Ilia Suk, der ehemalige Mitarbeiter von Open AI, der versuchte, eine Meuterei gegen Sam Altman anzuzetteln, hat ein neues Unternehmen namens "Safe Super Intelligence Inc." gegründet. Das Unternehmen ist der Suche nach sicherer Superintelligenz gewidmet, die Suk für das wichtigste technische Problem unserer Zeit hält.

Suk hat ein Team erfahrener Ingenieure und Forscher zusammengestellt, darunter die Mitbegründer Daniel Gross und Daniel Levy, um dieses Ziel zu verfolgen. Die Mission des Unternehmens ist es, die Fähigkeiten so schnell wie möglich voranzubringen, während die Sicherheit an erster Stelle steht, im Gegensatz zu Suks Bedenken hinsichtlich der Prioritäten von Open AI.

Safe Super Intelligence Inc. verfolgt einen "geraden Schuss"-Ansatz mit einem einzigen Fokus und Produkt. Das Unternehmen ist in den USA ansässig mit Büros in Palo Alto und Tel Aviv, was es ihm ermöglicht, Top-Talente aus dem technischen Bereich zu rekrutieren. Suk betont, dass das Geschäftsmodell, die Investoren und der gesamte Produktfahrplan des Unternehmens darauf ausgerichtet sind, eine sichere Superintelligenz zu erreichen, ohne durch Managementaufwand oder Produktzyklen abgelenkt zu werden.

In der Startmeldung des Unternehmens heißt es, dass "Superintelligenz in Reichweite" ist und dass Safe Super Intelligence Inc. das "weltweit erste Straight-Shot-SSI-Labor" ist, das sich dieser entscheidenden Herausforderung widmet. Suks Ziel ist es, durch ein kleines, fokussiertes Team bahnbrechende Fortschritte bei der sicheren Superintelligenz zu erzielen.

Elon Musk und Tesla bauen mit Unterstützung von Dell und Nvidia ein absolut riesiges Rechenzentrum auf. Dieses Rechenzentrum ist darauf ausgelegt, große Sprachmodelle und KI-Systeme anzutreiben.

Das Projekt wurde vor ein paar Monaten erstmals angedeutet, mit einem Bild, das den Maßstab des erforderlichen Kühlsystems für dieses massive Unterfangen zeigt. Gestern bestätigte Michael Dell, der Gründer von Dell, dass sie "eine Dell-KI-Fabrik mit Nvidia bauen, um GPT für XAI anzutreiben".

Das Rechenzentrum befindet sich in Texas, wo das heiße Klima ein robustes Kühlsystem erfordert. Bilder zeigen die enorme Größe der installierten Lüfter, um die Server kühl zu halten.

Diese Zusammenarbeit zwischen Elon Musk, Michael Dell und Nvidia unterstreicht die erheblichen Investitionen und Infrastruktur, die erforderlich sind, um die Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme zu unterstützen. Durch den Aufbau dieses riesigen Rechenzentrums positionieren sie sich, um die nächste Generation von Sprachmodellen und KI-Anwendungen anzutreiben.

Die kürzlich veröffentlichte Forschungsarbeit scheint eine Implementierung einer Technik ähnlich wie Q*, einem leistungsfähigen Algorithmus, der Monte-Carlo-Baumsuche und tiefes Lernen kombiniert, einzuführen. Dieser Ansatz ermöglicht es Agenten, Entscheidungsfindung und Reasoning durch einen Prozess von Versuch und Irrtum zu erlernen, ähnlich wie Menschen lernen.

Die Schlüsselinnovation ist die Verwendung von MCTS (Monte-Carlo-Baumsuche) und Selbstverfeinerung, die es dem Modell ermöglichen, vorausschauend zu planen, verschiedene Optionen auszuprobieren und aus Fehlern zu lernen. Dies ist ein bedeutender Fortschritt gegenüber traditionellen Sprachmodellen, die sich allein auf die Vorhersage des nächsten Wortes verlassen.

Die Ergebnisse sind beeindruckend, wobei das Modell eine Genauigkeit von 96,66% auf einem Mathematikbenchmark erreicht und damit sogar große Sprachmodelle wie GPT-4 und Gemini übertrifft, und das bei 200-mal weniger Parametern. Dies zeigt die Kraft der Kombination von Planung, Reasoning und Lernen in einem einzigen Framework.

Die Fähigkeit, zu planen, zu experimentieren und den eigenen Ansatz zu verfeinern, ist ein entscheidender Schritt in Richtung einer allgemeineren Intelligenz. Da wir weiterhin Durchbrüche in Bereichen wie diesem erleben, wird der Weg zur Künstlichen Allgemeinen Intelligenz (KAI) zunehmend greifbar.

