Musk's BID cho Openai: Tuần này là AI News

# openai # apple

Này, chào mừng bạn trở lại với bản tin AI của TechCrunch! Nếu bạn chưa nhận được điều này trong hộp thư đến vào mỗi thứ Tư, bạn có thể đăng ký ngay tại đây.

Có vẻ như các tỷ phú lại ở đó.

Vào thứ Hai, Elon Musk, hiện đang là người giàu nhất hành tinh, đã đưa ra một đề nghị trị giá 97,4 tỷ đô la để mua tổ chức phi lợi nhuận về cơ bản điều hành Openai. Trong một sự trở lại khá hỗn loạn, Giám đốc điều hành của Openai, Sam Altman đã đến X vào đầu ngày hôm đó và nói: "Không cảm ơn bạn, nhưng chúng tôi sẽ mua Twitter với giá 9,74 tỷ đô la nếu bạn muốn." Chỉ là một lời nhắc nhở, Musk và phi hành đoàn của anh ta đã chộp lấy Twitter với giá 44 tỷ đô la vào năm 2022.

Bây giờ, dù Musk có nói đùa hay không, giá thầu của anh ta có thể ném một chiếc cờ lê vào kế hoạch của Openai để chuyển sang một tập đoàn lợi ích công cộng vì lợi nhuận trong vài năm tới. Hội đồng quản trị của Openai hiện đang ở một vị trí mà họ cần chứng minh rằng họ không bán một tổ chức phi lợi nhuận bằng cách bàn giao tài sản của mình, như IP từ nghiên cứu của họ, cho một người ở bên trong (như Altman) với giá mặc cả.

Openai có thể lập luận rằng động thái của Musk là một sự tiếp quản thù địch, đặc biệt là khi anh ta và Altman không chính xác là bạn bè. Họ cũng có thể nói rằng đề nghị của Musk không giữ nước vì họ đã ở giữa tái cấu trúc. Hoặc họ chỉ có thể đặt câu hỏi nếu Musk thậm chí có tiền mặt để sao lưu giá thầu của mình.

Trong một tuyên bố vào thứ ba, Andy Nussbaum, người cố vấn bên ngoài cho hội đồng quản trị của Openai, nói rằng đề nghị của Musk "không đặt giá trị cho tổ chức phi lợi nhuận của [Openai] và tổ chức phi lợi nhuận không phải là lợi nhuận. Nussbaum tiếp tục nói, "Trân trọng, không phải là đối thủ cạnh tranh để quyết định những gì có lợi nhất cho nhiệm vụ của Openai."

Đồng nghiệp Maxwell Zeff của tôi và tôi hiểu sâu hơn về những gì chúng ta có thể thấy trong những tuần tới. Nhưng một điều chắc chắn, với lời đề nghị của Musk và vụ kiện liên tục của anh ta chống lại Openai về những gì anh ta tuyên bố là hành vi gian lận, chúng tôi đang tham gia một số trận chiến trong phòng xử án nóng bỏng.

Tin tức

Robot mới của Apple: Apple đã đánh bại một robot nghiên cứu thẳng ra từ một bộ phim Pixar. Chiếc đèn robot này giống như một phiên bản sống động hơn của một homepod hoặc loa thông minh khác. Bạn hỏi nó một câu hỏi, và nó trả lời lại bằng giọng nói của Siri.

Có phải AI làm cho chúng ta ngu ngốc ?: Một nghiên cứu gần đây đã xem xét cách sử dụng AI tổng quát trong công việc tác động đến các kỹ năng tư duy phê phán của chúng ta. Hóa ra, nếu chúng ta dựa quá nhiều vào AI để thực hiện suy nghĩ của mình, chúng ta sẽ trở nên tồi tệ hơn trong việc tự giải quyết các vấn đề khi AI không ở đó để giúp đỡ.

AI cho tất cả, có lẽ: Trong một bài tiểu luận mới trên blog cá nhân của mình, Altman thừa nhận rằng lợi ích của AI có thể không tiếp cận được với tất cả mọi người-và anh ta sẵn sàng "những ý tưởng" nghe có vẻ kỳ lạ như "ngân sách tính toán" để đảm bảo mọi người trên trái đất có thể sử dụng nhiều AI.

