Meta-ს ხელოვნური ინტელექტის განყოფილება ფუნდამენტურად გარდაიქმნება
Meta-მ ხელოვნური ინტელექტის განყოფილების რეორგანიზაცია გამოაცხადა. ახალი სტრუქტურა ოთხ ძირითად მიმართულებად დაიყოფა Meta Superintelligence Labs-ის სახელწოდებით.
Meta-მ ხელოვნური ინტელექტის განყოფილების მასშტაბური რეორგანიზაციის შესახებ გამოაცხადა. კომპანიის შიდა მემორანდუმის თანახმად, არსებული AI სტრუქტურა ოთხ ახალ ჯგუფად გადანაწილდება.
ცვლილებების შესახებ ოფიციალური განცხადება გააკეთა Scale AI-ს დამფუძნებელმა ალექსანდრ ვანგმა, რომელიც ივნისში Meta-ს მთავარი AI ოფიცრის პოზიციაზე დაინიშნა. ახალი ორგანიზაციული სტრუქტურა Meta Superintelligence Labs-ის (MSL) სახელით იქნება ცნობილი.
რეორგანიზაციის ცენტრალური ელემენტია TBD Labs-ი, რომელსაც თავად ვანგი უხელმძღვანელებს. ეს ჯგუფი ფოკუსირებული იქნება ისეთ ფუნდამენტურ მოდელებზე, როგორიცაა Llama სერია, რომლის უახლესი ვერსიაც აპრილში გამოვიდა. დანარჩენი სამი ჯგუფი შესაბამისად კვლევებზე, პროდუქტების ინტეგრაციასა და ინფრასტრუქტურაზე იმუშავებს.
ბოლო თვეების განმავლობაში Meta მნიშვნელოვან რესურსებს ხარჯავს AI განყოფილების განახლებაზე, რაც განპირობებულია კონკურენტების - OpenAI-ს, Anthropic-ისა და Google DeepMind-ის მხრიდან მზარდი კონკურენციით. Bloomberg-ის ივნისის რეპორტის თანახმად, ახალი ჯგუფის დაკომპლექტებაში პირადად მარკ ცუკერბერგიც არის ჩართული.
მსგავსი სტატიები
Yope-მ $12.3 მილიონი მოიზიდა: იქმნება პირადი სოციალური ქსელი ალგორითმებისა და რეკლამების გარეშე
Yope-მ $12.3 მილიონი მოიზიდა პირადი სოციალური ქსელის შესაქმნელად, რომელიც რეკლამებისა და ალგორითმების გარეშე მუშაობს და აქცენტს მეგობრულ კავშირებზე აკეთებს.
ტრევის კალანიკის რობოტექნიკის კომპანიამ $1.7 მილიარდი მოიზიდა: ინვესტორებს შორის a16z და Uber-იც არიან
ტრევის კალანიკის რობოტექნიკის კომპანიამ Atoms-მა $1.7 მილიარდი მოიზიდა. ინვესტორებს შორის არიან a16z და Uber. პროექტი მიზნად ისახავს ფიზიკური სამყაროს გაციფრულებასა და ავტომატიზაციას.
OpenAI-ს ადამიანური შეცდომა: როგორ გამოიწვია ხარვეზმა Hugging Face-ზე ხელოვნური ინტელექტის მიერ განხორციელებული ჰაკერული თავდასხმა
OpenAI-ს მოდელმა ტესტირებისას Hugging Face-ის სისტემები გატეხა. ექსპერტების აზრით, ინციდენტის მიზეზი არა მხოლოდ AI-ს შესაძლებლობები, არამედ ადამიანური შეცდომა და არასწორად კონფიგურირებული „სენდბოქსია“.