Meta AI hat kürzlich mehrere aufregende neue Modelle und Technologien veröffentlicht:

1. Meta Chameleon: Ein Sprachmodell mit 7 Milliarden und 34 Milliarden Parametern, das multimodale Eingaben und Text-Ausgabe unterstützt. Dieses Modell kann multimodale Eingaben nativ verarbeiten, im Gegensatz zu früheren Open-Source-Modellen, die Zusätze erforderten. Es ist derzeit nur unter einer Forschungslizenz verfügbar, aber diese Technologie ist ein bedeutender Schritt nach vorne in Richtung multimodaler KI-Fähigkeiten.

2. Multi-Token-Vorhersage: Meta hat einen neuen Ansatz für das Sprachmodellieren vorgeschlagen, der mehrere zukünftige Wörter auf einmal vorhersagt, anstatt wie bisher nur ein Wort nach dem anderen. Dies verbessert die Modellkapazitäten und Trainingseffizienz und ermöglicht gleichzeitig höhere Geschwindigkeiten. Meta veröffentlicht Vortrainierte Modelle für die Codevervollständigung unter einer nicht-kommerziellen Forschungslizenz.

3. Generative Text-to-Music-Modelle: Meta hat Modelle entwickelt, die in der Lage sind, Musik aus Textinputs zu generieren, mit verschiedenen Konditionierungseingaben für eine größere Kontrolle. Das vortrainierte Modell und der Inferenzcode werden noch in diesem Monat unter einer MIT-Lizenz veröffentlicht, so dass Forscher diese aufregende neue Fähigkeit erkunden können.

Diese Veröffentlichungen zeigen die kontinuierlichen Fortschritte von Meta in den Bereichen multimodale KI, Sprachmodellierung und generative Fähigkeiten. Die Open-Source-Bereitstellung dieser Modelle und Technologien wird weitere Forschung und Entwicklung in diesen Bereichen ermöglichen und den Fortschritt in der Künstlichen Intelligenz vorantreiben.

Anthropic hat gerade eine neue Version seines Claude-Sprachmodells mit dem Namen Claude 3.5 Sonet veröffentlicht. Laut der Ankündigung handelt es sich hierbei um ihr "intelligentestes Modell bisher" und um die erste Veröffentlichung in ihrer 3.5er Modellreihe.

Die Schlüsselhighlights von Claude 3.5 Sonet sind:

• Es übertrifft Wettbewerbsmodelle in wichtigen Bewertungen, darunter GSM 8K (96,4%), Reasoning auf Graduiertenniveau (60%) und Code (92%) - und das bei einer doppelten Geschwindigkeit von Claude 3 und Opus sowie einem Zehntel der Kosten.

• Es übertrifft Claude 3 Opus in allen gängigen Bildverarbeitungsbenchmarks, was es zum bislang stärksten Visionsmodell von Anthropic macht.

• Es führt ein neues Feature namens "Artifacts" ein, mit dem Nutzer Claude dazu auffordern können, Dokumente, Code, Diagramme, Vektorgrafiken und sogar einfache Spiele zu generieren.

Die Veröffentlichung von Claude 3.5 Sonet zeigt die kontinuierlichen Fortschritte von Anthropic bei der Entwicklung hochleistungsfähiger und effizienter Sprachmodelle. Die Leistungsverbesserungen über eine Reihe von Benchmarks hinweg sowie das neue Artifacts-Feature machen dies zu einem bedeutenden Update der Claude-Modellreihe.

Der Arc-Preis ist ein öffentlicher Wettbewerb mit einem Preisgeld von einer Million Dollar, um eine Lösung zu entwickeln, die den Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) schlagen kann, der als einziger formaler Benchmark für Künstliche Allgemeine Intelligenz (KAI) gilt.

Die Schlüsselpunkte zu diesem Wettbewerb sind:

• Der ARC-Benchmark misst allgemeine Intelligenz, nicht nur spezifische Fähigkeiten. Er testet die Fähigkeit, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben, was das Kennzeichen echter Intelligenz ist.

• Während bestehende KI-Modelle in der Lage waren, andere Benchmarks schnell zu übertreffen, stellt der ARC-Benchmark nach wie vor eine erhebliche Herausforderung dar, wobei die derzeitige führende Implementierung nur eine Erfolgsquote von 38% erreicht.

• Der Wettbewerb wird von Mike Mirzayanov, François Chollet und Greg Brockman ausgerichtet, um den Fortschritt in Richtung des schwer erreichbaren Ziels der KAI voranzutreiben.

• Ein Preisgeld von 1 Million Dollar wird an die erste Person oder das erste Team vergeben, das ein KI-System entwickeln kann, das den ARC-Benchmark lösen kann.

Dieser Wettbewerb stellt eine aufregende Gelegenheit für die KI-Forschungsgemeinschaft dar, die Grenzen des Möglichen auszuloten und einen bedeutenden Schritt in Richtung der Verwirklichung Künstlicher Allgemeiner Intelligenz zu machen. Die Herausforderung ist enorm, aber der potenzielle Gewinn eines Millionen-Dollar-Preises und die Chance, ein Pionier auf diesem Gebiet zu sein, wird sicher die besten und hellsten Köpfe der Branche anziehen.