Tekoälyn ja koneoppimisen maailma liikkuu erittäin nopeasti. Itse asiassa niin nopea, että on huomattavaa ajatella, että vasta vuosikymmen sitten AlexNet-malli hallitsi ImageNet-kilpailua ja aloitti prosessin, joka teki syvästä oppimisesta vilpittömän teknologian liikkeen. Tänään, vuosien pelaamista koskevien otsikoiden jälkeen, näemme jatkuvasti kasvavaa innovaatiota, joka koskee todellista maailmaa.
Pelkästään parin viime vuoden aikana AI/ML-mallit, kuten GPT-3 ja AlphaFold, ovat tarjonneet ominaisuuksia, jotka katalysoivat uusia tuotteita ja yritykset, ja se laajensi ymmärrystämme siitä, mitä tietokoneet voivat tehdä.
Tätä silmällä pitäen ajattelimme palata AI/ML-kattaukseen uudelleen Tulevaisuus vuoden ensimmäisellä puoliskolla, sekä saada sinut kiinni joihinkin – mutta ei todellakaan kaikki - tärkeimmistä teollisuuden kehityksestä tuona aikana. Kuten huomaat, suurien kielimallien, generatiivisten mallien ja perusmallien yhdistelmät ovat tärkeä huomionlähde, ja me vain selailemme pintaa ymmärtääksemme, mitä ne voivat tehdä ja miten suuren tutkimuksen ulkopuolella oleva maailma Laboratoriot voivat käyttää valtaansa.
- Tulevaisuus fokus: Kuinka hyödyntää AI/ML:n edistysaskeleita
Massiivisten AI-mallien (kuten GPT-3) käyttäminen käynnistyksessä Kirjailija: Elliot Turner / Hyperia
AlphaFold, GPT-3 ja älykkyyden lisääminen tekoälyllä kirjoittanut Niko Grupen / Cornell
AlphaFold, GPT-3 ja älykkyyden lisääminen tekoälyllä (kohta 2) kirjoittanut Niko Grupen / Cornell
Data50: Maailman suosituimmat data-aloitusyritykset kirjoittaneet Jennifer Li, Sarah Wang ja Jamie Sullivan / a16z
Uusia arkkitehtuuria nykyaikaiseen tietoinfrastruktuuriin by Matt Bornstein, Jennifer Li ja Martin Casado / a16z
Vuosikymmen syvää oppimista: Kuinka tekoälyn käynnistyskokemus on kehittynyt Richard Socherin kanssa (K&V) / you.com
7 tekniikkaa luotettavien tekoälymallien rakentamiseen Kirjailija: Beena Ammanath (ote kirjasta) / Deloitte
Kaksi asiaa, joita tarvitsemme seuraavaan AlphaFoldiin Daphne Kollerin kanssa (K&V) / Insitro
Toimialan painopiste: kuvat, sanat ja muuta koodausta
Kilpailukykyinen ohjelmointi AlphaCodella / Deepmind
Tekoälyn opettaminen kääntämään 100 puhuttua ja kirjoitettua kieltä reaaliajassa / AI tavoite
Pathways Language Model (PaLM): Skaalaus 540 miljardiin parametriin läpimurtokykyä varten / Google-tutkimus
DALL-E2 / OpenAI
Kuva: Tekstistä kuvaksi diffuusiomallit / Google-tutkimus
Tämän tyyppiset edistysaskeleet ja lisääntynyt ymmärrys niiden hyödyntämisestä ovat syyt, miksi olemme omistautuneet tehostamaan tekoälyn/ML:n kattavuutta ja erityisesti sitä, miten näemme sen sovellettavan todellisissa olosuhteissa seuraavan vuoden aikana. pari vuotta. From biotekniikka että televisio, olemme valmiita harkitsemaan vakavasti, mikä on mahdollista ja kuinka ohjelmisto voi auttaa ihmisiä toteuttamaan villeimmät ideansa. Jos työskentelet jotain jännittävää ja uutta AI/ML-tilassa ja haluat jakaa ajatuksesi siitä, mihin olemme menossa, Ole hyvä lähetä meille piki.
