GrokipediaKelihatannya cukup standar. Anda dapat melihat nama Grokipedia, beserta nomor versi (v0.1, pada saat penulisan), bilah pencarian, dan penghitung “Artikel Tersedia” (885.279). Mencari artikel juga bersifat mendasar: Anda mengetikkan kueri, dan daftar artikel yang tersedia akan muncul dan dapat Anda pilih. Setelah Anda membuka sebuah artikel, tampilannya seperti Wikipedia, hanya saja sangat mendasar: tidak ada gambar, hanya teks, meskipun Anda dapat menggunakan sidebar untuk berpindah antar bagian artikel. Anda juga akan menemukan sumber yang dikutip dengan nomor yang sesuai dengan bagian referensi di bawah setiap artikel
Perbedaan utama antara Grokipedia dan Wikipedia versi normal adalah artikel-artikel ini tidak ditulis atau diedit oleh orang sungguhan. Sebaliknya, setiap artikel dibuat dan “diperiksa fakta” oleh Grok, Model Bahasa Besar (LLM) xAI. LLM mampu menghasilkan teks dalam jumlah besar dalam waktu singkat dan menyertakan sumber dari mana mereka mendapatkan informasi, sehingga membuat promosi Grokipedia terdengar bagus bagi sebagian orang. Namun, LLM juga cenderung berhalusinasi, atau dengan kata lain mengada-ada. Terkadang sumber yang diambil AI tidak dapat diandalkan atau terdistorsi; Di lain waktu, AI menyebutnya “salah” dan menghasilkan teks yang tidak benar. Apa pun kasusnya, datanya tidak bisa dipercaya, terutama jika tidak dilihat langsung. Oleh karena itu, sulit untuk melihat bahwa banyak pengalaman sepenuhnya didorong oleh Grok, tanpa campur tangan manusia.
Grokipedia vs Wikipedia
Musk menyebut GroKipidea sebagai sebuah “perbaikan besar-besaran” atas Wikipedia, yang ia kritik karena mempromosikannya, khususnya terhadap ide-ide dan politik yang berhaluan kiri. Ironisnya, beberapa entri di Grokipedia ini mengambil dari Wikipedia sendiri. Seperti yang disoroti oleh Jay Peters dari The VergeSuka artikelnya MacBook Air Perhatikan hal berikut: “Konten diadaptasi dari WikipediaBerlisensi di bawah Lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0.” Terlebih lagi, Peters menemukan bahwa beberapa artikel Grokipedia, mis. Playstation 5 Dan Lincoln Mark VIIISalinan hampir satu-ke-satu dari artikel Wikipedia terkait.
Jika Anda mengikuti politik dan aktivisme politik Musk dalam beberapa tahun terakhir, Anda tidak akan terkejut mengetahui bahwa ia termasuk dalam spektrum politik sayap kanan. Hal ini mungkin memberikan jeda bagi siapa pun yang menganggap Grokipedia sebagai sumber informasi yang tidak memihak, terutama seperti Musk Grok terus-menerus memperlengkapi kembali Untuk menciptakan respons yang lebih baik terhadap pandangan sayap kanan. Kritikus seperti Musk mengklaim bahwa Wikipedia bias ke kiri, namun GroKipedia diproduksi sepenuhnya oleh model AI dengan bias yang dapat diabaikan.
Anda akan menemukan pengalaman yang sangat berbeda ketika membaca topik tertentu di Wikipedia dan Grokipedia. Artikel Tylenol di Wikipedia, misalnya, berbunyi sebagai berikut:
Pada tahun 2025, Donald Trump membuat beberapa pernyataan tentang hubungan kontroversial dan tidak terbukti antara autisme dan Tylenol. Pernyataan tentang hubungan antara Tylenol dan autisme selama kehamilan ini didasarkan pada sumber yang tidak dapat dipercaya tanpa bukti ilmiah.
Bandingkan dengan Grokipediayang mencurahkan tiga paragraf untuk subjeknya, yang pertama dimulai:
Beberapa studi observasional dan meta-analisis telah mengidentifikasi hubungan antara paparan prenatal terhadap asetaminofen (bahan aktif dalam Tylenol) dan risiko gangguan perkembangan saraf (NDD) pada anak-anak dengan gangguan pemusatan perhatian/hiperaktivitas (ADHD) dan gangguan spektrum autisme (ASD).
Meskipun demikian, paragraf kedua menyoroti beberapa masalah dalam penelitian tersebut, sedangkan paragraf ketiga menyoroti bahwa organisasi tertentu merekomendasikan bahwa “manfaatnya lebih besar daripada risikonya yang tidak dibuktikan.”
Apa pendapat Anda sejauh ini?
Demikian pula, Seperti yang diidentifikasi oleh WIREDartikel Grokipedia, transgenderHal ini menyoroti keyakinan bahwa media sosial dapat bertindak sebagai “penularan” dalam meningkatkan identifikasi transgender. Bukan hanya klaim khas sayap kanan, tetapi kata-kata spesifik itu dapat diambil dari postingan akun X sayap kanan. artikel WikipediaSeperti yang Anda duga, klaim tersebut tidak berlaku sama sekali.
