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Os bilionários estão lutando novamente.
Na segunda -feira, Elon Musk, o homem mais rico do mundo, se ofereceu para comprar a organização sem fins lucrativos que governa efetivamente o Openai por US $ 97,4 bilhões. Em resposta à oferta de Musk, o CEO da Openai, Sam Altman, na segunda -feira de autoria Um post atrevido em xescrevendo: “Não, obrigado, mas compraremos o Twitter por US $ 9,74 bilhões, se você quiser”. (Musk e investidores compraram o Twitter por US $ 44 bilhões em 2022.)
A oferta de Musk, grave ou não, pode complicar o esforço da OpenAI para converter para uma corporação de benefícios públicos com fins lucrativos dentro de dois anos. Agora, o conselho da OpenAI terá que demonstrar que não está subindo sem fins lucrativos da Openai, entregando os ativos da organização sem fins lucrativos, incluindo IP da pesquisa do OpenAI, a um insider (por exemplo, Altman) por um desconto.
Openai poderia defender que a oferta de Musk é uma tentativa de aquisição hostil, já que Musk e Altman não são os melhores amigos. Também poderia argumentar que a oferta de Musk não é credível porque o OpenAI já está no meio de um processo de reestruturação. Ou o Openai poderia desafie almíscar sobre se ele tem os fundos.
Em um declaração terça -feiraAndy Nussbaum, advogado externo que representa o conselho do Openai, disse que a oferta de Musk “não define um valor para [OpenAI’s] sem fins lucrativos “e que a organização sem fins lucrativos” não está à venda “. Nussbaum acrescentou: “Respeitosamente, não cabe a um concorrente decidir o que é do melhor interesse da missão do Openai”.
Meu colega Maxwell Zeff e eu escrevemos uma peça mais detalhada sobre o que esperar nas próximas semanas. Mas, garantida, a oferta de Musk – sem mencionar seu processo contínuo contra o OpenAI sobre o que ele afirma ser uma conduta fraudulenta – promete fazer brigas ferozes no tribunal.
Notícias
O novo robô da Apple: A Apple criou um robô de pesquisa que pega uma página do Playbook da Pixar. A lâmpada robótica da empresa opera como uma versão mais cinética de um homepod ou outro alto -falante inteligente. A pessoa de frente para a lâmpada pede uma consulta e o robô responde na voz de Siri.
Ai está nos tornando burros?: Os pesquisadores publicaram recentemente um estudo analisando como o uso da IA generativa no trabalho afeta as habilidades de pensamento crítico. Ele descobriu que, quando confiamos muito na IA para pensar por nós, pioramos em resolver problemas quando a IA falha.
Ai para todos, talvez: Em um novo ensaio em seu blog pessoal, Altman admitiu que os benefícios da IA podem não ser amplamente distribuídos-e disse que o OpenAI está aberto a idéias de “som estranho”, como um “orçamento de computação” para “permitir que todos na terra usem muitas Ai. ”
A controvérsia de Christie: A Casa do Leilão de Belas Artes Christie’s já vendeu arte gerada pela IA antes. Mas logo ele planeja realizar seu primeiro show dedicado exclusivamente aos trabalhos criados com a IA, um anúncio que foi recebido com críticas mistas – e uma petição pedindo o cancelamento do leilão.
Melhor que o ouro: Um sistema de IA desenvolvido pelo Google DeepMind, o principal laboratório de pesquisa de IA do Google, parece ter superado o medalhista de ouro médio na solução de problemas de geometria em uma competição internacional de matemática.
Documento de pesquisa da semana
Sabemos que a maioria dos modelos de IA não pode executar tarefas básicas de maneira confiável, como resolver problemas matemáticos no nível da escola. O que nem sempre sabemos é a razão por trás de suas falhas. De acordo com uma equipe de pesquisadores da MIT Csail, os benchmarks errôneos podem ser em parte culpada.
Em um novo estudo, os pesquisadores do MIT CSAIL descobriram que, enquanto os modelos de maior desempenho de hoje ainda cometem erros genuínos nos benchmarks populares de IA, mais de 50% dos “erros de modelo” são realmente causados por perguntas desnecessárias e ambíguas nesses benchmarks.
“Se queremos quantificar adequadamente a confiabilidade do modelo, precisamos repensar como construímos benchmarks para minimizar os erros dos rótulos”, disse Um dos pesquisadores, membro do corpo docente do MIT e funcionário do Openai, Aleksander Madry, em um post em x. “Este é apenas um primeiro passo.”
Modelo da semana
Você já ouviu falar de DeepFakes antes. Mas e as cenas diárias chatas? Essa é a ideia por trás Realidade chata Hunyuan Lora (Boreal-HL)um gerador de vídeo de IA ajustado que se destaca na criação de vídeos de … bem, coisas bem banais.
O Boreal-HL pode gerar clipes de turistas que tomam sorvete, pessoas que charquem carne, pessoas em reuniões de almoço, executivos fazendo discursos em conferências, casais em casamentos e outras fatias mundanas da vida. Esse repórter acha o absurdo da coisa hilária – principalmente considerando o quão impraticável é executar. Leva o Boreal-HL pelo menos cinco minutos para gerar um único clipe.
Saco de pega
Graças a recentes avanços na eficiência da IA, está ficando mais barato – e mais fácil – treinar modelos altamente sofisticados.
Em um novo papelPesquisadores da Universidade de Xangai Jiao Tong e uma empresa de IA chamada SII demonstram que um modelo treinado em apenas 817 “amostras de treinamento com curadoria” pode superar os modelos treinados em 100x a mais de dados. A equipe afirma que seu modelo foi capaz de responder a certas perguntas que não havia visto durante o processo de treinamento, mostrando o que eles chamam de recursos de “fora do domínio”.
O estudo segue os calcanhares de um projeto liderado por Stanford que descobriu que é possível criar um modelo “aberto” rivalizando com o modelo de “raciocínio” da OpenAI por menos de US $ 50.
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