Илья Сук, бывший сотрудник OpenAI, который пытался поднять мятеж против Сэма Алтмана, запустил новую компанию под названием "Safe Super Intelligence Inc." Компания посвящена достижению безопасного сверхинтеллекта, что, по мнению Сука, является самой важной технической проблемой нашего времени.

Сук собрал команду опытных инженеров и исследователей, включая соучредителей Дэниела Гросса и Дэниела Леви, для работы над этой целью. Миссия компании - как можно быстрее развивать возможности, при этом обеспечивая опережающее развитие безопасности, в отличие от опасений Сука относительно приоритетов OpenAI.

Safe Super Intelligence Inc. использует "прямой подход", с единственным фокусом и продуктом. Компания базируется в США с офисами в Пало-Альто и Тель-Авиве, что позволяет ей привлекать ведущих технических специалистов. Сук подчеркивает, что бизнес-модель, инвесторы и вся продуктовая дорожная карта компании согласованы для достижения безопасного сверхинтеллекта, без отвлекающих факторов управленческих накладных расходов или продуктовых циклов.

В сообщении о запуске компании говорится, что "сверхинтеллект находится в пределах досягаемости" и что Safe Super Intelligence Inc. является "первой в мире лабораторией прямого выстрела по SSI", посвященной этой критически важной задаче. Цель Сука - добиться революционных прорывов в области безопасного сверхинтеллекта с помощью небольшой, сфокусированной команды.

Элон Маск и Tesla строят абсолютно огромную серверную ферму при поддержке Dell и Nvidia. Эта серверная ферма разрабатывается для питания крупных языковых моделей и систем искусственного интеллекта.

О проекте впервые намекнули несколько месяцев назад, показав масштаб системы охлаждения, необходимой для этого грандиозного предприятия. Вчера основатель Dell Майкл Делл подтвердил, что они "строят фабрику Dell AI с Nvidia, чтобы питать GPT для XAI".

Серверная ферма расположена в Техасе, где жаркий климат требует надежной системы охлаждения. На фотографиях видны огромные размеры вентиляторов, устанавливаемых для охлаждения серверов.

Это сотрудничество между Элоном Маском, Майклом Деллом и Nvidia подчеркивает значительные инвестиции и инфраструктуру, необходимые для поддержки разработки передовых систем искусственного интеллекта. Построив эту огромную серверную ферму, они позиционируют себя для питания следующего поколения крупных языковых моделей и приложений искусственного интеллекта.

Опубликованная недавно научная статья, похоже, представляет реализацию техники, аналогичной Q*, мощного алгоритма, сочетающего поиск с деревом Монте-Карло и глубокое обучение. Этот подход позволяет агентам обучаться принятию решений и рассуждениям через процесс проб и ошибок, подобно тому, как учатся люди.

Ключевое новшество - использование MCTS (поиска с деревом Монте-Карло) и самосовершенствования, что позволяет модели планировать наперед, пробовать различные варианты и учиться на своих ошибках. Это значительный прогресс по сравнению с традиционными языковыми моделями, которые полагаются исключительно на предсказание следующего слова.

Результаты впечатляют: модель достигает 96,66% точности на математическом бенчмарке, превосходя даже крупные языковые модели, такие как GPT-4 и Gemini, при этом используя в 200 раз меньше параметров. Это демонстрирует силу сочетания планирования, рассуждений и обучения в единой структуре.

Способность планировать, экспериментировать и совершенствовать свой подход - важный шаг к более общему интеллекту. По мере того, как мы продолжаем наблюдать прорывы в таких областях, путь к искусственному общему интеллекту (AGI) становится все более осязаемым.

Meta AI недавно выпустила несколько новых захватывающих моделей и технологий:

1. Meta Chameleon: Языковая модель с параметрами 7 миллиардов и 34 миллиарда, которая поддерживает многомодальный ввод и вывод текста. Эта модель может нативно обрабатывать многомодальные входные данные, в отличие от предыдущих открытых моделей, которым требовались дополнительные компоненты. Она доступна только по лицензии для исследований, но эта технология является значительным шагом вперед в возможностях многомодального искусственного интеллекта.

2. Предсказание нескольких токенов: Meta предложила новый подход к языковому моделированию, который предсказывает несколько будущих слов одновременно, а не традиционный метод один за другим. Это улучшает возможности модели и эффективность обучения, позволяя при этом достичь более высокой скорости. Meta выпускает предварительно обученные модели для завершения кода по неком мерческой исследовательской лицензии.

3. Генеративные модели текст-музыка: Meta разработала модели, способные генерировать музыку из текстовых входных данных с различными условиями для большей управляемости. Предварительно обученная модель и код для вывода будут выпущены в этом месяце под лицензией MIT, что позволит исследователям изучать это захватывающее новое возможность.

Эти выпуски демонстрируют дальнейшее развитие Meta в области многомодального искусственного интеллекта, языкового моделирования и генеративных возможностей. Открытое распространение этих моделей и технологий позволит провести дальнейшие исследования и разработки в этих областях, продвигая прогресс в искусственном интеллекте.

Anthropic только что выпустила новую версию своей языковой модели Claude, под названием Claude 3.5 Sonet. Согласно объявлению, это их "самая интеллектуальная модель на сегодняшний день" и первый релиз в семействе моделей 3.5.

Основные особенности Claude 3.5 Sonet включают:

• Она превосходит конкурирующие модели по ключевым оценкам, включая GSM 8K (96,4%), рассуждения на уровне выпускника (60%) и код (92%) - все это при вдвое большей скорости, чем у Claude 3 и Opus, и при стоимости в 1/10 часть.

• Она превосходит Claude 3 Opus по всем стандартным зрительным бенчмаркам, что делает ее самой сильной зрительной моделью Anthropic на сегодняшний день.

• Она вводит новую функцию под названием "Artifacts", которая позволяет пользователям попросить Claude генерировать документы, код, диаграммы, векторную графику и даже простые игры.

Выпуск Claude 3.5 Sonet демонстрирует непрерывный прогресс Anthropic в разработке высокоэффективных и высокопроизводительных языковых моделей. Улучшения производительности по широкому спектру бенчмарков, а также новая функция Artifacts, делают это значительным обновлением семейства моделей Claude.

Arc Prize - это публичный конкурс с призовым фондом в миллион долларов на разработку решения, способного победить Abstraction and Reasoning Corpus (ARC), который считается единственным формальным эталоном для Искусственного Общего Интеллекта (AGI).

Основные моменты об этом конкурсе:

• Бенчмарк ARC измеряет общий интеллект, а не только конкретные навыки. Он проверяет способность эффективно приобретать новые навыки, что является отличительной чертой истинного интеллекта.

• В то время как существующие модели искусственного интеллекта быстро превзошли другие бенчмарки, бенчмарк ARC остается значительной проблемой, при этом текущая ведущая реализация достигает только 38% успеха.

• Конкурс проводится Майком Мирзаяновым, Франсуа Шолле и Грегом Брокманом с целью стимулировать прогресс в направлении эфемерной цели AGI.

• Приз в размере 1 миллиона долларов будет присужден первому человеку или команде, которые разработают систему искусственного интеллекта, способную решить бенчмарк ARC.

Этот конкурс представляет собой захватывающую возможность для сообщества исследователей искусственного интеллекта расширить границы возможного и сделать значительный шаг к реализации Искусственного Общего Интеллекта. Задача сложная, но потенциальная награда в виде миллиона долларов и возможность стать пионером в этой области, несомненно, привлечет лучшие и светлые умы отрасли.