Grokipedia juga mendukung klaim yang tidak berdasar, kontroversial, atau tidak masuk akal. Seperti yang disoroti Rolling StoneIni mengacu pada “Pizzagate”, sebuah teori konspirasi yang mengarah pada penembakan di kehidupan nyata, sebagai “tuduhan”, “spekulasi” dan “narasi”. Grokipedia percaya pada “Penggantian Besar”, sebuah teori rasis yang dipromosikan oleh penganut supremasi kulit putih.
Haruskah Anda menggunakan Grokipedia?
Inilah jawaban singkatnya: tidak. Masalah saya dengan Grokipedia ada dua: pertama, ensiklopedia tidak akan pernah dapat diandalkan jika hampir seluruhnya dihasilkan oleh model AI. Tentu saja, beberapa informasi mungkin benar, dan sangat bagus jika Anda dapat melihat sumber yang digunakan bot tersebut, namun tidak ada jalan lain ketika risiko halusinasi dimasukkan ke dalam teknologi, memilih untuk menghindari campur tangan manusia namun memastikan bahwa kesalahan akan merugikan sebagian besar pengetahuan Grokipedia.
Seolah-olah itu belum cukup, Grokipedia ini dibangun di atas LLM yang dikembangkan Musk secara terbuka untuk memberikan hasil yang lebih selaras dengan pandangan dunianya dan pandangan dunia ideologi politik tertentu. Halusinasi dan bias—hanya bahan yang Anda butuhkan ensiklopedi.
Inti dari Wikipedia adalah ia ditulis dan diedit rakyat. Manusia tersebut dapat meminta pertanggungjawaban penulis manusia lainnya, menambahkan informasi baru ketika sudah tersedia, dan memperbaiki kesalahan ketika mereka menemukannya. Mungkin menyedihkan membaca bahwa Menteri Kesehatan dan Layanan Kemanusiaan favorit Anda telah “mempromosikan misinformasi vaksin dan teori konspirasi kesehatan masyarakat.” Tapi itu adalah kenyataan objektif dan ilmiah. Menghapus narasi obyektif ini, dan menyusun ulang diskusi agar sesuai dengan pandangan dunia yang terdistorsi tidak membuat Grokipedia lebih baik dari Wikipedia—hanya menjadikannya tidak berguna.


Kami dapat memperoleh komisi dari tautan di halaman ini.
Google telah meluncurkan “Agen Kesehatan Pribadi”, sebuah pelatih AI yang tersedia di aplikasi Fitbit. Saat ini dalam mode “pratinjau”, dan terbatas pada mereka yang berlangganan Fitbit Premium di AS. Kelompok itu termasuk saya, jadi saya mencobanya dan itu memberi saya beberapa latihan yang layak. Itu memberi tahu saya Pixel Watch 4, yang dibuat oleh Google dan yang mana sudah saya ulas, Dan apa yang aku pakai saat ini, tidak ada. Jadi, setara dengan AI.
Cara Mengaktifkan Pelatih Kesehatan Pribadi di Aplikasi Fitbit
“Pratinjau publik” dari bot pelatihan baru ini tersedia mulai hari ini untuk pengguna Fitbit Premium di AS, jika mereka menggunakan Android. (Dukungan untuk iOS akan segera hadir, kata Google.) Saya agak bingung harus menyebut bot ini apa—saya mendapat email dari Google yang menyebutnya sebagai “agen kesehatan pribadi” dan mendeskripsikannya sebagai “pelatih AI Google Health”. A Entri blog Google Ini disebut “pelatih kesehatan pribadi” Fitbit. Terlepas dari itu, itu tetap ada di aplikasi Fitbit.
Ketika Pelatih AI tersedia untuk saya, saya mendapat pesan di bagian atas layar Hari Ini yang mengatakan saya ingin “mencoba fitur Fitbit baru sebelum tersedia untuk semua orang.” Jika Anda melewatkan perintah itu, Anda dapat membuka gambar profil Anda di kanan atas aplikasi dan memilih Pratinjau publik Dari menu yang muncul.
Bergabung dengan pratinjau publik akan meluncurkan Anda ke versi yang benar-benar berbeda—beranikah saya menyebutnya beta?—dari aplikasi Fitbit. Ini belum mencakup fitur kesehatan, kewaspadaan, nutrisi, atau komunitas bulanan, jadi untuk mengaksesnya, Anda harus kembali ke versi aplikasi yang lebih lama. Anda dapat beralih antar versi kapan saja dari menu di bawah ikon profil Anda
Tetapkan tujuan kebugaran saya
Google mengatakan chatbot baru ini dapat menjawab pertanyaan sederhana tentang kesehatan…tetapi juga dapat melakukan pencarian web, jadi saya tidak terlalu tertarik dengan hal itu. apa aku telah melakukan Saya ingin melihat seberapa baik bot dapat menyiapkan rencana latihan yang konsisten untuk saya—itulah fitur hebat Google. Itu berjalan cukup baik sejak awal.
