我越来越相信，"变革性人工智能"将会表现为大量专门化模型，涵盖从药物设计到天气模拟、机器人技术再到供应链的各个领域，而不是一个统治所有的智能体。我们将需要更多的人工智能研究人员。

距离ATOM发布还有一天半的时间，关于开放模型与往年相比，有一件事非常明确：这不再是少数人的立场。 以下是一些显著的签署者（总共超过200人）。来自AI社区各个角落的人们都签署了。被标记为“悲观者”的人和被称为“加速主义者”的人都有。还有领先的学者、政府员工、顶尖实验室的研究人员、工程师、风险投资家，以及介于两者之间的所有人。 现在开始了一个漫长的过程，让这一切变为现实。OpenAI在让整个领域的领导者更容易批准开放模型发布方面做了一件好事，但这并不能解决对ATOM的需求。它强化了这是一个社区变革，而不是通过开放组织或某个倡导者可以解决的问题。 让我们继续努力。 以下是显著的签署者。我也会很快发布另一个更新，感谢所有让这一切成为可能的人。 Clement Delangue (@ClementDelangue)，Hugging Face首席执行官 Jeremy Howard (@jeremyphoward)，Fast ai & Answer ai的联合创始人 Oleksii Kuchaiev (@kuchaev)，Nvidia应用研究总监 Ross Taylor (@rosstaylor90)，General Reasoning首席执行官 Sebastian Raschka (@rasbt)，《从零开始构建大型语言模型》的作者 Soumith Chintala (@soumithchintala)，PyTorch的联合创始人 Miles Brundage (@Miles_Brundage)，OpenAI前政策研究负责人 Ali Farhadi，Ai2首席执行官 Sergey Levine (@svlevine)，加州大学伯克利分校教授，Physical Intelligence的联合创始人 Bill Gurley (@bgurley)，Benchmark的普通合伙人 Vincent Weisser (@vincentweisser)，Prime Intellect首席执行官 Dylan Patel (@dylan522p)，SemiAnalysis的创始人兼首席执行官 Christopher D. Manning (@chrmanning)，斯坦福大学教授 Andrew Trask (@iamtrask)，OpenMined的创始人 Percy Liang (@percyliang)，斯坦福大学教授 Seth Bloomberg (@bloomberg_seth)，Unsupervised Capital的投资合伙人 Jason Lee (@jasondeanlee)，加州大学伯克利分校教授 Animesh Garg (@animesh_garg)，乔治亚理工学院计算机教授 Thomas Wolf (@Thom_Wolf)，Hugging Face的联合创始人兼首席科学官 Matt White (@matthew_d_white)，PyTorch基金会执行董事 Prof Dylan Hadfield-Menell (@dhadfieldmenell)，麻省理工学院电气工程与计算机科学副教授 Kevin Xu (@kevinsxu)，Interconnected创始人 Andy Konwinski (@andykonwinski)，Laude Institute创始人 Jason Kwon (@jasonkwon)，OpenAI首席战略官 Will Brown (@willccbb)，Prime Intellect研究负责人 Paige Bailey (@DynamicWebPaige)，Google DeepMind的DevX工程负责人 Mike Abbott，Open Athena的联合创始人兼首席执行官 Helen Toner (@hlntnr)，乔治城大学 Mark Surman (@msurman)，Mozilla基金会主席 Jordan Schnieder (@jordanschnyc)，ChinaTalk创始人 Finbarr Timbers (@finbarrtimbers)，Ai2首席研究工程师 Andrew Carr (@andrew_n_carr)，Cartwheel的联合创始人兼首席科学家 Swyx (@swyx)，Smol . ai & Latent Space的联合创始人

我们正在发布关于Score的内部投资备忘录——Bittensor上的子网44。 Score正在为体育分析构建一个计算机视觉系统，已经能够在不到2分钟的时间内处理完整的足球比赛。 我们将可立即服务的市场规模定为18亿美元，这意味着在今天的估值下，代币有51倍的上涨空间。 完整备忘录如下。

为了解决这个问题，关键资源的门槛是拥有多个开放实验室，每个实验室有10000个以上的GPU。 多个实验室使我们不必依赖大型科技公司的好意来发布模型。这些机构增加了创新并降低了这一关键技术的风险。

今天，马克分享了Meta对每个人未来个人超级智能的愿景。 在这里阅读他的完整信件：

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.