曾是 OpenAI 員工的 Ilia Suk 試圖發動對 Sam Altman 的叛變,現已創立了一家名為「Safe Super Intelligence Inc.」的新公司。該公司致力於追求安全的超級智能,Suk 認為這是當今最重要的技術問題。

Suk 組建了一支由經驗豐富的工程師和研究人員組成的團隊,包括共同創始人 Daniel Gross 和 Daniel Levy,共同致力於實現這一目標。該公司的使命是盡可能快地提高能力,同時確保安全性始終領先,這與 Suk 對 OpenAI 優先事項的擔憂形成對比。

Safe Super Intelligence Inc. 採取了「直接射擊」的方法,專注於單一的目標和產品。該公司是一家總部位於美國的實體,在帕洛阿爾托和特拉維夫設有辦公室,可以招聘頂尖的技術人才。Suk 強調,該公司的商業模式、投資者和整個產品路線圖都是為了實現安全的超級智能,而不會受到管理開銷或產品週期的干擾。

該公司的發佈帖稱,「超級智能已經在手可及」,Safe Super Intelligence Inc. 是「世界上第一家專注於這一關鍵挑戰的 SSI 實驗室」。Suk 的目標是通過一支小型、專注的團隊來追求安全超級智能的革命性突破。

Elon Musk 和特斯拉正在與 Dell 和 Nvidia 的幫助下建造一個絕對巨大的服務器農場。這個服務器農場正在被設計用於驅動大型語言模型和 AI 系統。

這個項目幾個月前就有所暗示,一張照片展示了這個巨大工程所需的冷卻系統的規模。昨天,戴爾公司創始人 Michael Dell 確認,他們正在「與 Nvidia 建造一個戴爾 AI 工廠,以驅動 GPT 的 XAI」。

這個服務器農場位於德克薩斯州,那裡的炎熱氣候需要一個強大的冷卻系統。照片顯示了正在安裝的巨大風扇的規模,用於保持服務器的冷卻。

Elon Musk、Michael Dell 和 Nvidia 之間的這種合作突出了支持先進 AI 系統開發所需的重大投資和基礎設施。通過建造這個巨大的服務器農場,他們正在定位自己,以驅動下一代大型語言模型和 AI 應用程序。

最近發表的一篇研究論文似乎介紹了一種類似於 Q* 的技術實現,這是一種強大的算法,結合了蒙特卡羅樹搜索和深度學習。這種方法允許代理通過試錯的過程來學習決策和推理,就像人類學習一樣。

關鍵創新在於使用 MCTS（蒙特卡羅樹搜索）和自我完善,這使模型能夠提前規劃、嘗試不同的選項,並從錯誤中學習。這是一個重大進步,超越了僅依賴於預測下一個詞的傳統語言模型。

結果令人印象深刻,該模型在數學基準測試中達到了 96.66% 的準確率,優於 GPT-4 和 Gemini 等大型語言模型,同時使用的參數只有它們的 1/200。這展示了在單一框架中結合規劃、推理和學習的力量。

規劃、實驗和完善方法的能力是邁向更通用智能的關鍵一步。隨著我們在這些領域不斷取得突破,人工通用智能（AGI）的實現變得越來越切實可行。

Meta AI 最近發布了幾款令人興奮的新模型和技術:

1. Meta Chameleon:一個 70 億和 340 億參數的語言模型,支持混合模態輸入和文本輸出。這個模型可以原生處理多模態輸入,與之前需要附加組件的開源模型不同。它目前只在研究許可下提供,但這項技術是多模態 AI 能力的重大進步。

2. 多令牌預測:Meta 提出了一種新的語言建模方法,可以同時預測多個未來詞,而不是傳統的一次一個。這提高了模型能力和訓練效率,同時允許更快的速度。Meta 正在發布用於代碼完成的預訓練模型,並提供非商業研究許可。

3. 生成式文本到音樂模型:Meta 已經開發出能夠從文本輸入生成音樂的模型,並提供各種調節輸入以實現更大的可控性。預訓練模型和推理代碼將於本月晚些時候在 MIT 許可下發布,允許研究人員探索這一令人興奮的新功能。

這些發布展示了 Meta 在多模態 AI、語言建模和生成能力方面的持續進步。這些模型和技術的開源將促進這些領域的進一步研究和開發,推動人工智能的進步。

Anthropic 剛剛發布了他們的 Claude 語言模型的新版本,稱為 Claude 3.5 Sonet。根據公告,這是他們「迄今為止最智能的模型」,也是 3.5 模型系列的首次發布。

Claude 3.5 Sonet 的主要亮點包括:

• 它在關鍵評估中超越了競爭對手模型,包括 GSM 8K (96.4%)、研究生級推理 (60%) 和代碼 (92%) - 速度是 Claude 3 和 Opus 的兩倍,成本只有它們的 1/10。

• 它在所有標準視覺基準測試中超越了 Claude 3 Opus,使其成為 Anthropic 迄今為止最強大的視覺模型。

• 它引入了一項名為「Artifacts」的新功能,允許用戶要求 Claude 生成文檔、代碼、圖表、矢量圖形,甚至簡單的遊戲。

Claude 3.5 Sonet 的發布展示了 Anthropic 在開發高度能力和高效語言模型方面的持續進步。在各種基準測試中的性能改善,以及新的 Artifacts 功能,使這成為 Claude 模型系列的重大更新。

Arc Prize 是一項價值 100 萬美元的公開競賽,旨在開發一種能夠戰勝抽象和推理語料庫 (ARC) 的解決方案,這被認為是人工通用智能 (AGI) 的唯一正式基準。

關於這個競賽的關鍵要點是:

• ARC 基準衡量的是一般智能,而不僅僅是特定技能。它測試有效獲取新技能的能力,這是真正智能的標誌。

• 儘管現有的 AI 模型已經能夠快速超越其他基準,但 ARC 基準仍然是一個重大挑戰,目前領先的實現只達到 38% 的成功率。

• 這個競賽由 Mike Mirzayanov、François Chollet 和 Greg Brockman 主辦,旨在推動向人工通用智能這一神奇目標的進展。

• 第一個能夠解決 ARC 基準的人或團隊將獲得 100 萬美元的獎金。

這個競賽代表了一個令人興奮的機會,讓 AI 研究界能夠推動可能性的邊界,並為實現人工通用智能這一目標邁出重要一步。這個挑戰是艱巨的,但 100 萬美元的獎金和成為這個領域先驅的機會,必定會吸引業界最優秀的人才。