Pelatih menanyakan jenis pertanyaan yang sama yang saya harapkan akan dibahas oleh pelatih pribadi ketika menyusun rencana. Ini sepertinya merupakan pendekatan yang cukup terstruktur, dan mengumpulkan informasi berikut:
tujuan utama saya (Saya bilang saya ingin kembali ke kebiasaan yang konsisten setelah liburan)
Tantangan terbesar saya (Saya mengatakan sesuatu tentang motivasi dan waktu)
Saya dulu banyak berolahragaTermasuk jarak tempuh dan kecepatan lari saya (ini diambil dari data latihan saya tapi izinkan saya memperbaikinya)
Apa yang ingin saya lakukan?
Saat saya suka melakukannya (Perhatikan bahwa sesi energi saya jatuh pada hari Selasa dan Kamis)
Alat apa yang saya miliki? (Ini mengasumsikan saya memiliki ruang untuk berlari keluar dan peralatan latihan kekuatan)
Berapa hari dalam seminggu saya harus berolahraga?
Ini merespons dengan baik penyesuaian saya selama percakapan. Saya bilang saya ingin mengganti latihan kekuatan dan lari (dengan libur hari Sabtu), memulai sesi latihan kekuatan hari ini. Itu menyarankan fokus tubuh bagian bawah untuk mendukung lari saya, yang saya tolak. Saya menyebutkan beberapa lift favorit saya dan bertanya apakah lift tersebut dapat membangun program kekuatan di sekitarnya. Kami sepakat—rencana enam hari yang kuat dan berjalan berjalan dengan baik.
Bot memberi tahu saya bahwa akan memakan waktu hingga 10 menit untuk membuat rencana saya, tetapi hanya butuh dua menit. Latihan saya minggu ini sesuai dengan apa yang kita diskusikan, dengan beberapa perbedaan. Misalnya, saya meminta pull-up dan mereka memberi saya bantuan pull-up. Saya tidak suka set squat dan bench press enam repetisi, karena saya mengharapkan lift yang lebih berat dengan repetisi yang lebih sedikit. Tapi ada tombol “sesuaikan rencana”, dan dengan beberapa kali bolak-balik, saya bisa mengubahnya untuk mengubah latihan sesuai keinginan saya.
Kesulitan merencanakan jangka panjang
Saya sangat gembira melihat rencana saya – bagi saya, sebuah rencana menjabarkan langkah-langkah untuk mencapai suatu tujuan. Untuk rencana pelatihan, rencana ini melibatkan pengembangan menuju tujuan tersebut selama beberapa minggu atau bulan. Misalnya, a Rencana pelatihan maraton Jarak tempuh Anda akan meningkat hingga Anda dapat berlari sejauh 26 mil. Dalam kasus saya, dengan tujuan konsistensi, hampir semua hal akan sesuai dengan kebutuhan. Ini adalah mode mudah untuk pelatih, AI atau lainnya.
Tapi apa yang saya temukan di aplikasi bukanlah apa yang saya sebut a rencananya. Itu adalah empat latihan, yang membawa saya dari hari ini ke hari istirahat saya di hari Sabtu. Tidak ada cara untuk melihat minggu berikutnya, atau minggu setelahnya, atau berapa minggu yang sama di dalam Dugaan rencana ini. Tidak mungkin aku bisa melihat dua hari terakhir dari rencana enam hariku.
Saya bertanya kepada bot tersebut apa yang akan terjadi selanjutnya, dan bot tersebut mengatakan bahwa bot tersebut tidak dapat memberi tahu saya apa pun tentang minggu depan. Bagaimana dengan akhirnya? ini pekan? (Lagi pula, kami sepakat untuk enam hari.) Saya diberitahu bahwa minggu itu adalah Selasa hingga Sabtu. Saya mulai mengingat hal itu Binaragawan berdebat tentang berapa hari dalam seminggu. Setelah bolak-balik, itu memberi saya deskripsi tekstual tentang seperti apa latihan hari Minggu dan Senin, tetapi mereka tidak lengkap, bahkan tidak menyebutkan lift apa yang akan saya lakukan pada hari kekuatan. Ketika saya keluar dari percakapan dan melihat latihan di aplikasi, saya hanya punya empat latihan asli.
Saya mencoba bertanya dengan cara lain, dan pelatih mampu memberikan gambaran luas tentang apa yang mungkin terjadi dalam beberapa minggu ke depan. Sayangnya penyesuaian yang kita diskusikan sebelumnya tidak diperhitungkan, jadi ini menjelaskan bagaimana minggu kedua akan berlangsung Pada dasarnya diprogram Pada minggu pertama, sebenarnya latihan di kalender saya tidak berjalan seperti itu. Jika saya membandingkan paket chatbot ini dengan, katakanlah, Wiki Kebugaran RedditAkan lebih komprehensif jika wiki mempunyai cukup banyak hal.
