Все о Искусственный интеллект
Imbue, исследовательская лаборатория искусственного интеллекта (ИИ), ранее известная как General Intelligent, только что собрала 200 миллионов долларов во втором раунде финансирования. Такое вливание ресурсов увеличивает оценку компании до более чем 1 миллиарда долларов США. В число участников входят Институт Astera, Nvidia, генеральный директор Cruise Кайл Фогт и соучредитель Notion Саймон Ласт.
В результате этого нового раунда общая сумма привлеченных средств Imbue достигла 220 миллионов долларов, что сделало компанию одним из наиболее финансируемых стартапов в области искусственного интеллекта за последние месяцы. Она лишь немного отстает от AI21 Labs (283 миллиона долларов), тель-авивской компании, которая разрабатывает ряд инструментов для генерации текста на основе искусственного интеллекта, а также от таких поставщиков генеративного ИИ, как Cohere (435 миллионов долларов) и Adept (415 миллионов долларов).
Читать далее:
Это последнее финансирование ускорит нашу разработку систем искусственного интеллекта, способных рассуждать и программировать, чтобы они могли помочь нам достичь более великих целей в мире. Наша цель остается прежней: создать практичных агентов искусственного интеллекта, которые смогут достигать более высоких целей и безопасно работать на нас в реальном мире.
Добавьте объявление в сообщение в блоге
В октябре прошлого года Imbue вышла из секретности с амбициозной целью: исследовать основы человеческого интеллекта, которых в настоящее время не хватает машинам. По данным TechCrunch, его план состоял в том, чтобы превратить эти «основы» в ряд задач, которые необходимо решить.
Кроме того, компания стремилась разработать различные модели искусственного интеллекта, чтобы проверить их способность учиться решать эти задачи в сложных трехмерных мирах, созданных командой Imbue. Похоже, с тех пор подход компании несколько изменился.
Изменение подхода
- Вместо того, чтобы использовать ИИ в трехмерных мирах, Imbue заявляет, что для начала разрабатывает модели, которые считает «внутренне полезными».
- Сюда входят шаблоны, которые вы можете программировать, например GitHub Copilot и Amazon CodeWhisperer.
- Многие модели умеют программировать, но что отличает Imbue, так это способность «здраво рассуждать», утверждает компания.
Мы считаем, что рассуждение — главное препятствие на пути к созданию эффективных агентов ИИ. Для эффективных действий необходима надежная аргументация. Это предполагает способность справляться с неопределенностью, знать, когда следует изменить наш подход, задавать вопросы и собирать новую информацию, создавать сценарии и принимать решения, формулировать и отбрасывать гипотезы и в целом иметь дело со сложной и труднопрогнозируемой природой реальной жизни. мир. .
Внедрить в сообщение в блоге
- Imbue также считает, что код — это важный вариант использования, помимо того, что он позволяет ее команде создавать приложения искусственного интеллекта в большом масштабе.
- В своем блоге компания утверждает, что код может улучшить рассуждения и является одним из наиболее эффективных способов выполнения моделей действий на машине.
Агент, который пишет SQL-запрос для извлечения информации из таблицы, с гораздо большей вероятностью выполнит запрос пользователя, чем агент, который пытается собрать ту же информацию без использования какого-либо кода. Кроме того, обучение с помощью кода помогает моделям научиться лучше рассуждать; Обучение без кода, по-видимому, приводит к созданию моделей, которые плохо рассуждают.
Внедрить в сообщение в блоге
- Эта философия мало чем отличается от Adept, целью которой является создание искусственного интеллекта, способного автоматизировать любой программный процесс.
- Google DeepMind также исследовал подходы к обучению ИИ управлению компьютерами.
- Например, если ИИ будет наблюдать за командами клавиатуры и мыши от людей, выполняющих компьютерные задачи «следуя инструкциям», например, бронируя рейс.
Включите рассуждения в ИИ
Imbue утверждает, что ее модели «созданы специально» для рассуждений в том смысле, что они обучаются на данных для «укрепления надежных моделей рассуждений» и используют методы, которые используют «гораздо большую вычислительную мощность во время вывода», чтобы прийти к «надежным выводам и действиям». ».
В частности, Imbue обучает «очень большие модели» — модели с более чем 100 миллиардами параметров — оптимизированные для достижения хороших результатов по внутренним показателям рассуждения. Это обучение проводится на вычислительном кластере, разработанном совместно с Nvidia и содержащем 10 000 графических процессоров Nvidia серии H100.
Компания также инвестирует в создание собственных инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как прототипы искусственного интеллекта для отладки и визуальные интерфейсы поверх моделей искусственного интеллекта. И он проводит исследования, чтобы понять процесс обучения в больших языковых моделях.
Imbue не намерена производить большую часть того, над чем работает в данный момент. Вместо этого она рассматривает эти инструменты и модели как способ улучшить будущий искусственный интеллект более общего назначения и заложить основу для платформы, которую люди смогут использовать для создания своих собственных моделей.
Когда мы создаем агентов ИИ, мы на самом деле создаем компьютеры, которые могут понимать наши цели, активно общаться и работать на нас «за кулисами». В конечном итоге мы надеемся запустить системы, которые позволят каждому создавать надежных, персонализированных агентов ИИ, которые сделают производительную мощь ИИ доступной для каждого… Это последнее финансирование ускорит нашу разработку систем ИИ, которые могут рассуждать и программировать, что может помочь мы достигаем больших целей в мире.
Внедрить в сообщение в блоге
Вы смотрели новые видео на YouTube от Олхар Диджитал? Подпишитесь на канал!