💸 Антропик вложува 100 милијарди долари во AWS на Амазон ↗
Anthropic и Amazon штотуку ги заострија врските за едно од најголемите партнерства за инфраструктура за вештачка интелигенција. Anthropic издвојува повеќе од 100 милијарди долари за AWS во текот на следната деценија за обука и водење на Claude.
Амазон веднаш вложува 5 милијарди долари, со можност да инвестира до 20 милијарди долари повеќе. Договорот, исто така, му дава на Антропик пристап до чиповите Trainium на Амазон - во основа Амазон вели: „ве молам, не ја изнајмувајте Nvidia засекогаш“, но со многу поголем чек.
Смешното, или можеби воопшто не е смешно, е што Anthropic е сè уште под регулаторен притисок, а воедно е уште подлабоко поврзан со инфраструктурата на големите технолошки компании. Многу чисто, многу заплеткано.
🧾 Антропик го надмина OpenAI во рекордно лобирачки квартал ↗
„Антропик“ потроши 1,6 милиони долари за лобирање во првиот квартал, додека „ОпенАИ“ потроши 1 милион долари. Тоа го прави рекорден квартал и за двата - и прилично јасен знак дека лабораториите за вештачка интелигенција повеќе не градат само модели, туку работат во Вашингтон како искусни оператори.
Трошоците на „Антропик“ нагло скокнаа во споредба со истиот период минатата година, наводно поврзано со федералната контрола, несогласувањата во Пентагон и пошироката битка околу тоа како владите треба да се однесуваат кон граничната вештачка интелигенција.
Лобирањето на OpenAI се фокусираше на авторските права, сајбер безбедноста, политиката за вештачка интелигенција и облачната инфраструктура. Не баш гламурозни работи, но тука иднината тивко се спојува.
🧠 OpenAI го лансира ChatGPT Images 2.0 ↗
OpenAI го претстави ChatGPT Images 2.0, со подобро следење на инструкциите, посилно генерирање текст во сликите и нови способности за „размислување“ што можат да го користат веб-пребарувањето за да помогнат во креирањето посложени визуелни елементи.
Надградбата е насочена кон работи како инфографици, слајдови, мапи, манга, повеќејазичен текст и генерирање на повеќе слики. Границата помеѓу „алатка за слики“ и „мал оддел за дизајн во кутија“ станува сомнително тенка.
Големата промена е контролата. OpenAI се обидува да го направи генерирањето слики помалку како тресење магична снежна топка, а повеќе како насочување на малку кофеинизиран уметнички практикант.
🎭 YouTube го проширува откривањето на длабоки лаги со вештачка интелигенција за познати личности ↗
YouTube ја проширува својата алатка за откривање сличности, така што повеќе јавни личности можат да пронајдат видеа генерирани од вештачка интелигенција што ги имитираат и да побараат отстранување.
Системот скенира за вештачки имитатори и ги означува до регистрираните познати личности, кои потоа можат да побараат од YouTube да ја прегледа содржината според нивната политика за приватност. Не секое отстранување ќе биде одобрено, што е местото каде што целата работа станува сложена.
Тоа е уште еден знак дека дипфејковите се префрлија од „интернет паника“ на вистински водоводни инсталации на платформи. Конечно, цевките се етикетираат.
⌨️ Мета ќе ги снима притискањата на тастатурата на вработените за да ги обучува моделите со вештачка интелигенција ↗
Мета воведува внатрешна алатка што ги снима движењата на глувчето на вработените, кликањата на копчињата и притискањата на тастатурата, а потоа ја претвора таа активност во податоци за обука за моделите со вештачка интелигенција.
Идејата е да се научат системите со вештачка интелигенција како вистинските луѓе се движат низ софтверот и ги завршуваат задачите. Вредно? Да. Малку дистописки канцелариски џез? Исто така да, и двете работи можат да бидат вистинити.
Ова е агентска трка во минијатура: на компаниите им се потребни податоци од човечкиот работен тек со сите нивни излитени рабови, а не само дотеран текст изваден од интернет. Па сега тастатурата станува сведок. Малку мрачна, малку паметна.
🛡️ Неовластени корисници наводно пристапиле до сајбер-алатката Mythos на Anthropic ↗
Група неовластени корисници наводно добила пристап до „Митос“ на „Антропик“, алатка за вештачка интелигенција фокусирана на сајбер безбедноста која требало да биде строго контролирана.
