Дом
Эксклюзив: Mirendil заключает сделку с Google Cloud на сумму более $100 млн для развития самообучающегося ИИ

Лаборатория ИИ Mirendil заключила многолетнее соглашение с Google Cloud для обеспечения вычислительных ресурсов для своих исследований в области самосовершенствующегося ИИ, о чём эксклюзивно сообщает TechCrunch.
Это партнёрство отражает две ключевые тенденции в секторе ИИ: крупные облачные провайдеры привлекают стартапы значительными обязательствами по инфраструктуре, а компании ИИ активно заключают сделки на вычислительные мощности, чтобы обеспечить доступ к ним по мере расширения.
Сумма соглашения превышает 100 миллионов долларов, согласно сооснователю и генеральному директору Mirendil Бенхаму Нейшабуру. Эта сумма составляет примерно половину средств, собранных Mirendil на этапеSeed-финансирования при оценке компании в 1 миллиард долларов в конце июня.
Сделка предоставляет стартапу доступ как к TPUs Google, так и к GPU Nvidia, а также к управляемым кластерам обучения для разработки его самосовершенствующегося ИИ. Компания стремится создать ИИ, способный выполнять работу целой передовой ИИ-лаборатории.
Самосовершенствующийся ИИ, или рекурсивное самосовершенствование, включает системы, которые итеративно улучшают себя. Эта концепция исследуется крупными лабораториями, такими как Anthropic, где ранее работали сооснователи Mirendil. Несколько стартапов, включая Recursive Superintelligence и Ricursive Intelligence, недавно появились с аналогичными целями.
Mirendil полагает, что этот процесс автоматизирует большую часть научных и ИИ-исследований, способствуя прогрессу в таких областях, как медицина, биология и материаловедение.
Нейшабур предполагает, что ИИ может воспроизвести то, как человеческие учёные изучают новые области, накапливают знания и постепенно улучшают свои результаты. «Можно создать самосовершенствующийся ИИ, которому вы можете поставить задачу, и он будет становиться лучше со временем», — объяснил он.
«Как мы можем создать ИИ-систему, которая продолжает проводить исследования и постоянно улучшает свои знания и производительность в области болезни Альцгеймера?» — добавил он. «Эта технология позволяет нам ставить амбициозные для ИИ цели, и ИИ будет продолжать достигать прогресса».
Обучение самосовершенствующегося ИИ требует значительных вычислительных мощностей. Сооснователь Харш Мехта отметил, что обучение всё чаще включает сопоставление подходящих рабочих нагрузок с соответствующим оборудованием.
«Эти модели действительно хорошо работают с различными рабочими нагрузками и чипами, а также с назначением правильных рабочих нагрузок правильным чипам», — заявил Мехта. «[Google] предоставляет несколько видов чипов […] эта гибкость позволяет нам в конечном итоге комбинировать рабочие нагрузки с подходящими типами ускорителей, а затем снижать стоимость не только для нас, но и для наших клиентов, использующих наши системы».
Эта гибкость является центральной для стратегии ИИ-инфраструктуры Google. Амин Вахдат, старший вице-президент и главный технолог по ИИ и инфраструктуре в Google, заявил в пресс-релизе, что развитие ИИ больше не сводится только к производительности на уровне чипов, «а к тому, как мы оркеструем целые системы интеллекта и преодолеваем физические ограничения масштабирования».
Нейшабур указал, что программное обеспечение и системный слой Mirendil помогают клиентам максимально использовать оборудование Google, предоставляя облачному провайдеру конкурентное преимущество. В свою очередь, Google получает стратегического партнёра, разрабатывающего передовой рекурсивный самосовершенствующийся ИИ — технологию, которую он в конечном итоге сможет предложить корпоративным клиентам.
Связанная статья
QueryStory призывает к осторожности в отношении контента, сгенерированного искусственным интеллектом
В 2009 году Шапор Нагибзаде, работая инженером по системному администрированию в Google, открыл для себя силу убедительного повествования. Во время операции «Аврора», когда хакеры, действующие по зака
Французский стартап ZML представил бесплатный инструмент для ускорения вывода ИИ на нескольких чипах
Эра безоговорочного доминирования Nvidia на рынке, возможно, подходит к концу, однако конкуренты и альтернативы появляются со всех сторон.ZML, известная французская стартап-компания в сфере искусственного интеллекта, поддерживаемая лауреатом премии
Anthropic Unveils Opus 4.6, a Controversial Content Generator
Универсальные стандарты использования Anthropic для Claude запрещают модели генерировать откровенно сексуальный контент, включая изображение или запрос на сексуальные контакты или сексуальные акты, создание контента, связанного с сексуальными фетишам
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (1)

Лаборатория ИИ Mirendil заключила многолетнее соглашение с Google Cloud для обеспечения вычислительных ресурсов для своих исследований в области самосовершенствующегося ИИ, о чём эксклюзивно сообщает TechCrunch.
