Ilia Suk, cựu nhân viên của Open AI đã cố gắng khởi xướng một cuộc nổi dậy chống lại Sam Altman, đã khởi động một công ty mới có tên "Safe Super Intelligence Inc." Công ty này tập trung vào việc theo đuổi trí tuệ siêu việt an toàn, điều mà Suk tin là vấn đề kỹ thuật quan trọng nhất của thời đại chúng ta.

Suk đã tập hợp một nhóm các kỹ sư và nhà nghiên cứu có kinh nghiệm, bao gồm các đồng sáng lập Daniel Gross và Daniel Levy, để làm việc hướng tới mục tiêu này. Sứ mệnh của công ty là thúc đẩy khả năng càng nhanh càng tốt trong khi đảm bảo an toàn luôn đi trước, trái ngược với những lo ngại của Suk về các ưu tiên của Open AI.

Safe Super Intelligence Inc. đang theo đuổi một phương pháp "thẳng tắp", tập trung vào một sản phẩm duy nhất. Công ty này có trụ sở tại Mỹ với văn phòng ở Palo Alto và Tel Aviv, cho phép họ thu hút những nhân tài kỹ thuật hàng đầu. Suk nhấn mạnh rằng mô hình kinh doanh, nhà đầu tư và toàn bộ lộ trình sản phẩm của công ty đều được định hướng để đạt được trí tuệ siêu việt an toàn, mà không bị phân tán bởi các công việc quản lý hoặc chu kỳ sản phẩm.

Bài đăng ra mắt công ty cho biết rằng "trí tuệ siêu việt đang trong tầm với" và Safe Super Intelligence Inc. là "phòng thí nghiệm SSI thẳng tắp đầu tiên trên thế giới" dành cho thách thức quan trọng này. Mục tiêu của Suk là theo đuổi những bước đột phá cách mạng trong lĩnh vực trí tuệ siêu việt an toàn thông qua một nhóm nhỏ và tập trung.

Elon Musk và Tesla đang xây dựng một trung tâm dữ liệu khổng lồ với sự hỗ trợ của cả Dell và Nvidia. Trung tâm dữ liệu này được thiết kế để cung cấp năng lượng cho các mô hình ngôn ngữ lớn và hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Dự án này đã được gợi ý từ vài tháng trước, với một bức ảnh cho thấy quy mô của hệ thống làm mát cần thiết cho công trình khổng lồ này. Hôm qua, Michael Dell, người sáng lập của Dell, đã xác nhận rằng họ "đang xây dựng một Nhà máy AI Dell với Nvidia để cung cấp năng lượng cho GPT dành cho XAI".

Trung tâm dữ liệu này nằm ở Texas, nơi khí hậu nóng nực đòi hỏi một hệ thống làm mát mạnh mẽ. Các bức ảnh cho thấy kích thước khổng lồ của các quạt đang được lắp đặt để giữ cho các máy chủ mát mẻ.

Sự hợp tác này giữa Elon Musk, Michael Dell và Nvidia nhấn mạnh vào sự đầu tư và cơ sở hạ tầng đáng kể cần thiết để hỗ trợ sự phát triển của các hệ thống trí tuệ nhân tạo tiên tiến. Bằng cách xây dựng trung tâm dữ liệu khổng lồ này, họ đang định vị bản thân để cung cấp năng lượng cho thế hệ tiếp theo của các mô hình ngôn ngữ lớn và ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Bài báo nghiên cứu được công bố gần đây dường như giới thiệu một cách thực hiện kỹ thuật tương tự như Q*, một thuật toán mạnh mẽ kết hợp tìm kiếm cây Monte Carlo và học sâu. Phương pháp này cho phép các tác nhân học cách ra quyết định và lý luận thông qua quá trình thử và sai, giống như cách con người học.

Nhưng điểm đổi mới chính là việc sử dụng MCTS (tìm kiếm cây Monte Carlo) và tự hoàn thiện, cho phép mô hình lập kế hoạch trước, thử các tùy chọn khác nhau và học từ những sai lầm của mình. Đây là một bước tiến đáng kể so với các mô hình ngôn ngữ truyền thống chỉ dựa vào việc dự đoán từ tiếp theo.

Kết quả rất ấn tượng, với mô hình đạt được 96,66% độ chính xác trên một bộ kiểm tra toán học, vượt qua cả các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 và Gemini, trong khi chỉ sử dụng 1/200 tham số. Điều này chứng minh sức mạnh của việc kết hợp lập kế hoạch, lý luận và học tập trong một khung duy nhất.

Khả năng lập kế hoạch, thử nghiệm và hoàn thiện cách tiếp cận là một bước quan trọng hướng tới trí tuệ tổng quát hơn. Khi chúng ta tiếp tục chứng kiến những bước đột phá trong các lĩnh vực như thế này, con đường đến trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) trở nên ngày càng cụ thể hơn.