Tidak ada cara yang lebih baik untuk melacak latihan
ya ditulis sebelumnya Tentang pelacakan kebugaran barebone Pixel Watch. (Ini berlaku Fitbit seperti Charge 6 Juga.) Anda dapat mengaktifkan mode latihan kekuatan di jam tangan, tetapi Anda tidak dapat melacak waktu istirahat atau mencatat latihan apa yang telah Anda lakukan, meskipun ada adalah Beberapa kemampuan untuk membuat dan melacak latihan yang sedang berlangsung.
Dengan mengingat hal itu, saya tidak berharap bisa melacak latihan kekuatan dari jam tangan saya, tapi menurut saya itu layak untuk ditanyakan. Bot hanya meminta saya untuk melacak latihan kekuatan dasar dari jam tangan (yang mencatat detak jantung dan total waktu, tidak ada yang lain) dan mengikuti latihan dari ponsel saya. Cukup adil.
Tapi tunggu! Aplikasi ini menampilkan setiap latihan dengan kotak centang di sebelahnya. Jika Anda seharusnya melakukan tiga set enam repetisi, Anda hanya akan mendapatkan satu kotak centang, bukan tiga. Dan tidak ada cara untuk mencatat berapa banyak beban yang telah Anda gunakan sehingga Anda dapat menggantinya di lain waktu. Bot memberitahuku kami akan melakukan sesuatu Kelebihan beban yang progresifNamun bagaimana saya bisa maju jika saya tidak melacak berapa banyak beban yang saya gunakan?
Mungkin sulit bagi bot sederhana untuk melacak energi, tetapi menjalankan olahraga seharusnya mudah, bukan? Versi aplikasi Fitbit yang lebih lama (yang dapat Anda akses meskipun Anda keluar dari Pratinjau) dapat merekomendasikan latihan lari yang dipersonalisasi dan memuatnya ke jam tangan Anda, sehingga jam tangan tersebut melatih Anda melalui kecepatan dan interval yang berbeda. Saya mencobanya selama menulis Ulasan Pixel Watch 4Jadi saya tahu perangkat itu bisa melakukannya. Saya mengharapkan pengalaman serupa di sini.
Namun ketika saya bertanya kepada bot bagaimana cara melacak latihan lari, semuanya menjadi aneh. Ini memberi saya petunjuk langkah demi langkah untuk menemukan latihan di jam tangan Pixel saya, tetapi petunjuknya salah. Misalnya, saya diminta untuk menggeser ke atas untuk mengakses daftar aplikasi, tetapi itu bukan cara Anda mengakses daftar aplikasi. Dan saya diberitahu bahwa latihan saya akan muncul di layar tertentu, tetapi tidak ada latihan di layar itu.
Saya membiarkan bot memandu saya melalui proses pemecahan masalah, yang gagal ketika saya menyebutkan bahwa perangkat saya adalah Pixel Watch 4. Jam tangan itu tidak ada, katanya kepada saya. Hanya ada satu Pixel Watch 1 dan satu Pixel Watch 2.
Apa? Pixel Watch 3 dirilis lebih dari setahun yang lalu. Pixel Watch 4 adalah model saat ini. Aku sedang memakainya sekarang. Saya bertanya kepada bot tersebut dari mana ia mendapatkan informasi tentang model Pixel Watch, dan bot tersebut menjawab dengan mengakui bahwa ia berhalusinasi “‘Pixel Watch 4’ yang tidak ada”.
Intinya: Teknologi yang menjanjikan, jika berhasil
Seperti banyak produk AI saat ini, kesimpulan terbaik yang dapat saya ambil adalah bahwa ini akan menjadi fitur hebat jika berfungsi dengan baik — namun saat ini tidak.
Berikut beberapa hal yang dimaksud dengan melakukan Tangani momen ini secara efisien: Percakapan orientasi terstruktur dan mengumpulkan informasi yang akurat (atau setidaknya demikian untuk situasi umum saya). Saat menggunakan istilah seperti “lajang berat dengan beberapa kekurangan”, bot memahami maksud saya. Itu dapat mengambil data dari riwayat latihan saya, seperti jarak tempuh lari saya dan jenis peralatan yang mungkin dapat saya akses.
Tapi jumlahnya banyak tidak bisa Lakukan dengan beberapa hal yang sangat mendasar dan mendasar. Ia tidak dapat membuat rencana jangka panjang, yang merupakan inti dari sebuah rencana. Itu bahkan tidak bisa memberi saya cara untuk menindaklanjuti latihan yang dihasilkannya.
Hal ini membawa saya kembali ke pertanyaan mengapa ada orang yang ingin menggunakan pelatih AI ini. Tentu saja, itu bisa disertai dengan satu ide Untuk latihan, tapi siapa saja yang mengetikkan query ke mesin pencari. Menemukan ide olahraga sederhana di Internet seperti mencari butiran pasir di pantai. Menambahkan yang lain ke tumpukan bukanlah hal yang inovatif.
