Je suis de plus en plus convaincu que l'"IA transformative" va ressembler à une abondance de modèles spécialisés pour tout, de la conception de médicaments aux simulations météorologiques, en passant par la robotique et les chaînes d'approvisionnement, et non à un seul agent pour les gouverner tous. Nous allons avoir besoin de beaucoup plus de chercheurs en IA.

Un jour et demi avant le lancement d'ATOM, une chose est très claire concernant les modèles ouverts par rapport aux années passées : ce n'est plus une position minoritaire. Voici une liste de signataires notables (plus de 200 au total). Des personnes de tous les coins de la communauté IA ont signé. Des personnes qui seraient étiquetées comme des "doomers" et d'autres qui sont des "accélérationnistes". Il y a des universitaires de premier plan, des employés du gouvernement, des chercheurs dans des laboratoires de pointe, des ingénieurs, des capital-risqueurs, et tout ce qui se trouve entre les deux. Commence maintenant un long processus pour rendre cela réel. OpenAI a fait une bonne chose en facilitant l'approbation des sorties de modèles ouverts par les dirigeants du domaine, mais cela ne résout pas le besoin d'ATOM. Cela renforce l'idée qu'il s'agit d'un changement communautaire qui ne peut pas être corrigé par une organisation ouverte ou un seul défenseur. Continuons à avancer. Voici les signataires éminents. Je publierai bientôt une autre mise à jour avec tous les remerciements pour ceux qui ont rendu cela possible. Clement Delangue (@ClementDelangue), PDG de Hugging Face Jeremy Howard (@jeremyphoward), Co-fondateur de Fast ai & Answer ai Oleksii Kuchaiev (@kuchaev), Directeur de la recherche appliquée chez Nvidia Ross Taylor (@rosstaylor90), PDG de General Reasoning Sebastian Raschka (@rasbt), Auteur de Build A Large Language Model (From Scratch) Soumith Chintala (@soumithchintala), Co-fondateur de PyTorch Miles Brundage (@Miles_Brundage), Ancien Responsable de la recherche politique chez OpenAI Ali Farhadi, PDG de Ai2 Sergey Levine (@svlevine), Professeur à l'U.C. Berkeley, Co-fondateur de Physical Intelligence Bill Gurley (@bgurley), Partenaire général chez Benchmark Vincent Weisser (@vincentweisser), PDG de Prime Intellect Dylan Patel (@dylan522p), Fondateur et PDG de SemiAnalysis Christopher D. Manning (@chrmanning), Professeur à l'Université de Stanford Andrew Trask (@iamtrask), Fondateur de OpenMined Percy Liang (@percyliang), Professeur à l'Université de Stanford Seth Bloomberg (@bloomberg_seth), Partenaire d'investissement chez Unsupervised Capital Jason Lee (@jasondeanlee), Professeur à UC Berkeley Animesh Garg (@animesh_garg), Professeur en informatique, Georgia Institute of Technology Thomas Wolf (@Thom_Wolf), Co-fondateur et CSO chez Hugging Face Matt White (@matthew_d_white), Directeur exécutif, PyTorch Foundation Prof Dylan Hadfield-Menell (@dhadfieldmenell), Professeur associé d'EECS, MIT Kevin Xu (@kevinsxu), Fondateur, Interconnected Andy Konwinski (@andykonwinski), Fondateur, Laude Institute Jason Kwon (@jasonkwon), Directeur de la stratégie, OpenAI Will Brown (@willccbb), Responsable de la recherche, Prime Intellect Paige Bailey (@DynamicWebPaige), Responsable de l'ingénierie DevX chez Google DeepMind Mike Abbott, Co-fondateur & PDG, Open Athena Helen Toner (@hlntnr), Université de Georgetown Mark Surman (@msurman), Président, Mozilla Foundation Jordan Schnieder (@jordanschnyc), Fondateur de ChinaTalk Finbarr Timbers (@finbarrtimbers), Ingénieur de recherche principal chez Ai2 Andrew Carr (@andrew_n_carr), Co-fondateur et Scientifique en chef chez Cartwheel Swyx (@swyx), Co-fondateur de Smol . ai & Latent Space

Nous publions notre mémo d'investissement interne sur Score—Subnet 44 sur Bittensor. Score construit un système de vision par ordinateur pour l'analyse sportive, traitant déjà des matchs de football complets en moins de 2 minutes. Nous avons évalué le marché immédiat et accessible à 1,8 milliard de dollars, ce qui implique un potentiel de 51x pour le token à la valorisation actuelle. Mémo complet ci-dessous.

Pour résoudre cela, le seuil de ressources clé est d'avoir plusieurs laboratoires ouverts avec plus de 10 000 GPU chacun. Avoir plusieurs laboratoires nous permet de ne pas dépendre de la bonne volonté des grandes entreprises technologiques pour vouloir publier des modèles. Ces institutions augmentent l'innovation et réduisent les risques liés à cette technologie cruciale.

Aujourd'hui, Mark a partagé la vision de Meta pour l'avenir de la superintelligence personnelle pour tous. Lisez sa lettre complète ici :

Decentralized AI today is where DeFi & stablecoins were circa 2020. Most tech truly transformative AI won’t live inside closed stacks. It is being built on open, transparent, decentralized rails. A breakthrough event will usher in mainstream adoption. Like Stripe acquiring Bridge. And then decentralized AI will just be called AI.