Le monde de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique évolue très rapidement. Si rapide, en fait, qu'il est remarquable de penser qu'il y a seulement dix ans, le modèle AlexNet a dominé la compétition ImageNet et a lancé le processus qui a fait de l'apprentissage en profondeur un véritable mouvement technologique. Aujourd'hui, après des années de gros titres sur le jeu, nous assistons à une innovation sans cesse croissante qui s'applique au monde réel.
Au cours des deux dernières années seulement, des modèles AI/ML tels que GPT-3 et AlphaFold ont fourni des fonctionnalités qui ont catalysé produits nouveaux ainsi que les sociétés de XNUMX à XNUMX employés, et cela a élargi notre compréhension de ce que les ordinateurs peuvent faire.
Dans cet esprit, nous avons pensé revoir notre couverture AI/ML dans A venir au cours du premier semestre de l'année, ainsi que de vous rattraper sur certains - mais certainement pas tout - des principaux développements de l'industrie au cours de cette période. Comme vous le verrez, une combinaison de grands modèles de langage, de modèles génératifs et de modèles de base est une source majeure d'attention, et nous ne faisons qu'effleurer la surface en termes de compréhension de ce qu'ils peuvent faire et comment le monde en dehors de la grande recherche les laboratoires peuvent utiliser leur pouvoir.
La A venir focus : Comment tirer parti des avancées de l'IA/ML
Comment utiliser des modèles d'IA massifs (comme GPT-3) dans votre démarrage par Elliot Turner / Hyperia
AlphaFold, GPT-3 et comment augmenter l'intelligence avec l'IA de Niko Grupen / Cornell
AlphaFold, GPT-3 et comment augmenter l'intelligence avec l'IA (Pt. 2) par Niko Grupen / Cornell
Data50 : les meilleures startups de données au monde par Jennifer Li, Sarah Wang et Jamie Sullivan / a16z
Architectures émergentes pour une infrastructure de données moderne by Matt Bornstein, Jennifer Li et Martin Casado / a16z
Une décennie d'apprentissage en profondeur : comment l'expérience de démarrage de l'IA a évolué avec Richard Socher (Questions et réponses) / vous.com
7 techniques pour créer des modèles d'IA fiables par Beena Ammanath (extrait de livre) /Deloitte
Les deux choses dont nous aurons besoin pour le prochain AlphaFold avec Daphné Koller (Questions et réponses) / Introduction
Focus sur l'industrie : images, mots et plus de codage
Programmation compétitive avec AlphaCode / Deepmind
Enseigner à l'IA pour traduire des centaines de langues parlées et écrites en temps réel / Méta IA
Modèle de langage Pathways (PaLM) : passage à 540 milliards de paramètres pour des performances exceptionnelles / Google Recherche
DALL-E2 / OpenAI
Imagen : Modèles de diffusion texte-image / Google Recherche
Ces types d'avancées, et la meilleure compréhension de la façon de les utiliser, sont la raison pour laquelle nous nous engageons à intensifier notre couverture de l'IA/ML et, en particulier, comment nous la verrons appliquée dans des contextes réels au cours de la prochaine quelques années. De biotechnologie à télévision, nous sommes prêts à réinventer sérieusement ce qui est possible et comment les logiciels peuvent aider les humains à concrétiser leurs idées les plus folles. Si vous travaillez sur quelque chose d'excitant et de nouveau dans l'espace AI/ML et que vous souhaitez partager vos réflexions sur la direction que nous prenons, veuillez cliquer envoyez-nous un pitch.
Publié le 27 juin 2022
La technologie, l'innovation et l'avenir, racontés par ceux qui l'ont construit.
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