Tetapi jika A.I Bisa Ubah latihan yang dibuat menjadi format yang dapat saya ikuti dengan teknologi Google (baik itu aplikasi atau jam tangan mereka), itu Fungsinya akan berguna, dan tidak akan menduplikasi sesuatu yang dapat saya temukan di jutaan tempat lain. Kemampuan untuk melacak kemajuan Anda dari waktu ke waktu juga akan berguna, tetapi itu berarti aplikasi harus mencatat berat badan Anda agar benar-benar berhasil. program Kelebihan beban progresif, tidak hanya berbicara tentang Kelebihan beban yang progresif. Itulah yang benar-benar perlu disampaikan oleh pelatih kebugaran pribadi, dan chatbot ini tidak memilikinya saat ini.
Berita
Model Granite 4.0 Nano AI open source IBM cukup kecil untuk dijalankan secara lokal langsung di browser Anda

Dalam industri di mana ukuran model sering dipandang sebagai proksi kecerdasan, IBM memetakan jalur yang berbeda — jalur nilai Efisiensi melebihi besarnyaDan Aksesibilitas atas abstraksi.
Raksasa teknologi berusia 114 tahun Empat model baru Granite 4.0 Nanoyang dirilis hari ini, berkisar dari hanya 350 juta hingga 1,5 miliar parameter, hanya sebagian kecil dari ukuran sepupu mereka yang terikat server seperti OpenAI, Anthropic, dan Google.
Model-model ini dirancang agar mudah diakses: varian 350M dapat dijalankan dengan nyaman pada CPU laptop modern dengan RAM 8-16 GB, sedangkan model 1,5B biasanya memerlukan GPU dengan setidaknya VRAM 6-8 GB untuk kelancaran kinerja – atau sistem yang memadai dan peralihan RAM untuk inferensi khusus CPU. Hal ini membuatnya cocok bagi pengembang yang membangun aplikasi pada perangkat konsumen atau edge, tanpa bergantung pada komputasi awan.
Faktanya, yang terkecil dapat berjalan secara lokal di browser web Anda, yang juga dikenal sebagai Joshua Lochner Zenovapencipta Transformer.js dan insinyur pembelajaran mesin di Hugging Face, menulis di jejaring sosial X.
Semua model Granite 4.0 Nano dirilis di bawah lisensi Apache 2.0 – Ideal untuk digunakan oleh peneliti dan pengembang independen, bahkan untuk penggunaan komersial.
Ini secara asli kompatibel dengan llama.cpp, vLLM, dan MLX dan disertifikasi berdasarkan ISO 42001 untuk Pengembangan AI yang Bertanggung Jawab – sebuah standar yang dipelopori oleh IBM.
Namun dalam kasus ini, ukuran yang lebih kecil tidak berarti kapasitasnya lebih kecil, itu mungkin hanya berarti desain yang lebih cerdas.
Model tertanam ini tidak dirancang untuk pusat data, namun untuk perangkat edge, laptop, dan inferensi lokal, di mana komputasi merupakan hal yang langka dan waktu respons merupakan hal yang penting.
Meskipun ukurannya kecil, model Nano menunjukkan hasil rekor yang menyaingi atau bahkan melampaui performa model yang lebih besar dalam kategori yang sama.
Peluncuran ini merupakan sinyal bahwa batas baru bagi AI mulai terbentuk dengan cepat, yang tidak didominasi oleh skala semata, namun oleh Ukuran strategis.
Apa sebenarnya yang dirilis IBM?
itu Granit 4.0 nano Keluarga ini menyertakan empat templat sumber terbuka yang sekarang tersedia di Pelukan wajah:
Granit-4.0-H-1B (~1,5 miliar parameter) – Arsitektur Hybrid-SSM
Granit-4.0-H-350M (~350 juta parameter) – Arsitektur Hybrid-SSM
Granit-4.0-1B – Varian berbasis transformator, jumlah parameter mendekati 2B
Granit – 4,0-350 m – Varian berbasis transformator
Model Seri H – Granite-4.0-H-1B dan H-350M – menggunakan hybrid state space architecture (SSM) yang menggabungkan efisiensi dengan kinerja bertenaga, ideal untuk lingkungan terminal latensi rendah.
Sementara itu, varian adaptor standar — Granite-4.0-1B dan 350M — memberikan kompatibilitas yang lebih luas dengan alat seperti llama.cpp, yang dirancang untuk kasus penggunaan yang belum mendukung arsitektur hibrid.
Dalam praktiknya, model switch 1B lebih mendekati parameter 2B, namun kinerjanya sejalan dengan saudara hybridnya, sehingga menawarkan fleksibilitas kepada pengembang berdasarkan batasan waktu proses mereka.
Varian hybrid sebenarnya adalah model 1B. Namun varian non-hybrid lebih mendekati 2B, namun kami memilih untuk tetap konsisten nomenklaturnya dengan varian hybrid agar keterkaitannya mudah terlihat, jelas Emma, manajer pemasaran produk Granite, saat konferensi. reddit "Tanyakan padaku apa saja" Sesi AMA di r/LocalLLaMA.
