వేవ్‌ఫార్మ్స్ AI అనేది ఎమోషనల్ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్ (EGI) పై దృష్టి సారించిన ఒక ఆడియో AI స్టార్టప్. ఇది OpenAI యొక్క GPT-4o యొక్క అధునాతన వాయిస్ మోడ్‌కు నాయకత్వం వహించిన అలెక్సిస్ కొన్నెయుచే స్థాపించబడింది. ఈ స్టార్టప్ $40 మిలియన్ల సీడ్ ఫండింగ్‌ను పొందింది మరియు మానవ భావోద్వేగాలను అర్థం చేసుకోగల మరియు ప్రతిస్పందించగల AIని అభివృద్ధి చేయాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
మూన్‌షాట్ AI యొక్క కిమి k1.5 మల్టీమోడల్ మోడల్ OpenAI యొక్క పూర్తి వెర్షన్ o1తో పోటీ పడుతోంది. గణితం, కోడింగ్ మరియు మల్టీమోడల్ రీజనింగ్‌లో దాని పనితీరు అద్భుతంగా ఉంది. ఇది GPT-4o మరియు Claude 3.5 Sonnetను అధిగమించింది. ఈ మోడల్ AI అభివృద్ధిలో ఒక కొత్త ప్రమాణాన్ని నెలకొల్పింది.
OpenAI సహ వ్యవస్థాపకుడు మరియు CEO సామ్ ఆల్ట్‌మాన్ జనవరి 30న US ప్రభుత్వ అధికారులకు డాక్టరేట్ స్థాయి సూపర్ AI ఏజెంట్ గురించి వివరించనున్నారు. ఈ అభివృద్ధి, Axios ద్వారా నివేదించబడింది, OpenAI ఉద్యోగులలో ఉత్సాహాన్ని మరియు ఆందోళనను రేకెత్తించింది, ఎందుకంటే ఈ అధునాతన AI ఏజెంట్ మధ్య-స్థాయి సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లను తొలగించే అవకాశం ఉంది. సూపర్ AI ఏజెంట్ యొక్క రాబోయే విడుదల గురించి OpenAI చుట్టూ ఉన్న సందడి నిరంతరంగా ఉంది, ప్రపంచ కార్మిక మార్కెట్‌పై దాని సంభావ్య ప్రభావం గురించి విస్తృతమైన ఊహాగానాలు ఉన్నాయి. బ్లూమ్‌బెర్గ్ పొందిన అంతర్గత మెమో ప్రకారం, Facebook యొక్క మాతృ సంస్థ అయిన Meta, దాని శ్రామికశక్తిలో దాదాపు 5% మందిని తగ్గించాలని యోచిస్తోంది. Meta ఇకపై మధ్య-స్థాయి సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లను కోరదని, వారి పాత్రలను AI ఏజెంట్లు తీసుకుంటారని మార్క్ జుకర్‌బర్గ్ గతంలో సూచించారు. ఈ ప్రకటన, మొదట చాలా శ్రద్ధతో కలుసుకుంది, ఇప్పుడు Meta యొక్క తొలగింపులు ముందుకు సాగుతున్నందున, ఉపాధి నిర్మాణాలపై AI యొక్క పెరుగుతున్న వాస్తవికతను నొక్కి చెబుతుంది. అదేవిధంగా, ప్రముఖ CRM ప్లాట్‌ఫారమ్ అయిన Salesforce వ్యూహాత్మక మార్పును ప్రకటించింది. CEO బెనియోఫ్ ఏజెంట్ల వంటి AI సాంకేతికతల వాడకం 2024లో దాని సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ బృందం యొక్క ఉత్పాదకతను 30% కంటే ఎక్కువ పెంచిందని పేర్కొన్నారు. పర్యవసానంగా, Salesforce 2025లో సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్‌లో కొత్త నియామకాలను నిలిపివేయాలని మరియు AI క్లయింట్‌లకు అందించే విలువను మెరుగ్గా వ్యక్తీకరించడానికి అమ్మకాల సిబ్బందిని పెంచుతూనే మద్దతు ఇంజనీర్లను తగ్గించాలని యోచిస్తోంది. సూపర్ AI ఏజెంట్‌ను డీకోడింగ్ చేయడం సూపర్ AI ఏజెంట్లు, జనరేటివ్ AIలో ఒక కొత్త దశ, మానవ జ్ఞానాన్ని ధిక్కరించే సంక్లిష్టమైన, బహుళ-స్థాయి వాస్తవ-ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. ఒకే ఆదేశాలకు