Lähetetty 27. kesäkuuta 2022
Tekniikka, innovaatiot ja tulevaisuus, kuten sitä rakentajat kertovat.
"Viestiissä" (mukaan lukien artikkelit, podcastit, videot ja sosiaalinen media) ilmaistut näkemykset ovat niissä lainattujen henkilöiden näkemyksiä, eivätkä ne välttämättä ole AH Capital Management, LLC:n ("a16z") tai sen vastaavien tytäryhtiöiden näkemyksiä. Tietyt tähän sisältyvät tiedot on saatu kolmansien osapuolien lähteistä, mukaan lukien a16z:n hallinnoimien rahastojen kohdeyrityksiltä. Vaikka a16z on otettu luotettaviksi uskotuista lähteistä, se ei ole itsenäisesti tarkistanut tällaisia tietoja eikä esitä tietojen pysyvää tarkkuutta tai sen soveltuvuutta tiettyyn tilanteeseen.
Tämä sisältö on tarkoitettu vain tiedoksi, eikä siihen tule luottaa lainopillisena, liike-, sijoitus- tai veroneuvona. Näissä asioissa kannattaa kysyä neuvojanne. Viittaukset arvopapereihin tai digitaaliseen omaisuuteen ovat vain havainnollistavia, eivätkä ne ole sijoitussuositus tai tarjous tarjota sijoitusneuvontapalveluita. Lisäksi tämä sisältö ei ole suunnattu eikä tarkoitettu sijoittajien tai mahdollisten sijoittajien käytettäväksi, eikä siihen voida missään olosuhteissa luottaa tehdessään sijoituspäätöstä mihinkään a16z:n hallinnoimaan rahastoon. (A16z-rahastoon sijoitustarjous tehdään vain minkä tahansa tällaisen rahaston suunnatun osakeannin muistion, merkintäsopimuksen ja muiden asiaankuuluvien asiakirjojen perusteella, ja ne tulee lukea kokonaisuudessaan.) Kaikki mainitut sijoitukset tai kohdeyritykset, joihin viitataan, tai kuvatut eivät edusta kaikkia investointeja a16z:n hallinnoimiin ajoneuvoihin, eikä voi olla varmuutta siitä, että investoinnit ovat kannattavia tai että muilla tulevaisuudessa tehtävillä investoinneilla on samanlaisia ominaisuuksia tai tuloksia. Luettelo Andreessen Horowitzin hallinnoimien rahastojen tekemistä sijoituksista (lukuun ottamatta sijoituksia, joiden osalta liikkeeseenlaskija ei ole antanut a16z:lle lupaa julkistaa, sekä ennalta ilmoittamattomat sijoitukset julkisesti noteerattuihin digitaalisiin omaisuuseriin) on saatavilla osoitteessa https://a16z.com/investments/.
Sisällä olevat kaaviot ja kaaviot ovat vain informatiivisia tarkoituksia, joten niihin ei pitäisi luottaa sijoituspäätöstä tehdessään. Aikaisempi kehitys ei tarkoita tulevia tuloksia. Sisältö puhuu vain ilmoitetusta päivämäärästä. Näissä materiaaleissa ilmaistuja ennusteita, arvioita, ennusteita, tavoitteita, näkymiä ja / tai mielipiteitä voidaan muuttaa ilman erillistä ilmoitusta, ja ne voivat poiketa toisten esittämistä mielipiteistä tai olla niiden vastaisia. Ole hyvä ja katso https://a16z.com/disclosures tärkeitä lisätietoja.
- Andreessen Horowitz
- Bitcoin
- blockchain
- lohkoketjun noudattaminen
- blockchain-konferenssi
- coinbase
- coingenius
- Yhteisymmärrys
- salauskonferenssi
- kryptointi
- kryptovaluutta
- tiedot
- hajautettu
- defi
- Digitaaliset varat
- ethereum
- koneoppiminen
- ei korvattava tunnus
- Platon
- plato ai
- Platonin tietotieto
- Platoblockchain
- PlatonData
- platopeliä
- Monikulmio
- todiste panoksesta
- W3
- zephyrnet