Kelas kompetitif model kecil
IBM memasuki pasar yang ramai dan berkembang pesat untuk model bahasa kecil (SLM), bersaing dengan penawaran seperti Qwen3, Gemma Google, LFM2 LiquidAI, dan bahkan model Mistral yang padat dalam ruang parameter sub-2B.
Meskipun OpenAI dan Anthropic fokus pada model yang memerlukan cluster GPU dan optimasi inferensi canggih, keluarga Nano IBM ditujukan khusus untuk pengembang yang ingin menjalankan kursus LLM berkinerja tinggi pada perangkat keras lokal atau perangkat keras terbatas.
Dalam pengujian benchmark, model IBM baru secara konsisten menduduki peringkat teratas di kelasnya. Menurut data Dibagikan di X oleh David Cox, Wakil Presiden AI Modeling di IBM Research:
Di IFEval (mengikuti instruksi), Granite-4.0-H-1B mendapat skor 78,5, mengalahkan Qwen3-1.7B (73,1) dan model 1–2B lainnya.
Pada BFCLv3 (Function/Tool Call), Granite-4.0-1B memimpin dengan skor 54,8, tertinggi di kelas ukurannya.
Dalam hal standar keselamatan (SALAD dan AttaQ), model Granit memperoleh skor lebih dari 90%, mengalahkan pesaing berukuran sama.
Secara keseluruhan, Granite-4.0-1B mencapai rata-rata terdepan dalam benchmark sebesar 68,3% di bidang pengetahuan umum, matematika, kode, dan keselamatan.
Performa ini sangat penting mengingat keterbatasan perangkat keras yang dirancang untuk model ini.
Ini memerlukan lebih sedikit memori, berjalan lebih cepat pada CPU atau perangkat seluler, dan tidak memerlukan infrastruktur cloud atau akselerasi GPU untuk memberikan hasil yang dapat digunakan.
Mengapa ukuran model masih penting – hanya saja tidak seperti dulu
Pada gelombang pertama MBA, lebih besar berarti lebih baik – lebih banyak parameter diterjemahkan ke dalam generalisasi yang lebih baik, pemikiran yang lebih dalam, dan hasil yang lebih kaya.
Namun seiring dengan semakin matangnya penelitian transformator, menjadi jelas bahwa arsitektur, pelatihan berkualitas, dan penyetelan khusus misi dapat memungkinkan model yang lebih kecil untuk melampaui kelas bobotnya.
IBM mengandalkan perkembangan ini. Dengan meluncurkan model terbuka kecil Kemampuan untuk bersaing dalam tugas dunia nyataperusahaan menawarkan alternatif terhadap AI API monolitik yang mendominasi tumpukan aplikasi saat ini.
Faktanya, model nano memenuhi tiga kebutuhan yang semakin penting:
Fleksibilitas penerapan — Bekerja di mana saja, mulai dari perangkat seluler hingga server kecil.
Kesimpulan privasi — Pengguna dapat menyimpan data secara lokal tanpa harus terhubung ke API cloud.
Keterbukaan dan kemampuan audit – Kode sumber dan bobot model tersedia untuk umum di bawah lisensi terbuka.
Respon masyarakat dan sinyal peta jalan
Tim Granit IBM tidak hanya meluncurkan model dan menariknya; Komunitas Reddit sumber terbuka r/LocalLLaMA Untuk berhubungan langsung dengan pengembang.
Dalam thread bergaya AMA, Emma (Pemasaran Produk, Granit) menjawab pertanyaan teknis, mengatasi kekhawatiran tentang konvensi penamaan, dan memberikan petunjuk tentang langkah selanjutnya.
Konfirmasi penting dari topik:
Model Granit 4.0 yang lebih besar saat ini sedang dalam pelatihan
Model yang fokus pada inferensi ("Rekan-rekan mereka dalam berpikir") sedang dalam persiapan
IBM akan segera merilis resep penyesuaian dan makalah pelatihan lengkap
Lebih banyak alat dan kompatibilitas platform sedang dalam rencana
Pengguna merespons dengan antusias kemampuan model, terutama dalam tugas mengikuti instruksi dan respons terstruktur. Seorang komentator menyimpulkannya dengan mengatakan:
“Ini merupakan hal yang besar jika diterapkan pada model 1B – jika kualitasnya bagus dan menghasilkan output yang konsisten. Tugas pemanggilan fungsi, dialog multibahasa, penyelesaian FIM…ini bisa menjadi pekerjaan yang sangat sulit.”
Pengguna lain berkomentar:
“Granit Tiny sebenarnya adalah pilihan favorit saya untuk penelusuran web di LM Studio – lebih baik daripada beberapa model Qwen. Saya mungkin tergoda untuk mencoba Nano.”