ప్రతిస్పందించే సాంప్రదాయ AI సాధనాల వలె కాకుండా, ఈ ఏజెంట్లు స్వయంప్రతిపత్తితో లక్ష్యాలను నిర్దేశించుకుని వాటిని కొనసాగించగలవు. ఉదాహరణకు, 'కొత్త చెల్లింపు సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించండి' అనే సూచనను ఇచ్చినప్పుడు, సూపర్ ఏజెంట్ డిజైన్ మరియు పరీక్ష నుండి పూర్తిగా పనిచేసే ఉత్పత్తిని అందించడం వరకు మొత్తం ప్రక్రియను నిర్వహిస్తుంది. ఈ ప్రక్రియలో విస్తారమైన డేటాను విశ్లేషించడం, వివిధ పరిష్కారాలను అంచనా వేయడం మరియు వివిధ రంగాల నుండి జ్ఞానం మరియు సాంకేతికతలను ఏకీకృతం చేయడం ఉంటుంది. కోర్ టెక్నాలజీ అనేది అధునాతన మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు సంక్లిష్ట వ్యవస్థ మోడలింగ్ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ యొక్క కలయిక. మెషిన్ లెర్నింగ్ దృక్కోణం నుండి, సూపర్ ఏజెంట్లు రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ కలయికను ఉపయోగించే అవకాశం ఉంది. రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ ఏజెంట్ దాని పర్యావరణంతో పునరావృత పరస్పర చర్యల ద్వారా సరైన ప్రవర్తనా వ్యూహాలను నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, అభిప్రాయ సంకేతాల ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేయబడుతుంది. డీప్ లెర్నింగ్ శక్తివంతమైన ఫీచర్ వెలికితీత మరియు నమూనా గుర్తింపు సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది, ఇది ఏజెంట్ టెక్స్ట్, చిత్రాలు మరియు డేటా యొక్క విస్తారమైన మొత్తాల నుండి విలువైన అంతర్దృష్టులను త్వరగా మరియు ఖచ్చితంగా సంగ్రహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌లో, సూపర్ ఏజెంట్లు ఉన్నతమైన భాషా అవగాహన మరియు తరం సామర్థ్యాలను ప్రదర్శిస్తారు. వారు సహజ మానవ భాషలో వ్యక్తీకరించబడిన సంక్లిష్ట పనులను గ్రహించగలరు మరియు ఈ పనుల పురోగతి మరియు ఫలితాలపై స్పష్టమైన మరియు ఖచ్చితమైన అభిప్రాయాన్ని అందించగలరు. ఈ సామర్థ్యం పెద్ద-స్థాయి భాషా నమూనాలు మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్-ఆధారిత ప్రీ-ట్రైనింగ్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది ఏజెంట్ విస్తృతమైన భాషా జ్ఞానం మరియు సెమాంటిక్ సంబంధాలను నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, విభిన్న భాషా సందర్భాలలో అద్భుతమైన పనితీరును అందిస్తుంది. సంక్లిష్ట వ్యవస్థ మోడలింగ్ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ అనేది సంక్లిష్టమైన పనులను నిర్వహించడానికి సూపర్ ఏజెంట్ యొక్క సామర్థ్యానికి కీలకం. సరఫరా గొలుసు నిర్వహణ లేదా ప్రాజెక్ట్ ప్రణాళిక వంటి సమస్యల కోసం, ఏజెంట్ వ్యవస్థ యొక్క ఆపరేషన్ మరియు పరిమితులను వివరించే ఖచ్చితమైన గణిత నమూనాలను నిర్మిస్తుంది. ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్‌లు ఆపై సరైన లేదా దాదాపు సరైన పరిష్కారాలను కనుగొనడానికి ఉపయోగించబడతాయి. ఉదాహరణకు, సరఫరా గొలుసు నిర్వహణలో, ఏజెంట్ ముడి పదార్థాల సరఫరా, ఉత్పత్తి సామర్థ్యం, లాజిస్టిక్స్ మరియు మార్కెట్ డిమాండ్ వంటి అంశాలను డైనమిక్‌గా పరిగణిస్తుంది. ఇది సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి, ఖర్చులను తగ్గించడానికి మరియు సేవా స్థాయిలను మెరుగుపరచడానికి రవాణా మార్గాలు, ఉత్పత్తి షెడ్యూల్‌లు మరియు ఇన్వెంటరీ వ్యూహాలను ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. సూపర్ ఏజెంట్లు ఇంకా విస్తృతంగా అందుబాటులో లేనప్పటికీ, ప్రారంభ పరీక్షలు మరియు పరిశోధనలు వాటి సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించాయి. అనుకరణలలో, ఈ ఏజెంట్లు సంక్లిష్ట డేటాసెట్‌ల నుండి సాంప్రదాయ పద్ధతుల కంటే చాలా రెట్లు వేగంగా విలువైన సమాచారాన్ని సంగ్రహించాయి. లాజిస్టిక్స్ పరీక్షలో, వారు రవాణా మార్గాలను ఆప్టిమైజ్ చేసారు, ఖర్చులను 15% నుండి 20% వరకు తగ్గించారు మరియు డెలివరీ సమయాలను గణనీయంగా మెరుగుపరిచారు. సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్‌లో, ఏజెంట్లు కోడ్ రైటింగ్ మరియు టెస్టింగ్‌లో బృందాలకు సహాయం చేసారు, కోడ్ నాణ్యతను మెరుగుపరిచారు మరియు అభివృద్ధి సమయాన్ని దాదాపు 30% తగ్గించారు. ఈ ప్రారంభ ఫలితాలు అనేక రంగాలలో పరివర్తన ప్రభావాన్ని సూచిస్తున్నాయి.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ జనరేటెడ్ కంటెంట్ (AIGC) రంగం వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతోంది, మైక్రోసాఫ్ట్ & OpenAI, బైదు యొక్క ERNIE బాట్ మరియు iFlytek యొక్క స్పార్క్ వంటి లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (LLM) అభివృద్ధి మరియు అమలుపై దృష్టి సారించింది. ఈ కథనం ఒక ముఖ్యమైన పురోగతిని హైలైట్ చేస్తుంది: OpenAI కేవలం 20 నిమిషాల్లో అభివృద్ధి చేయగల రియల్-టైమ్ AI ఏజెంట్‌ను విడుదల చేసింది. ఈ పురోగతి AI-శక్తితో కూడిన అప్లికేషన్ల రంగంలో అధిక-సామర్థ్య అభివృద్ధికి సంభావ్యతను ప్రదర్శిస్తుంది.
డిఫ్యూషన్ మోడల్స్‌లో ఇన్ఫరెన్స్ సమయాన్ని స్కేల్ చేయడంపై ఈ పరిశోధన దృష్టి పెడుతుంది, అధిక కంప్యూటేషనల్ రిసోర్స్‌లను కేటాయించడం ద్వారా నమూనాల నాణ్యతను మెరుగుపరచవచ్చని కనుగొన్నారు. ఇది శబ్దాన్ని మెరుగ్గా వెతకడం ద్వారా నమూనా దశలను పెంచకుండా NFE ని స్కేల్ చేయగలదని సూచిస్తుంది, వెరిఫైయర్‌లు మరియు అల్గారిథమ్‌లు అనే రెండు డిజైన్ యాక్సెస్‌లను ఉపయోగించి ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఏర్పాటు చేసింది. ఇది వివిధ అప్లికేషన్ల కోసం అనుకూలీకరించిన భాగాల కలయికలను అనుమతిస్తుంది మరియు చిన్న నమూనాలలో కూడా సమర్థవంతంగా స్కేల్ చేయగలదని చూపిస్తుంది.
ఓపెన్ఏఐ యొక్క o3-మిని త్వరలో విడుదల కానుంది, ఇది API మరియు వెబ్ ఇంటర్‌ఫేస్ ద్వారా అందుబాటులో ఉంటుంది. ఇది O1-ప్రో పనితీరును మించనప్పటికీ, వేగవంతమైనదిగా ఉంటుంది. పూర్తి o3 మోడల్ చాలా అభివృద్ధి చెందినదిగా ఉంటుంది. AGI సాధించడానికి 872 మెగావాట్ల కంప్యూటింగ్ శక్తి అవసరం.
