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Microsoft bildet gemeinsam mit dem Allen Institute ein KI-Dream-Team, um sich über OpenAI hinaus zu diversifizieren
Die Ambitionen von Microsoft im Bereich der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) werden immer deutlicher. Das Unternehmen konnte kürzlich einen bedeutenden Erfolg bei der Personalbeschaffung verzeichnen und ein erstklassiges Forschungsteam vom renommierten Allen Institute for AI (AI2) und der University of Washington für sich gewinnen. Unter der Leitung des ehemaligen AI2-CEO Ali Farhadi wird dieses Team in die neu gegründete „Superintelligence“-Abteilung von Microsoft integriert.
Ein Zusammenschluss von Top-Talenten: Star-Forscher aus dem Open-Source-Bereich wechseln
Die Liste der neuen Forscher liest sich wie eine „All-Star“-Aufstellung der KI:
Leiter: Ali Farhadi, ein renommierter Experte für Computer Vision, der bei AI2 die Veröffentlichung von über 100 Modellen in einem einzigen Jahr betreute.
Open-Source-Pionierin: Hannah Hajishirzi, Co-Leiterin des einflussreichen Open-Source-Projekts für große Sprachmodelle, OLMo.
Multimodal-Experte: Ranjay Krishna, der die Entwicklung wichtiger multimodaler Modelle wie Molmo leitete.
Die Ankunft dieser Wissenschaftler stärkt nicht nur die Fähigkeiten von Microsoft bei der Entwicklung grundlegender Modelle, sondern bringt auch die etablierte, effiziente Trainingsphilosophie von AI2 – „mit weniger mehr erreichen“ – mit ins Boot.
Dieser strategische Schritt hat tiefgreifende Auswirkungen. Trotz seiner engen Partnerschaft mit OpenAI ist Microsoft bestrebt, seine internen Entwicklungskapazitäten angesichts der sich wandelnden Wettbewerbsdynamik aktiv zu stärken.
Mit der Zusammenstellung dieses „Superintelligence“-Teams zielt Microsoft darauf ab, ein eigenes, sichereres und besser kontrollierbares System der „humanistischen Superintelligenz“ aufzubauen und gleichzeitig seine externen Partnerschaften aufrechtzuerhalten. Im Wettlauf um Rechenleistung gegen Google und Amazon könnte sich der starke Open-Source-Hintergrund dieses Teams für Microsoft als entscheidend erweisen, um mehr Unabhängigkeit und Flexibilität bei den Rechenressourcen zu erreichen.
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