Latar Belakang: IBM Granite dan perlombaan AI perusahaan
Dorongan IBM ke dalam model bahasa besar dimulai dengan sungguh-sungguh pada akhir tahun 2023 dengan debut keluarga model perusahaan Granite, dimulai dengan model seperti Granit.13b.instruksikan Dan Granit.13B.Obrolan. Dirilis hanya untuk digunakan dalam platform Watsonx, prototipe khusus dekoder ini menandakan ambisi IBM untuk membangun sistem AI tingkat perusahaan yang memprioritaskan transparansi, efisiensi, dan kinerja. Perusahaan mengambil sampel kode Granite secara open source di bawah lisensi Apache 2.0 pada pertengahan tahun 2024, sehingga meletakkan dasar bagi adopsi yang lebih luas dan eksperimen pengembang.
Titik balik sebenarnya datang dengan Granite 3.0 pada bulan Oktober 2024, rangkaian model tujuan umum dan khusus domain yang sepenuhnya open source mulai dari parameter 1B hingga 8B. Model ini berfokus pada efisiensi dalam skala besar, menawarkan kemampuan seperti jendela konteks yang lebih panjang, penyesuaian instruksi, dan pagar pembatas yang terintegrasi. IBM telah memposisikan Granite 3.0 sebagai pesaing langsung Llama dari Meta, Qwen dari Alibaba, dan Gemma dari Google — namun dengan sudut pandang unik yang mengutamakan perusahaan. Rilis yang lebih baru, termasuk Granite 3.1 dan Granite 3.2, memperkenalkan inovasi yang lebih ramah perusahaan: deteksi halusinasi bawaan, perkiraan rangkaian waktu, model visibilitas dokumen, dan inferensi bersyarat.
Keluarga Granite 4.0, yang diluncurkan pada Oktober 2025, mewakili rilis IBM yang paling ambisius secara teknis hingga saat ini. Ini memperkenalkan arsitektur hibrida yang menggabungkan lapisan transformator dan lapisan Mamba-2 – yang bertujuan untuk menggabungkan akurasi kontekstual dari mekanisme perhatian dan efisiensi memori model ruang keadaan. Desain ini memungkinkan IBM untuk secara signifikan mengurangi biaya memori dan latensi inferensi, menjadikan model Granite dapat digunakan pada mesin yang lebih kecil sambil tetap mengungguli rekan-rekan mereka dalam tugas tindak lanjut instruksi dan panggilan fungsi. Peluncuran ini juga mencakup sertifikasi ISO 42001, penandatanganan model kriptografi, dan distribusi di seluruh platform seperti Hugging Face, Docker, LM Studio, Ollama, dan watsonx.ai.
Di seluruh iterasi, fokus IBM sudah jelas: membangun model AI yang dapat dipercaya, efisien, dan tidak ambigu secara hukum untuk kasus penggunaan perusahaan. Dengan lisensi Apache 2.0 yang permisif, standar umum, dan fokus pada tata kelola, Granit Initiative tidak hanya menanggapi kekhawatiran yang berkembang tentang model kotak hitam yang dipatenkan, namun juga menawarkan alternatif terbuka dan selaras dengan Barat terhadap kemajuan pesat yang dicapai oleh tim seperti Alibaba’s Coin. Dengan melakukan hal ini, Granite memposisikan IBM sebagai pemimpin dalam fase selanjutnya dari AI yang siap produksi dan berbobot terbuka.
Pergeseran menuju efisiensi yang terukur
Pada akhirnya, peluncuran model Granite 4.0 Nano oleh IBM mencerminkan perubahan strategis dalam pengembangan LLM: dari mengejar catatan jumlah parameter hingga meningkatkan kemudahan penggunaan, keterbukaan, dan skala penerapan.
Dengan menggabungkan kinerja kompetitif, praktik pengembangan yang bertanggung jawab, dan keterlibatan mendalam dengan komunitas sumber terbuka, IBM memposisikan Granite tidak hanya sebagai rangkaian model — namun sebagai platform untuk membangun sistem AI generasi berikutnya yang ringan dan dapat dipercaya.
Bagi pengembang dan peneliti yang mencari performa tanpa biaya tambahan, Edisi Nano menawarkan sinyal yang menarik: Anda tidak memerlukan 70 miliar parameter untuk membangun sesuatu yang hebat — cukup parameter yang tepat.
Bisnis
Airbnb Mendesak untuk Melonggarkan Pembatasan Sewa di New York di Depan Calon Administrator Mamdani

Airbnb berupaya semaksimal mungkin untuk melonggarkan peraturan yang ada di Big Apple – sebelum terlambat dan pemerintahan Mamdani mungkin akan mengambil alih.
Raksasa layanan berbagi rumah ini menginginkan dewan kota mengubah undang-undang tahun 2023 yang secara efektif akan menutup sebagian besar listing Airbnb di kota tersebut.
Berdasarkan undang-undang yang diusulkan, pemilik rumah keluarga tunggal akan diizinkan untuk menawarkan persewaan tanpa kehadiran pemiliknya selama kurang dari 30 hari. Batas kota untuk tamu juga akan dicabut, dari dua menjadi empat.
Undang-undang baru ini menargetkan Undang-Undang Setempat 18, sebuah undang-undang berusia dua tahun yang telah menghancurkan Airbnb dan pasar sewa jangka pendek lainnya di Kota New York.
