El mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se mueve muy rápido. Tan rápido, de hecho, que es sorprendente pensar que fue hace solo una década cuando el modelo de AlexNet dominó la competencia de ImageNet y dio inicio al proceso que convirtió al aprendizaje profundo en un movimiento tecnológico de buena fe. Este Dia, después de años de titulares sobre juegos, vemos una innovación cada vez mayor que se aplica al mundo real.
Solo en los últimos años, los modelos AI/ML como GPT-3 y AlphaFold ofrecieron capacidades que catalizaron nuevos diseños y productos y empresas, y eso amplió nuestra comprensión de lo que pueden hacer las computadoras.
Con eso en mente, pensamos en revisar nuestra cobertura de IA/ML en Future durante la primera mitad del año, además de ponerte al día en algunos, pero ciertamente no todas - de los principales desarrollos de la industria durante ese tiempo. Como verá, alguna combinación de modelos de lenguaje grande, modelos generativos y modelos básicos son una fuente importante de atención, y solo estamos rozando la superficie en términos de comprender lo que pueden hacer y cómo funciona el mundo fuera de la investigación a gran escala. los laboratorios pueden utilizar su poder.
El Future foco: Cómo aprovechar los avances de AI/ML
Cómo usar modelos masivos de IA (como GPT-3) en su inicio por Elliot Turner / Hyperia
AlphaFold, GPT-3 y cómo aumentar la inteligencia con IA por Niko Grupen / Cornell
AlphaFold, GPT-3 y cómo aumentar la inteligencia con IA (parte 2) por Niko Grupen / Cornell
Data50: las empresas emergentes de datos más importantes del mundo por Jennifer Li, Sarah Wang y Jamie Sullivan/a16z
Arquitecturas emergentes para la infraestructura de datos moderna by Matt Bornstein, Jennifer Li y Martín Casado / a16z
Una década de aprendizaje profundo: cómo ha evolucionado la experiencia de inicio de IA con Richard Socher (Preguntas y respuestas) / usted.com
7 técnicas para construir modelos de IA confiables por Beena Ammanath (extracto del libro) /Deloitte
Las dos cosas que necesitaremos para el próximo AlphaFold con Daphne Koller (Preguntas y respuestas) / Insitro
Enfoque de la industria: imágenes, palabras y más codificación
Programación Competitiva con AlphaCode / Deepmind
Enseñar IA a traducir cientos de idiomas hablados y escritos en tiempo real / Meta IA
Pathways Language Model (PaLM): Escalado a 540 mil millones de parámetros para un rendimiento innovador / Google Research
DALL-E2 / OpenAI
Imagen: Modelos de difusión de texto a imagen / Google Research
Estos tipos de avances, y la mayor comprensión de cómo utilizarlos, son la razón por la que nos dedicamos a aumentar nuestra cobertura de AI/ML y, en particular, cómo lo veremos aplicado en entornos del mundo real en los próximos pocos años. De biotecnología a televisión, estamos preparados para una reinvención seria de lo que es posible y cómo el software puede ayudar a los humanos a cumplir sus ideas más descabelladas. Si está trabajando en algo emocionante y novedoso en el espacio AI/ML y desea compartir sus pensamientos sobre hacia dónde nos dirigimos, Por favor envíanos un lanzamiento.
Publicado en junio 27, 2022
Tecnología, innovación y el futuro, contado por quienes lo construyen.
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