A imprensa de tecnologia se iluminou com análises do Rabbit R1, uma “caixa de IA” laranja brilhante que recentemente começou a ser enviada aos usuários depois de atrair muita atenção na feira CES em janeiro. Menor que um smartphone, este dispositivo autônomo de US$ 200 foi projetado para responder a perguntas da mesma forma que ChatGPT, Gemini ou outros chatbots de IA populares, mas também permite chamar um Uber ou pedir comida via DoorDash. reproduza músicas do Spotify, gere imagens e muito mais. No meio de uma jornada. Embora aceitos como charmosos, misteriosos e em grande parte inúteis, os revisores dizem que esses recursos não são particularmente bons e (como os chatbots) frequentemente fornecem informações incorretas e também existem muitas outras limitações. Mas independentemente da sua utilidade, uma coisa em que o R1 consegue é colocar o LAM no mapa.
Além do LLM, o Rabbit R1 utiliza outro modelo denominado Large Action Model (LAM) para realizar as quatro tarefas mencionadas relacionadas a outros serviços (a empresa planeja adicionar mais serviços em breve (afirmou que planeja adicionar suporte). LAM é um novo tipo de modelo que essencialmente transforma o LLM em um agente que pode não apenas fornecer informações, mas também conectar-se a sistemas externos e executar ações em nome do usuário. Ou seja, eles pegam a linguagem natural (tudo o que você lhes diz para fazer) e cospem uma ação (fazem o que você pede).
Embora o LLM esteja limitado à geração de conteúdo e não possa realizar outras ações, o LAM baseia-se no sucesso. O LAM usa a mesma arquitetura subjacente do Transformer que tornou o LLM possível, potencialmente abrindo uma série de novos casos de uso e aplicações de IA. É claro que a visão há muito almejada de um verdadeiro assistente de IA requer, por exemplo, a capacidade de realizar tarefas de forma independente. A LAM está preparada para desempenhar um papel fundamental no desenvolvimento contínuo da IA para concretizar estas visões e, se tudo correr como planeado, melhorar ainda mais o papel e o poder da IA nas nossas vidas.
As ações baseadas em LAM que R1 pode executar atualmente são menos importantes. Em uma crítica para The Verge, David Pearce pediu a R1 para tocar o novo álbum de Beyoncé, e ele cantou com entusiasmo uma versão canção de ninar de “Crazy in Love” do artista “Rockabye Baby!” Online, os usuários também reclamaram que R1 pediu a refeição errada ou a entregou no local errado. É frustrante, claro, mas não é o fim do mundo. Mas embora o LAM ainda esteja na sua infância, estão a crescer as ambições de o utilizar para casos de utilização mais críticos em quase todos os setores.
Por exemplo, a Microsoft diz que o LAM que desenvolveu “pode executar tarefas complexas em uma variedade de cenários, incluindo como você joga videogame, navega no mundo real e usa sistemas operacionais (SO)”. ” Um artigo recente dos autores da empresa propõe um paradigma de treinamento para treinar agentes de IA em uma ampla gama de domínios e tarefas e demonstra especificamente o desempenho da IA em saúde, robótica e jogos.
É claro que isto também inclui um interesse crescente em como os modelos podem ser implementados nas empresas. A Salesforce está se concentrando no LAM em seus produtos Service Cloud e Sales Cloud e busca que os modelos executem ações em nome dos clientes. Em março, a plataforma bancária NetXD anunciou o “LAM for the Enterprise”, destinado a bancos, empresas de saúde e outras instituições. Isso permite gerar código que entende as instruções do usuário e automatiza a execução de microsserviços e ações. Há também a Adept, uma startup que recebeu apoio da Microsoft e da Nvidia e foi avaliada em US$ 1 bilhão em sua busca por “modelos de aprendizado de máquina que possam se comunicar com qualquer coisa em um computador”. O LLM já está em toda parte e o LAM está definitivamente ganhando velocidade na retaguarda.
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Sábio Lázaro
sage.lazzaro@consultant.fortune.com
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Correção: A edição da semana passada (25 de abril) afirmou que a Eli Lilly adquiriu a startup de descoberta de medicamentos de IA XtalPi no ano passado em um negócio no valor de US$ 250 milhões. Foi um acordo de colaboração que valeu essa quantia.
IA em notícias
Anthropic lança Team, seu primeiro plano para empresas. O novo plano inclui acesso a todas as três versões do chatbot Claude da empresa, incluindo ferramentas administrativas, gerenciamento de faturamento, capacidade de fazer upload de documentos mais longos, possibilidade de conversas mais longas em “várias etapas” e oferece vários outros recursos. mais. Para empresas, custa US$ 30 por usuário por mês. A Anthropic também anunciou um aplicativo iOS que será gratuito para todos os usuários. CNBC relatado.
Documentos antitruste do Departamento de Justiça revelam que a Microsoft investiu na OpenAI por medo de ficar para trás do Google. de acordo com isso insider de negócios. O diretor de tecnologia da Microsoft, Kevin Scott, se comunica com o CEO Satya Nadella e o cofundador Bill Gates, de acordo com trocas de e-mail de 2019 divulgadas como parte do processo antitruste do Departamento de Justiça contra o Google. A Microsoft estava “anos atrás de seus concorrentes”. Em termos de escala de ML. ” Nadella respondeu a um e-mail com o assunto “Reflexões sobre OpenAI”, dizendo que explica “por que queremos fazer isso” e pediu à diretora financeira da Microsoft, Amy Hood, que enviasse uma cópia. Muitos dos e-mails de Scott foram redigidos, mas o que podemos fazer? Veja como a competição no espaço de IA se intensificou nos últimos anos. Também mostra como os gigantes da tecnologia aproveitam seus recursos e recursos financeiros para trabalhar com startups e se manterem competitivos. aqui.