Tranh cãi của Christie: Nhà đấu giá mỹ thuật của Christie đã bán nghệ thuật do AI tạo ra trước đây. Nhưng họ sắp tổ chức chương trình đầu tiên của họ dành riêng cho các tác phẩm do AI tạo ra, và nó đã khuấy động một số cảm xúc lẫn lộn-thậm chí còn có một kiến ​​nghị hủy bỏ đấu giá.

Tốt hơn vàng: Một hệ thống AI từ Google Deepmind, phòng thí nghiệm nghiên cứu AI hàng đầu của Google, dường như đã vượt qua huy chương vàng trung bình trong việc giải quyết các vấn đề hình học tại một cuộc thi toán quốc tế.

Tài liệu nghiên cứu trong tuần

Chúng ta đều biết rằng hầu hết các mô hình AI đấu tranh với các nhiệm vụ cơ bản, như giải quyết các bài toán đơn giản. Nhưng tìm ra lý do tại sao họ lộn xộn không phải lúc nào cũng rõ ràng. Một nhóm từ MIT CSAIL nghĩ rằng một phần của vấn đề có thể là với chính điểm chuẩn.

Trong nghiên cứu mới của họ, các nhà nghiên cứu MIT CSAIL nhận thấy rằng trong khi các mô hình tốt nhất vẫn phạm sai lầm thực sự đối với các điểm chuẩn AI phổ biến, hơn 50% những gì chúng ta gọi là "lỗi mô hình" thực sự là do các câu hỏi sai và không rõ ràng trong các điểm chuẩn đó.

"Nếu chúng tôi muốn đo lường đúng mức độ đáng tin cậy của các mô hình này, chúng tôi cần suy nghĩ lại về cách chúng tôi thực hiện các điểm chuẩn này để cắt giảm các lỗi nhãn", giảng viên của MIT và nhân viên Openai Aleksander Madry nói trong một bài đăng trên X. "Đây chỉ là khởi đầu."

Mô hình của tuần

Có lẽ bạn đã nghe nói về Deepfakes, nhưng những gì về những cảnh deepfakes hàng ngày, nhàm chán thì sao? Đó là khái niệm đằng sau thực tế nhàm chán Hunyuan Lora (Boreal-HL), một trình tạo video AI được điều chỉnh tốt, đó là tất cả về việc tạo ra các video về ... tốt, những thứ khá trần tục.

Boreal-HL có thể đánh vào các clip khách du lịch ăn kem, người nướng thịt, mọi người trong các cuộc họp ăn trưa, giám đốc điều hành phát biểu tại các hội nghị, cặp vợ chồng trong đám cưới và những khoảnh khắc cuộc sống hàng ngày khác. Tôi thấy toàn bộ điều khá buồn cười - đặc biệt là vì nó không thực tế. Phải mất ít nhất năm phút để tạo ra một clip.

Lấy túi

Nhờ một số đột phá gần đây về hiệu quả của AI, nó ngày càng rẻ hơn và dễ dàng đào tạo các mô hình thực sự tinh vi.

Trong một bài báo mới, các nhà nghiên cứu từ Đại học Thượng Hải Jiao Tong và một công ty AI có tên SII cho thấy một mô hình được đào tạo trên 817 mẫu được lựa chọn cẩn thận có thể đánh bại các mô hình được đào tạo trên 100 lần dữ liệu. Họ thậm chí còn tuyên bố mô hình của họ có thể trả lời các câu hỏi mà họ chưa từng thấy trong quá trình đào tạo, cho thấy những gì họ gọi là khả năng "ra khỏi miền".

Điều này xuất hiện ngay sau một dự án do Stanford lãnh đạo cho thấy bạn có thể tạo ra một mô hình "mở" mà đối thủ mô hình "Lý luận" O1 của Openai với giá dưới 50 đô la.

Bài viết liên quan

Nhận xét (20)