Setelah gagal pada awal tahun ini, rancangan undang-undang terbaru diam-diam diamandemen pada minggu lalu untuk juga membatalkan ketentuan “pintu tidak terkunci” dalam undang-undang yang ada, yang mengharuskan tuan tanah menjaga semua pintu tetap dapat diakses oleh para tamu.
Undang-undang yang diusulkan akan mempengaruhi sebagian besar pemilik rumah di Brooklyn dan Queens. Tuan rumah Airbnb di wilayah tersebut mengatakan bahwa mereka berada di bawah tekanan keuangan karena mereka tidak dapat menyewakan tempat kepada keluarga dan tamu yang tidak ingin berbagi liburan mereka dengan tuan rumah.
RUU untuk melonggarkan pembatasan Airbnb dibatalkan pada bulan Februari, di tengah tentangan kuat dari industri perhotelan dan kelompok lainnya.
Sektor-sektor yang sama kembali mengalami kemerosotan – bahkan ketika harga hotel di kota tersebut terus meningkat sejak Peraturan Daerah No. 18 diberlakukan.
Undang-undang baru ini muncul “saat Airbnb mencoba menyelamatkan kampanye bernilai jutaan dolar mereka untuk melemahkan undang-undang perumahan kita sebelum warga New York dan walikota baru yang pro-penyewa dapat menghentikannya,” menurut pernyataan dari Tenants Not Tourists, sebuah koalisi pendukung perumahan yang didukung oleh serikat pekerja Hotel and Gaming Trades Council.
Para penentang RUU terbaru ini mengatakan bahwa Airbnb nantinya akan mencoba melangkah lebih jauh dan melepaskan semua tuan rumah – termasuk apartemen di Manhattan yang sebagian besar telah hilang dari platform Airbnb.
Airbnb telah menghabiskan jutaan dolar untuk komite aksi politik guna mendukung anggota dewan kota yang bersedia merevisi beberapa persyaratan paling ketat dalam Undang-Undang Setempat 18. Ini termasuk sponsor RUU baru, Brooklyn Dem Mercedes Narcisse.
Baik kandidat walikota dari Partai Demokrat Zohran Mamdani maupun kandidat independen Andrew Cuomo, yang menyalip sayap kiri dalam jajak pendapat, tidak secara terbuka mengomentari usulan perubahan undang-undang Airbnb di kota tersebut.
Namun, Mamdani, yang menjadikan keterjangkauan perumahan sebagai inti kampanyenya, diperkirakan akan menentang pelonggaran pembatasan.
Juru bicara Mamdani tidak segera menanggapi permintaan komentar.
Para pendukung Cuomo memandangnya sebagai orang yang bersedia mengubah peraturan yang ketat terhadap industri berbagi rumah di New York, kata beberapa sumber, merujuk pada fakta bahwa salah satu pendiri Airbnb, Joe Gebbia, adalah salah satu donatur terbesar bagi PAC super yang pro-Cuomo.
Juru bicara mantan gubernur tersebut tidak segera menanggapi permintaan komentar.
Airbnb mengecam undang-undang kota saat ini karena gagal “memenuhi janjinya untuk meningkatkan keterjangkauan perumahan.”
“Pemilik rumah sedang berjuang, bahkan ketika sewa jangka pendek sudah tidak ada lagi,” Michael Blaustein, kepala kebijakan Atlantik Timur Laut perusahaan tersebut, mengatakan dalam sebuah pernyataan.
Menurut sumber yang dekat dengan perusahaan tersebut, Airbnb yakin RUU baru tersebut akan disetujui sebelum akhir tahun.
Langkah selanjutnya adalah sidang Komite Perumahan Dewan, yang dijadwalkan pada 13 November.
Peraturan saat ini mengharuskan tuan tanah untuk mendaftar ke pemerintah kota dan menyatakan bahwa rumah mereka memenuhi peraturan bangunan, zonasi, dan peraturan lainnya yang ketat – atau akan dikenakan denda hingga $5.000.
Pada bulan Juni, pemerintah kota mengirimkan surat peringatan kepada 500 dari 3.000 operator penyewaan jangka pendek yang terdaftar di kota tersebut, sementara lima lainnya diancam dengan pencabutan izin mereka, menurut Kantor Penegakan Khusus, yang mengatur industri berbagi rumah di kota tersebut.
Berita8 tahun agoThese ’90s fashion trends are making a comeback in 2017
Berita8 tahun agoThe final 6 ‘Game of Thrones’ episodes might feel like a full season
Berita8 tahun agoAccording to Dior Couture, this taboo fashion accessory is back
Berita8 tahun agoUber and Lyft are finally available in all of New York State
Berita8 tahun agoThe old and New Edition cast comes together to perform
Bisnis9 bulan agoMeta Sensoren Disensi Internal atas Ban Trump Mark Zuckerberg
Berita8 tahun agoPhillies’ Aaron Altherr makes mind-boggling barehanded play
Berita8 tahun agoNew Season 8 Walking Dead trailer flashes forward in time