A Nvidia adicionou novos modelos e suporte para consultas de voz ao modelo ChatRTX. Além do Mistral ou Llama 2, os usuários do ChatRTX também poderão usar os modelos Gemma, ChatGLM3 do Google e CLIP da OpenAI. The Verge relatou. A Nvidia também anunciou que integrou seu sistema de reconhecimento de voz de IA Whisper, permitindo aos usuários pesquisar dados usando sua voz. O modelo ChatRTX da Nvidia, apresentado pela primeira vez em fevereiro como “Chat with RTX”, difere de outros modelos porque é executado localmente no seu PC. Os usuários precisam de uma GPU da série RTX 30 ou 40 com pelo menos 8 GB de VRAM para funcionar.
Sam's Club expande arcos antifurto alimentados por IA para 20% de suas lojas. Em vez de a equipe combinar a compra de um cliente com um recibo na saída, como as lojas eram obrigadas a fazer anteriormente, os grandes arcos de saída azuis agora instalados em 120 lojas estão sendo executados usando visão computacional. A empresa afirma que isso resultou em uma redução de 23% na velocidade com que os clientes saem da loja. disse ao TechCrunchNo entanto, algumas pessoas reclamaram online que a fila agora só passa pelo arco, em vez de ser verificada por um funcionário da loja. O Sam's Club afirma que as câmeras no arco de saída apenas captam imagens do carrinho, não usam biometria, não capturam informações pessoais e armazenam imagens temporariamente para melhorar o modelo antes de excluí-las. Ao anunciar esta expansão, a empresa também atacou a Amazon, que recentemente retirou a sua tecnologia Just Walk Out, dizendo que era “outro retalhista que luta para implementar tecnologia semelhante em escala e abandona alguns esforços”. meio de “
Concentre-se na pesquisa de IA
Tchau, encontro ruim? Quando dados ruins entram em um LLM, como dados que podem levar a resultados tendenciosos, violações de privacidade ou violação de direitos autorais, eles permanecem lá para sempre. Este é um problema que assola modelos importantes, como o Gemini do Google e o GPT-4 da OpenAI. Ao contrário do software tradicional, estes modelos são demasiado grandes e complexos para remover pontos de dados específicos, pelo que o ajuste fino só pode melhorá-los significativamente. No entanto, os pesquisadores da AWS acreditam ter descoberto uma maneira potencial de remover dados problemáticos de modelos subjacentes.
Relatórios de semáforo em papelO artigo, publicado recentemente na revista Proceedings of the National Academy of Sciences, descreve abordagens novas e conhecidas para o que os pesquisadores chamam de “despejo de modelo”. Uma nova técnica que propõem é treinar o modelo de forma diferente desde o início. Mais especificamente, propomos dividir o conjunto de dados em vários subconjuntos chamados “fragmentos” e treinar modelos separados em cada fragmento de forma independente.
“A repartição de amostras, portanto, diz respeito apenas aos submodelos que foram treinados no subconjunto que contém as amostras. As solicitações de repartição podem ser atendidas simplesmente removendo ou retreinando componentes do modelo que estão expostos à coorte de dados em questão. “Sim”, escreveram os pesquisadores .
O destino da IA
Uma empresa de IA da qual você nunca ouviu falar levanta US$ 1 bilhão. O que realmente significa a nova avaliação de US$ 19 bilhões da CoreWeave —Sharon Goldman
Microsoft assina acordo de energia verde de US$ 10 bilhões à medida que compromissos de emissões de forças de IA famintas de energia são cumpridos —Dylan Sloan
O dilema de um bilhão de dólares para startups de IA: por que altas avaliações são um obstáculo na corrida por talentos —Sharon Goldman e Allie Garfinkle
O negócio generativo de IA da Amazon atinge uma taxa de execução multibilionária, acelerando novamente o crescimento da nuvem —Jason Del Rey
Os planos de IA prometidos pela Apple são ‘tudo o que importa’, pois ela busca alcançar os rivais da Big Tech, diz analista —Rachel Jones
Houve tantos ataques de ursos no Japão no ano passado que a IA está agora a ser usada como sistema de alerta. —Chris Morris
CIOs e CTOs falam sobre os maiores gargalos da IA —André Nazca
aquele calendário
7 de maio: Liderando a Conferência de IA organizada pela Harvard Business School e D^3
7 a 11 de maio: Conferência Internacional sobre Representações de Aprendizagem (ICLR) Viena
21 a 23 de maio: Microsoft construída em Seattle
5 de junho: FedTalks 2024 da FedScoop em Washington, DC
25 a 27 de junho: Conferência IEEE 2024 sobre Inteligência Artificial em Cingapura
15 a 17 de julho: Fortune Brainstorming Tech, Park City, Utah (registrado) aqui)
30 a 31 de julho: Fortune Brainstorm AI Singapura (registro) aqui)
12 a 14 de agosto: Ai4 2024 em Las Vegas
Preste atenção aos números da IA
US$ 32 bilhões
Foi quanto a Alphabet, a Microsoft e a Meta gastaram em infraestrutura de IA, incluindo servidores, data centers e outras infraestruturas, no primeiro trimestre de 2024, de acordo com a . Visão CB. A Alphabet gastou US$ 12 bilhões, um enorme aumento de 91% em relação ao mesmo período do ano passado. Os custos crescentes demonstram ainda mais o quão caros os jogos de IA são para essas empresas e por que elas dominam o campo. Como informamos anteriormente, sorte,data Angariação de fundos com IA e treinamento de modelo Basicamente mostrando que eles são os únicos que podem pagar.
