Проект Stargate, возглавляемый OpenAI, получил 500 миллиардов долларов на создание передовой инфраструктуры для ИИ. Проект направлен на достижение общего искусственного интеллекта (AGI) и включает в себя сотрудничество с Microsoft, SoftBank и другими технологическими лидерами. Он предусматривает создание вычислительных центров в США и разработку новых технологий для обучения и развертывания моделей ИИ.
Статья предлагает 20 советов от членов Forbes Business Council для профессионалов, желающих начать карьеру в области искусственного интеллекта (ИИ) и генеративного ИИ. Советы охватывают широкий спектр тем, от освоения базовых концепций до развития навыков критического мышления и этических соображений. Ключевые моменты включают начало с малого, понимание алгоритмов и нейронных сетей, поиск своей ниши, участие в проектах с открытым исходным кодом и развитие навыков промпт-инжиниринга. Подчеркивается важность сочетания технических навыков с мягкими навыками, а также необходимость непрерывного обучения и адаптации к быстро меняющейся области ИИ.
Китайский рынок AI-чатботов претерпевает значительные изменения, где Doubao от ByteDance становится доминирующей силой, затмевая таких игроков, как Alibaba и Baidu. Успех Doubao обусловлен постоянными инновациями и ориентированным на пользователя дизайном. В то время как Ernie Bot от Baidu испытывает трудности с удержанием пользователей, Doubao расширяет свою экосистему AI, демонстрируя способность ByteDance разрабатывать успешные AI-приложения в различных секторах. Будущее рынка AI-чатботов в Китае будет зависеть от способности компаний предоставлять дифференцированные функции и поддерживать постоянное взаимодействие с пользователями.
Модель Kimi k1.5 от Moonshot AI достигла уровня производительности, сравнимого с OpenAI o1, особенно в математике, кодировании и мультимодальном мышлении. Она превосходит GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet в режиме короткой цепочки рассуждений. Moonshot AI открыто делится техническими деталями, способствуя развитию ИИ.
В статье рассматривается прорыв OpenAI в создании реального AI-агента за 20 минут, подчеркивая эффективность, гибкость и надежность этой технологии. Обсуждаются ключевые аспекты, такие как взаимодействие с данными в реальном времени, многоуровневая структура агентов, гибкая передача задач, управление задачами на основе конечных автоматов, улучшенное принятие решений с помощью больших моделей, пользовательский интерфейс и мониторинг, а также скорость разработки.
В статье рассматривается новый механизм внимания Multi-matrix Factorization Attention (MFA) и его вариант MFA-Key-Reuse (MFA-KR), разработанные для снижения затрат на вывод больших языковых моделей (LLM). MFA превосходит MLA по производительности, соответствует MHA, снижая использование KV-кэша до 93.7%. MFA отличается простотой, легкостью воспроизведения и совместимостью. Исследование включает анализ производительности, сравнение с MQA и MLA, и экспериментальные результаты, демонстрирующие масштабируемость и экономию памяти.
ESM3 от Evolutionaryscale - революционная биологическая модель с 98 миллиардами параметров, способная обрабатывать структуру, последовательность и функцию белков. Она моделирует 5 триллионов лет эволюции и теперь доступна через бесплатный API, что вызвало энтузиазм у научного сообщества, включая Янна ЛеКуна. ESM3 открывает новые возможности в создании белков и имеет значительный потенциал в медицине и биотехнологиях.
Microsoft представила MatterGen, революционную языковую модель для создания неорганических материалов. Она оптимизирует атомы, координаты и решетки, ускоряя разработку новых материалов. MatterGen улучшает стабильность и уникальность материалов, приближая их к энергетическому минимуму. Модель имеет потенциал в электромобилях, аэрокосмической и электронной промышленности, а также в разработке аккумуляторов. Она использует диффузионный процесс и эквивариантные сети для создания стабильных кристаллических структур, а адаптивные модули позволяют настраивать ее под разные задачи. Исследование опубликовано в Nature и сравнивается с AlphaFold.