Meta AI vừa mới phát hành một số mô hình và công nghệ mới đáng chú ý:

1. Meta Chameleon: Một mô hình ngôn ngữ có 7 tỷ và 34 tỷ tham số, hỗ trợ đầu vào đa phương thức và văn bản đầu ra. Mô hình này có thể xử lý các đầu vào đa phương thức một cách bản địa, không giống như các mô hình nguồn mở trước đây cần các phụ kiện bổ sung. Hiện tại, nó chỉ có sẵn theo giấy phép nghiên cứu, nhưng công nghệ này là một bước tiến đáng kể trong khả năng trí tuệ nhân tạo đa phương thức.

2. Dự đoán Nhiều Token: Meta đã đề xuất một phương pháp mới cho mô hình ngôn ngữ, dự đoán nhiều từ tương lai cùng một lúc, thay vì phương pháp truyền thống là dự đoán một từ mỗi lần. Điều này cải thiện khả năng của mô hình và hiệu quả đào tạo, đồng thời cho phép tốc độ nhanh hơn. Meta đang phát hành các mô hình được đào tạo trước cho hoàn thành mã nguồn với giấy phép nghiên cứu phi thương mại.

3. Mô hình Tạo Văn Bản sang Âm Nhạc: Meta đã phát triển các mô hình có khả năng tạo ra âm nhạc từ đầu vào văn bản, với các đầu vào điều kiện khác nhau để có khả năng kiểm soát tốt hơn. Mô hình được đào tạo trước và mã nguồn suy luận sẽ được phát hành vào cuối tháng này theo giấy phép MIT, cho phép các nhà nghiên cứu khám phá khả năng mới hấp dẫn này.

Thông báo này cho thấy sự tiến bộ liên tục của Meta trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đa phương thức, mô hình ngôn ngữ và khả năng tạo ra. Việc mã nguồn mở các mô hình và công nghệ này sẽ cho phép nghiên cứu và phát triển tiếp theo trong các lĩnh vực này, thúc đẩy sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo.

Anthropic vừa mới phát hành một phiên bản mới của mô hình ngôn ngữ Claude, được gọi là Claude 3.5 Sonet. Theo thông báo, đây là "mô hình thông minh nhất của họ" và là bản phát hành đầu tiên trong gia đình mô hình 3.5.

Điểm nổi bật chính của Claude 3.5 Sonet bao gồm:

• Nó vượt qua các mô hình cạnh tranh trong các đánh giá chính, bao gồm GSM 8K (96,4%), lý luận cấp độ sau đại học (60%) và mã (92%) - tất cả đều với tốc độ gấp đôi Claude 3 và Opus, và với chi phí 1/10.

• Nó vượt qua Claude 3 Opus trên tất cả các tiêu chuẩn đánh giá thị giác, khiến nó trở thành mô hình thị giác mạnh nhất của Anthropic đến nay.

• Nó giới thiệu một tính năng mới gọi là "Artifacts", cho phép người dùng yêu cầu Claude tạo ra các tài liệu, mã, sơ đồ, đồ họa vector và thậm chí là các trò chơi đơn giản.

Phát hành Claude 3.5 Sonet cho thấy sự tiến bộ liên tục của Anthropic trong việc phát triển các mô hình ngôn ngữ có khả năng và hiệu quả cao. Những cải thiện về hiệu suất trên nhiều tiêu chuẩn đánh giá, cũng như tính năng Artifacts mới, khiến đây là một bản cập nhật đáng kể cho gia đình mô hình Claude.

Giải thưởng Arc là một cuộc thi công khai trị giá một triệu đô la để phát triển một giải pháp có thể vượt qua Abstraction and Reasoning Corpus (ARC), được coi là tiêu chuẩn chính thức duy nhất cho Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát (AGI).

Điểm chính về cuộc thi này là:

• Tiêu chuẩn ARC đo lường trí thông minh tổng quát, không chỉ các kỹ năng cụ thể. Nó kiểm tra khả năng hiệu quả để học các kỹ năng mới, đây là đặc điểm của trí thông minh thực sự.

• Trong khi các mô hình AI hiện tại đã có thể vượt qua nhanh chóng các tiêu chuẩn khác, tiêu chuẩn ARC vẫn là một thách thức đáng kể, với cách thực hiện hàng đầu hiện tại chỉ đạt 38% tỷ lệ thành công.

• Cuộc thi được tổ chức bởi Mike Mirzayanov, François Chollet và Greg Brockman, nhằm thúc đẩy tiến bộ hướng tới mục tiêu AGI khó khăn.

• Giải thưởng 1 triệu đô la sẽ được trao cho người hoặc nhóm đầu tiên phát triển được một hệ thống AI có khả năng giải quyết tiêu chuẩn ARC.

Cuộc thi này đại diện cho một cơ hội hấp dẫn cho cộng đồng nghiên cứu AI để đẩy mạnh ranh giới của những gì có thể và đạt được một bước tiến đáng kể hướng tới việc thực hiện Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát. Thách thức là rất lớn, nhưng tiềm năng của giải thưởng một triệu đô la và cơ hội trở thành một người tiên phong trong lĩnh vực này chắc chắn sẽ thu hút những tài năng hàng đầu trong ngành.