Это партнёрство отражает две ключевые тенденции в секторе ИИ: крупные облачные провайдеры привлекают стартапы значительными обязательствами по инфраструктуре, а компании ИИ активно заключают сделки на вычислительные мощности, чтобы обеспечить доступ к ним по мере расширения.
Сумма соглашения превышает 100 миллионов долларов, согласно сооснователю и генеральному директору Mirendil Бенхаму Нейшабуру. Эта сумма составляет примерно половину средств, собранных Mirendil на этапеSeed-финансирования при оценке компании в 1 миллиард долларов в конце июня.
Сделка предоставляет стартапу доступ как к TPUs Google, так и к GPU Nvidia, а также к управляемым кластерам обучения для разработки его самосовершенствующегося ИИ. Компания стремится создать ИИ, способный выполнять работу целой передовой ИИ-лаборатории.
Самосовершенствующийся ИИ, или рекурсивное самосовершенствование, включает системы, которые итеративно улучшают себя. Эта концепция исследуется крупными лабораториями, такими как Anthropic, где ранее работали сооснователи Mirendil. Несколько стартапов, включая Recursive Superintelligence и Ricursive Intelligence, недавно появились с аналогичными целями.
Mirendil полагает, что этот процесс автоматизирует большую часть научных и ИИ-исследований, способствуя прогрессу в таких областях, как медицина, биология и материаловедение.
Нейшабур предполагает, что ИИ может воспроизвести то, как человеческие учёные изучают новые области, накапливают знания и постепенно улучшают свои результаты. «Можно создать самосовершенствующийся ИИ, которому вы можете поставить задачу, и он будет становиться лучше со временем», — объяснил он.
«Как мы можем создать ИИ-систему, которая продолжает проводить исследования и постоянно улучшает свои знания и производительность в области болезни Альцгеймера?» — добавил он. «Эта технология позволяет нам ставить амбициозные для ИИ цели, и ИИ будет продолжать достигать прогресса».
Обучение самосовершенствующегося ИИ требует значительных вычислительных мощностей. Сооснователь Харш Мехта отметил, что обучение всё чаще включает сопоставление подходящих рабочих нагрузок с соответствующим оборудованием.
«Эти модели действительно хорошо работают с различными рабочими нагрузками и чипами, а также с назначением правильных рабочих нагрузок правильным чипам», — заявил Мехта. «[Google] предоставляет несколько видов чипов […] эта гибкость позволяет нам в конечном итоге комбинировать рабочие нагрузки с подходящими типами ускорителей, а затем снижать стоимость не только для нас, но и для наших клиентов, использующих наши системы».
Эта гибкость является центральной для стратегии ИИ-инфраструктуры Google. Амин Вахдат, старший вице-президент и главный технолог по ИИ и инфраструктуре в Google, заявил в пресс-релизе, что развитие ИИ больше не сводится только к производительности на уровне чипов, «а к тому, как мы оркеструем целые системы интеллекта и преодолеваем физические ограничения масштабирования».
Нейшабур указал, что программное обеспечение и системный слой Mirendil помогают клиентам максимально использовать оборудование Google, предоставляя облачному провайдеру конкурентное преимущество. В свою очередь, Google получает стратегического партнёра, разрабатывающего передовой рекурсивный самосовершенствующийся ИИ — технологию, которую он в конечном итоге сможет предложить корпоративным клиентам.
QueryStory призывает к осторожности в отношении контента, сгенерированного искусственным интеллектом
В 2009 году Шапор Нагибзаде, работая инженером по системному администрированию в Google, открыл для себя силу убедительного повествования. Во время операции «Аврора», когда хакеры, действующие по зака
Французский стартап ZML представил бесплатный инструмент для ускорения вывода ИИ на нескольких чипах
Эра безоговорочного доминирования Nvidia на рынке, возможно, подходит к концу, однако конкуренты и альтернативы появляются со всех сторон.ZML, известная французская стартап-компания в сфере искусственного интеллекта, поддерживаемая лауреатом премии
Anthropic Unveils Opus 4.6, a Controversial Content Generator
Универсальные стандарты использования Anthropic для Claude запрещают модели генерировать откровенно сексуальный контент, включая изображение или запрос на сексуальные контакты или сексуальные акты, создание контента, связанного с сексуальными фетишам











