La oferta de Musk para Openai: las noticias de AI de esta semana

# openai # apple

¡Hola, bienvenido de nuevo al boletín de IA de TechCrunch! Si aún no está obteniendo esto en su bandeja de entrada todos los miércoles, puede registrarse aquí mismo.

Parece que los multimillonarios están de nuevo.

El lunes, Elon Musk, quien actualmente es el tipo más rico del planeta, lanzó una enorme oferta de $ 97.4 mil millones para comprar la organización sin fines de lucro que básicamente funciona OpenAi. En un regreso bastante atrevido, el CEO de Openai, Sam Altman, llevó a X más temprano ese día y dijo: "No, gracias, pero compraremos Twitter por $ 9.74 mil millones si lo desea". Solo un recordatorio, Musk y su equipo tomaron Twitter por $ 44 mil millones en 2022.

Ahora, ya sea que Musk estuviera bromeando o no, su oferta podría lanzar una llave en los planes de Operai para cambiar a una corporación de beneficios público con fines de lucro en los próximos dos años. El tablero de Operai ahora está en un lugar en el que necesitan demostrar que no están vendiendo la organización sin fines de lucro entregando sus activos, como la IP de su investigación, a alguien en el interior (como Altman) a un precio de ganga.

Operai podría argumentar que el movimiento de Musk es una adquisición hostil, especialmente porque él y Altman no son exactamente amigos. También podrían decir que la oferta de Musk no contiene agua porque ya están en medio de la reestructuración. O simplemente podrían preguntarse si Musk incluso tiene el efectivo para respaldar su oferta.

En un comunicado el martes, Andy Nussbaum, quien es el abogado externo de la junta de OpenAi, dijo que la oferta de Musk "no pone un valor para la organización sin fines de lucro [de Openai] y que la organización sin fines de lucro no está en juego. Nussbaum continuó diciendo: "Respetuosamente, no depende de un competidor decidir qué es lo mejor para la misión de OpenAi".

Mi colega Maxwell Zeff y yo profundizamos en lo que podríamos ver en las próximas semanas. Pero una cosa es segura, con la oferta de Musk y su demanda continua contra OpenAi sobre lo que dice es un comportamiento fraudulento, nos espera algunas batallas de la corte acalorada.

Noticias

El nuevo robot de Apple: Apple ha generado un robot de investigación que sale directamente de una película de Pixar. Esta lámpara robótica es como una versión más animada de un homepod u otro altavoz inteligente. Lo haces una pregunta y responde con la voz de Siri.

¿La IA nos está haciendo tonta?: Un estudio reciente analizó cómo usar la IA generativa en el trabajo afecta nuestras habilidades de pensamiento crítico. Resulta que, si nos inclinamos demasiado a la IA para pensar, empeoramos para resolver problemas por nuestra cuenta cuando la IA no está allí para ayudar.

AI para todos, tal vez: en un nuevo ensayo sobre su blog personal, Altman admitió que los beneficios de la IA podrían no llegar a todos, y está abierto a ideas de "sonido extraño" como un "presupuesto de cálculo" para asegurarse de que todos en la Tierra puedan usar mucha IA.

La controversia de Christie: la casa de subastas de bellas artes Christie ha vendido arte generado por IA antes. Pero están a punto de celebrar su primer programa dedicado por completo a las obras creadas por AI, y ha provocado algunos sentimientos encontrados, incluso hay una petición para cancelar la subasta.

Mejor que el oro: un sistema de IA de Google Deepmind, el principal laboratorio de investigación de IA de Google, parece haber superado al medallista de oro promedio para resolver problemas de geometría en una competencia de matemáticas internacionales.

Documento de investigación de la semana

Todos sabemos que la mayoría de los modelos de IA luchan con tareas básicas, como resolver problemas matemáticos simples. Pero descubrir por qué se equivocan no siempre está claro. Un equipo del MIT CSAIL cree que parte del problema podría ser con los puntos de referencia.

En su nuevo estudio, los investigadores del MIT CSAIL descubrieron que si bien los mejores modelos aún cometen errores reales en los puntos de referencia populares de IA, más del 50% de lo que llamamos "errores de modelo" se deben a preguntas mal etiquetadas y poco claras en esos puntos de referencia.

"Si queremos medir adecuadamente cuán confiables son estos modelos, necesitamos repensar cómo hacemos estos puntos de referencia para reducir los errores de la etiqueta", dijo el miembro de la facultad del MIT y miembro del personal de Openai, Aleksander Madry, en una publicación en X. "Esto es solo el comienzo".

Modelo de la semana

Probablemente haya oído hablar de Deepfakes, pero ¿qué pasa con los profundos de escenas cotidianas y aburridas? Ese es el concepto detrás de la realidad aburrida Hunyuan Lora (Boreal-HL), un generador de videos AI ajustado que se trata de crear videos de ... bueno, cosas bastante mundanas.

Boreal-HL puede preparar clips de turistas que comen helado, gente que asa carne, personas en reuniones de almuerzo, ejecutivos que dan discursos en conferencias, parejas en bodas y otros momentos de la vida cotidiana. Encuentro todo bastante divertido, especialmente porque no es exactamente práctico. Se necesita Boreal-HL al menos cinco minutos para generar solo un clip.

Bolsa de agarre

Gracias a algunos avances recientes en eficiencia de IA, se está volviendo más barato y más fácil entrenar modelos realmente sofisticados.

En un nuevo artículo, los investigadores de la Universidad de Shanghai Jiao Tong y una compañía de IA llamada SII mostraron que un modelo entrenado en solo 817 muestras cuidadosamente elegidas puede superar modelos entrenados con 100 veces más datos. Incluso afirman que su modelo podría responder preguntas que no había visto durante el entrenamiento, mostrando lo que llaman capacidades de "fuera del dominio".

Esto viene justo después de un proyecto liderado por Stanford que descubrió que puede crear un modelo "abierto" que rivaliza con el modelo de "razonamiento" de O1 de OpenAI por menos de $ 50.

Artículo relacionado

comentario (20)