పెద్ద భాషా నమూనాల (LLMలు) విస్తృత వినియోగం మరియు అనుమితిలో కొత్త నమూనాల ఆవిర్భావం సమర్థవంతమైన పెద్ద-స్థాయి అనుమితి యొక్క సవాలును తెరపైకి తెచ్చాయి. సాంప్రదాయ శ్రద్ధ విధానాలలో కీ-విలువ (KV) కాష్ ఒక ముఖ్యమైన అడ్డంకి, ఇది బ్యాచ్ పరిమాణం మరియు క్రమం పొడవుతో సరళంగా విస్తరిస్తుంది, LLMల యొక్క స్కేలింగ్ మరియు విస్తరణను అడ్డుకునే 'మెమరీ హోగ్'గా మారుతుంది. మల్టీ-మాట్రిక్స్ ఫ్యాక్టరైజేషన్ అటెన్షన్ (MFA) మరియు దాని వేరియంట్ MFA-కీ-రీయూస్ (MFA-KR) వంటి కొత్త శ్రద్ధ విధానాలు ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఉద్భవించాయి. MFA మరియు MFA-KR, MLA పనితీరును అధిగమించడమే కాకుండా, KV కాష్ వినియోగాన్ని 93.7% వరకు తగ్గించడంతోపాటు సాంప్రదాయ MHA పనితీరుతో సరిపోలుతున్నాయి. MFA అనేది సరళత, సులభంగా పునరుత్పత్తి, హైపర్‌పారామీటర్‌లకు తక్కువ సున్నితత్వం మరియు వివిధ Pos-ఎంబెడింగ్ పద్ధతులతో అనుకూలత కోసం రూపొందించబడింది. ఈ పరిశోధన బృందం శ్రద్ధ విధానాల యొక్క సాధారణ రూపకల్పన మరియు సామర్థ్యాన్ని విశ్లేషించింది, సామర్థ్యానికి సంబంధించిన రెండు క్లిష్టమైన కోణాలను గుర్తించింది. ఈ విశ్లేషణ కొత్త విశ్లేషణాత్మక పద్ధతులు మరియు రూపకల్పన సూత్రాల అభివృద్ధికి దారితీసింది. వారు వివిధ MHA వేరియంట్‌లను అర్థం చేసుకోవడానికి ఏకీకృత చట్రంగా జనరలైజ్డ్ మల్టీ-హెడ్ అటెన్షన్ (GMHA) అనే భావనను ప్రవేశపెట్టారు. అంతేకాకుండా, వారు అనుమితి దృక్కోణం నుండి కీ-విలువలను లెక్కించడం మరియు నిల్వ చేయడాన్ని అన్వేషించారు మరియు నమూనా సామర్థ్యాన్ని విచ్ఛిన్నం దృక్కోణం నుండి పరిశీలించారు. మల్టీ-క్వెరీ అటెన్షన్ (MQA) మరియు మల్టీ-హెడ్ లాటెంట్ అటెన్షన్ (MLA) వంటి రెండు ప్రాతినిధ్య మెరుగుదల పథకాలపై విశ్లేషణ దృష్టి సారించింది. MFA యొక్క అభివృద్ధి వనరుల వినియోగాన్ని తగ్గించేటప్పుడు సైద్ధాంతిక పనితీరు పరిమితులను చేరుకునే శ్రద్ధ విధానాన్ని సృష్టించే లక్ష్యంతో నడపబడింది. MFA రూపకల్పనలో మూడు ముఖ్యమైన ఆవిష్కరణలు ఉన్నాయి: నమూనా సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి శ్రద్ధా శీర్షికల సంఖ్య మరియు పరిమాణాన్ని గణనీయంగా పెంచడం, శ్రద్ధా శీర్షికల సంఖ్య మరియు కొలతలు విస్తరిస్తూ పరామితి సామర్థ్యాన్ని కొనసాగించడానికి దూకుడు తక్కువ-ర్యాంక్ విచ్ఛిన్నం వ్యూహాన్ని ఉపయోగించడం మరియు పెరిగిన నమూనా సంక్లిష్టతతో కూడా మెమరీ వినియోగాన్ని కనిష్టంగా ఉంచడానికి ఒకే కీ-విలువ శీర్షిక రూపకల్పనను ఉపయోగించడం. MFA, MQA కంటే ఎక్కువ SLSD మరియు TERని సాధిస్తుంది. MLAతో పోలిస్తే, MFA సమాన పరామితి బడ్జెట్‌లతో చిన్న KV కాష్ పరిమాణం మరియు అధిక TERని సాధిస్తుంది, అయితే పోల్చదగిన SLSDని నిర్వహిస్తుంది. సాంప్రదాయ MHAతో పోలిస్తే, MFA యొక్క SLSD చిన్నదిగా ఉన్నప్పటికీ, అధిక TERని కలిగి ఉంది. విస్తృతమైన ప్రయోగాలు కొత్త నిర్మాణ పనితీరును పెద్ద స్థాయిలో అంచనా వేయడానికి నిర్వహించబడ్డాయి, 1B నుండి 7B పరామితుల వరకు మరియు 10B నుండి 1T వరకు శిక్షణా డేటాను పరీక్షించాయి. MFA సాంప్రదాయ MHAతో పోల్చదగిన స్కేలింగ్ సామర్థ్యాలను ప్రదర్శించింది, పెద్ద స్థాయిలలో కూడా అద్భుతమైన పనితీరును కొనసాగించింది. MFA మరియు MFA-KR యొక్క మెమరీ-పొదుపు ప్రయోజనాలు నమూనా పరిమాణంతో విస్తరిస్తూనే ఉన్నాయి, MFA 87.5% మెమరీ పొదుపును సాధించింది మరియు MFA-KR అతిపెద్ద స్థాయిలో 6.25%కి మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గించింది. MFA అనేది సరళమైన రూపకల్పనతో గణనీయమైన మెరుగుదలలను అందిస్తుంది, అదనపు ఇంజనీరింగ్ సంక్లిష్టతను జోడించకుండా LLM అనుమితిలో మెమరీ అడ్డంకిని సమర్థవంతంగా పరిష్కరిస్తుంది. ఇది ఇప్పటికే ఉన్న ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ పర్యావరణ వ్యవస్థలోకి సజావుగా కలిసిపోతుంది, వివిధ దృశ్యాలలో LLMల అనువర్తనాన్ని వేగవంతం చేస్తుంది.
