20 milliárd dollár tőkebevonásra készül a Safe Superintelligence

    A Safe Superitelligence nevű startupot Ilya Sutskever, az OpenAI egyik alapítója és korábbi vezető tudósa, Daniel Levy az OpenAI egyik exkutatója és Daniel Gross, az Apple korábbi mesterséges intelligencia projektjeinek vezetője. A cég tevékenységéről, máig keveset lehet tudni, honlapjukon egy szűkszavú nyilatkozat olvasható, amelyben azt állítják, hogy a vállalkozás egyetlen céllal jött létre nevezetesen, hogy létrehozza a biztonságos szuper intelligenciát.

A cég tavaly június óta működik, eddig bevételt nem termelt, de már 1 milliárd dollár befektetést tudhat magáénak. A honlapjukon szereplő szöveg alapján a bevétel termelése nem is szerepel a rövid távú céljaik között, egyelőre kizárólag kutatással foglalkozhatnak, két helyszínen Palo Alto-ban és Tel Aviv-ban.

Ilya Sutskever egyébként széles körben elismert mesterséges intelligencia kutató, aki főként a mélytanulás területén szerzett elismeréseket. A Szovjetunióban született, majd Izraelbe, később Kanadába vándorolt. A Google kutatójaként kifejlesztette a sequence-to-sequence (sorozat-sorozat) modellt, amelyet a gépi fordítás egyik alappillére lett. Az OpenAI-nál részt vett a GPT ( Generative Pre-trained Transformer ) modell megalkotásában. Az OpenAI-tól azután távozott, miután megromlott a kapcsolata Sam Altmannal. A nézetkülönbség alapja az volt, hogy véleménye szerint Altman túl gyorsan túl messzire akar eljutni. Altman rövid időre történő eltávolításában is szerepet játszott , de később nyilvánosan is bocsánatot kért, azonban az igazgatótanácsban betöltött szerepéről lemondott. Sutskever egy darabig még kutatóként maradat az OpenAI-nál de a viszonya Altmannal feszült maradt. Kilépése mögött a nézetkülönbség fennmaradása húzódhat meg és új cégében a Safe Superintelligenc-ben juthat kifejezésre azon törekvése, hogy az emberiségnek egy kereskedelmi nyomástól független biztonságos szuperintelligencia megteremtése kell hogy a célja legyen, amely cél egyébként még az OpenAI-t is jellemezte a cég 2015-ös indulásakor.    

Osszd meg ezt a cikket
Mesterséges intelligencia, űr és emberiség
Elon Musk, a SpaceX, Tesla, Neuralink és xAI alapítója és vezetője egy közelmúltbeli interjúban osztotta meg gondolatait a jövő lehetséges irányairól, különös tekintettel a mesterséges intelligenciára, az űrbe való terjeszkedésre és az emberiség fejlődésére.
 Valós idejű zene komponálás a Google Magenta RT modelljével
A mesterséges intelligencia alkalmazása a zene komponálásban nem új keletű törekvés, ám a valós idejű működés sokáig jelentős akadályokba ütközött. A Google Magenta csapata most olyan fejlesztést mutatott be, amely a műfaj technikai és kreatív lehetőségeit egyaránt kiszélesítheti. A Magenta RealTime (röviden: Magenta RT) névre keresztelt új modell valós időben generál zenét, miközben nyitott forráskódjának köszönhetően bárki számára hozzáférhető.
Ufficio Zero egy olasz Linux disztribúció a fenntartható digitális munkavégzésért
Az Ufficio Zero Linux OS egy kevéssé ismert, de egyre komolyabb figyelmet érdemlő olasz fejlesztésű operációs rendszer. Elsősorban irodai és hivatali munkakörnyezetek számára készült, és különösen azoknak lehet érdekes, akik stabil, megbízható és hosszú távon is használható alternatívát keresnek a kereskedelmi rendszerekkel szemben. Az Ufficio Zero sajátos helyet foglal el a nyílt forráskódú rendszerek világában: egyszerre kíván választ adni a digitális infrastruktúra elavulására, valamint a munkavégzéshez nélkülözhetetlen szoftvereszközök elérhetőségének problémáira.
Mit jelentene az Apple számára a Perplexity AI felvásárlása?
Az Apple régóta igyekszik megtalálni a helyét a generatív mesterséges intelligencia gyorsan alakuló piacán. A vállalat évtizedeken át stratégikusan kivárt, mielőtt jelentősebb erőforrásokat irányított volna mesterséges intelligencia-alapú fejlesztésekbe. Most azonban, a legfrissebb hírek szerint, a cupertinói cég egy minden eddiginél nagyobb szabású lépésre készülhet: belső körökben megindultak az egyeztetések a Perplexity AI nevű startup esetleges felvásárlásáról.
Így torzít az LLM
A mesterséges intelligencia (MI) fejlődésével párhuzamosan egyre több figyelem irányul az úgynevezett nagy nyelvi modellekre (LLM-ekre), amelyek már nemcsak a tudományos kutatásban, hanem a mindennapi élet számos területén is jelen vannak – például ügyvédi munkában, egészségügyi adatok elemzésében vagy számítógépes programok kódolásában. E modellek működésének megértése ugyanakkor továbbra is komoly kihívást jelent, különösen akkor, amikor azok látszólag megmagyarázhatatlan módon követnek el hibákat vagy adnak félrevezető válaszokat.
MiniMax-M1 AI modell, célkeresztben a nagy méretű szövegek kezelése
A mesterséges intelligencia rendszerek fejlődésével egyre nagyobb az igény olyan modellekre, amelyek nemcsak a nyelv értelmezésére képesek, hanem összetett, többlépcsős gondolkodási folyamatokat is képesek végigvinni. Az ilyen modellek kulcsfontosságúak lehetnek nemcsak elméleti feladatokban, hanem például szoftverfejlesztés vagy valós idejű döntéshozatal során is. Ezek az alkalmazások azonban különösen érzékenyek a számítási költségekre, amelyeket a hagyományos megközelítések gyakran nehezen tudnak kordában tartani.

Az elmúlt néhány napban megjelent Linux disztribúció frissítések