Mythos не е производ со општо издавање - дизајниран е за напредна сајбер работа, што ги прави тврдењата за пристап дополнително пикантни. Доколку е вистина, тоа покренува непријатни прашања за тоа како лабораториите ги обезбедуваат токму системите што ги опишуваат како чувствителни.
Целата работа има чувство на „мистерија на заклучена соба, но собата е како контролна табла во облак“. Многу е на вистинскиот бренд за безбедност со вештачка интелигенција во моментов.
🧪 NeoCognition собира 40 милиони долари за изградба на агенти за учење слични на луѓе ↗
Лабораторијата за истражување на вештачката интелигенција „NeoCognition“ собра почетна инвестиција од 40 милиони долари за да изгради агенти кои учат повеќе како луѓето.
Стартапот е во потрага по посигурни и поефикасни системи со вештачка интелигенција - многу актуелна понуда бидејќи инвеститорите продолжуваат да бараат сè што би можело да ги направи агентите помалку кршливи во практичните работни процеси.
Ова е уште еден потсетник дека бумот на агенти не е само резултат на OpenAI, Anthropic и Google кои меѓусебно си мавтаат со тави. Помалите лаборатории исто така кружат, некои со амбициозна енергија од месечеви карпи.
Најчесто поставувани прашања
Зошто Anthropic издвојува 100 милијарди долари за AWS?
„Антропик“ издвојува повеќе од 100 милијарди долари за AWS во текот на следната деценија за обука и водење на „Клод“. Договорот му дава на „Антропик“ подлабок пристап до облачната инфраструктура на „Амазон“ и чиповите „Трејниум“. Исто така, тој одразува колку скапи станаа фронтерски системи со вештачка интелигенција, при што развојот на моделите е сè повеќе зависен од огромни партнерства за пресметување.
Што значи договорот меѓу Anthropic и Amazon за инфраструктурата на вештачката интелигенција?
Договорот меѓу Anthropic и Amazon покажува колку тесно се поврзува инфраструктурата со вештачката интелигенција со големите технолошки облак платформи. Amazon инвестира милијарди, додека Anthropic посветува огромни долгорочни трошоци на AWS. Овие аранжмани можат да им помогнат на лабораториите за вештачка интелигенција да се прошират, но исто така покренуваат прашања за зависноста, конкуренцијата и регулаторната контрола.
Зошто Anthropic и OpenAI трошат повеќе за лобирање?
Anthropic и OpenAI трошат повеќе за лобирање бидејќи политиката за вештачка интелигенција станува централна за нивната иднина. Во статијата се вели дека Anthropic потрошил 1,6 милиони долари во првиот квартал, додека OpenAI потрошил 1 милион долари. Нивните фокусни области вклучуваат федерална контрола, авторски права, сајбер безбедност, политика за вештачка интелигенција, облачна инфраструктура и како владите треба да ја регулираат граничната вештачка интелигенција.
Што е ново во ChatGPT Images 2.0?
ChatGPT Images 2.0 е опишан како подобрување на следењето на инструкциите, генерирањето текст во сликите и способностите за „размислување“ што можат да го користат веб-пребарувањето за посложени визуелни елементи. Надградбата е насочена кон инфографици, слајдови, мапи, манга, повеќејазичен текст и генерирање на повеќе слики. Главната промена е кон поголема контрола и помалку нагаѓања при креирањето слики.
Како YouTube се справува со длабоко лажењето на познати личности преку вештачка интелигенција?
YouTube ја проширува својата алатка за откривање сличности, така што повеќе јавни личности можат да пронајдат видеа генерирани од вештачка интелигенција што ги имитираат. Запишаните познати личности можат да бидат предупредени за можни имитации со вештачка интелигенција и да побараат прегледи за отстранување според политиката за приватност на YouTube. Не секое барање ќе биде автоматски одобрено, па затоа системот сè уште зависи од прегледот на платформата и контекстот.
Зошто Мета ги снима притискањата на тастатурата на вработените за обука за вештачка интелигенција?
Мета воведува внатрешна алатка која ги снима движењата на глувчето на вработените, кликовите и притискањата на копчињата, а потоа ја претвора таа активност во податоци за обука на вештачката интелигенција. Целта е да се научат системите со вештачка интелигенција како луѓето се движат низ софтверот и ги завршуваат задачите. Во многу работни процеси на агенти, овој вид податоци за човечка активност може да им помогне на моделите да научат практично, чекор-по-чекор однесување.