ఎవల్యూషనరీస్కేల్ యొక్క ESM3, 98 బిలియన్ పారామీటర్‌లతో కూడిన ఒక వినూత్న జీవ నమూనా, ప్రోటీన్లను అర్థం చేసుకునే మరియు మార్చే విధానంలో ఒక ముఖ్యమైన పురోగతిని సూచిస్తుంది. ఇది ప్రోటీన్ల త్రీ-డైమెన్షనల్ నిర్మాణాన్ని మరియు పనితీరును వివిక్త అక్షరమాలలోకి మారుస్తుంది, సంక్లిష్ట ప్రాంప్ట్‌లకు ప్రతిస్పందిస్తుంది మరియు కొత్త ప్రోటీన్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ESM3 యొక్క ఉచిత API అందుబాటులోకి రావడం, ప్రపంచవ్యాప్తంగా శాస్త్రవేత్తలకు ప్రోటీన్ అంచనాను వేగవంతం చేస్తుంది. ట్యూరింగ్ అవార్డు గ్రహీత యాన్ లెకన్ దీనిని 'చాలా కూల్' అని ప్రశంసించారు. ESM3 యొక్క గణన శక్తి మరియు కోర్ సామర్థ్యాలు, బహుళ విధాన విధానం మరియు ముసుగు భాషా నమూనా ద్వారా నవల ప్రోటీన్లను ఉత్పత్తి చేయడంలో సహాయపడతాయి. ESM3 500 మిలియన్ సంవత్సరాల సహజ పరిణామాన్ని అనుకరించగలదు, ఇది వైద్య రంగంలో ఒక ముఖ్యమైన పురోగతి.
మైక్రోసాఫ్ట్ మెటీరియల్ డిజైన్ కోసం MatterGen పేరుతో ఒక విప్లవాత్మక AI మోడల్‌ను ఆవిష్కరించింది. ఇది అకర్బన పదార్థాలను సృష్టించడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన ఒక పెద్ద భాషా నమూనా. ఈ మోడల్ పరమాణు రకాలు, సమన్వయాలు మరియు ఆవర్తన లాటిస్‌లను క్రమంగా ఆప్టిమైజ్ చేయగలదు. ఇది కొత్త లిథియం-అయాన్ బ్యాటరీ కాథోడ్ పదార్థాలను ఉత్పత్తి చేసే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది. MatterGen సాంప్రదాయ పద్ధతులతో పోలిస్తే స్థిరమైన, ప్రత్యేకమైన మరియు నూతన పదార్థాలను రెండింతలు ఎక్కువగా ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఈ AI మోడల్ విద్యుత్ వాహనాలు, ఏరోస్పేస్ మరియు ఎలక్ట్రానిక్ చిప్‌ల వంటి హైటెక్ రంగాలకు ఒక విలువైన సాధనం.
స్టాన్‌ఫోర్డ్ మరియు బర్కిలీ విశ్వవిద్యాలయాల పరిశోధకులు చాట్‌జిపిటి పనితీరులో మూడు నెలల వ్యవధిలో గణనీయమైన హెచ్చుతగ్గులు ఉన్నాయని కనుగొన్నారు. గణిత సమస్యలు, కోడ్ ఉత్పత్తి, బహుళ-దూరం ప్రశ్నలకు సమాధానాలు ఇవ్వడం వంటి ఏడు పనులలో GPT-3.5 మరియు GPT-4 మోడల్‌ల పనితీరును పరిశీలించారు. GPT-4 యొక్క ఖచ్చితత్వం కొన్ని పనులలో తగ్గింది, అయితే GPT-3.5 కొన్నింటిలో మెరుగుదల చూపించింది. సూచనలను అనుసరించడంలో కూడా మార్పులు కనిపించాయి.
