Verden av kunstig intelligens og maskinlæring beveger seg veldig raskt. Faktisk så raskt at det er bemerkelsesverdig å tenke på at det bare var et tiår siden da AlexNet-modellen dominerte ImageNet-konkurransen og startet prosessen som gjorde dyp læring til en bona fide teknologibevegelse. I dag, etter år med overskrifter om spilling, ser vi stadig økende innovasjon som gjelder den virkelige verden.
Bare i løpet av de siste par årene har AI/ML-modeller som GPT-3 og AlphaFold levert funksjoner som katalyserte nye produkter og selskaper, og det utvidet vår forståelse av hva datamaskiner kan gjøre.
Med det i tankene tenkte vi at vi skulle se på AI/ML-dekningen vår på nytt Future i løpet av det første halvåret, samt ta deg opp på noen — men absolutt ikke alle - av de store industriutviklingene i løpet av den tiden. Som du vil se, er en kombinasjon av store språkmodeller, generative modeller og grunnmodeller en stor kilde til oppmerksomhet, og vi skumler bare overflaten når det gjelder å forstå hva de kan gjøre og hvordan verden utenfor stor forskning laboratorier kan bruke sin kraft.
De Future fokus: Hvordan dra nytte av AI/ML-fremskritt
Slik bruker du massive AI-modeller (som GPT-3) i oppstarten din av Elliot Turner / Hyperia
AlphaFold, GPT-3 og hvordan øke intelligensen med AI av Niko Gruppen / Cornell
AlphaFold, GPT-3 og hvordan øke intelligensen med kunstig intelligens (Pt. 2) av Niko Gruppen / Cornell
Data50: Verdens beste datastartups av Jennifer Li, Sarah Wang og Jamie Sullivan / a16z
Nye arkitekturer for moderne datainfrastruktur by Matt Bornstein, Jennifer Li og Martin Casado / a16z
Et tiår med dyp læring: Hvordan AI-oppstartsopplevelsen har utviklet seg med Richard Socher (Spørsmål og svar) / du.com
7 teknikker for å bygge pålitelige AI-modeller av Beena Ammanath (bokutdrag) /Deloitte
De to tingene vi trenger for neste AlphaFold med Daphne Koller (Spørsmål og svar) / Insitro
Bransjefokus: Bilder, ord og mer koding
Konkurransedyktig programmering med AlphaCode / Deep Mind
Lære AI å oversette hundrevis av muntlige og skrevne språk i sanntid / Meta AI
Pathways Language Model (PaLM): Skalering til 540 milliarder parametere for banebrytende ytelse / Google Research
DALL-E2 / OpenAI
Bilde: Tekst-til-bilde-diffusjonsmodeller / Google Research
Disse typer fremskritt, og den økte forståelsen av hvordan de kan brukes, er grunnen til at vi er dedikert til å øke dekningen av AI/ML, og spesielt hvordan vi vil se det brukt i virkelige omgivelser i løpet av neste få år. Fra bioteknologi til TV, er vi klar for en seriøs reimagining av hva som er mulig og hvordan programvare kan hjelpe mennesker med å levere på sine villeste ideer. Hvis du jobber med noe spennende og nytt i AI/ML-området og vil dele tankene dine om hvor vi er på vei, vær så snill send oss en tonehøyde.
Lagt ut 27. juni 2022
Teknologi, innovasjon og fremtiden, som fortalt av de som bygger den.
Synspunkter som uttrykkes i "innlegg" (inkludert artikler, podcaster, videoer og sosiale medier) er de fra personene som er sitert der, og er ikke nødvendigvis synspunktene til AH Capital Management, LLC ("a16z") eller dets respektive tilknyttede selskaper. Visse opplysninger her er innhentet fra tredjepartskilder, inkludert fra porteføljeselskaper av fond forvaltet av a16z. Selv om a16z er hentet fra kilder som antas å være pålitelige, har ikke aXNUMXz uavhengig verifisert slik informasjon og gir ingen representasjoner om den varige nøyaktigheten til informasjonen eller dens hensiktsmessighet for en gitt situasjon.
Dette innholdet er kun gitt for informasjonsformål, og bør ikke stoles på som juridisk, forretningsmessig, investerings- eller skatterådgivning. Du bør rådføre deg med dine egne rådgivere om disse sakene. Referanser til verdipapirer eller digitale eiendeler er kun for illustrasjonsformål, og utgjør ikke en investeringsanbefaling eller tilbud om å tilby investeringsrådgivningstjenester. Videre er dette innholdet ikke rettet mot eller ment for bruk av noen investorer eller potensielle investorer, og kan ikke under noen omstendigheter stoles på når du tar en beslutning om å investere i et fond som forvaltes av a16z. (Et tilbud om å investere i et a16z-fond vil kun gis av det private emisjonsmemorandumet, tegningsavtalen og annen relevant dokumentasjon for et slikt fond og bør leses i sin helhet.) Eventuelle investeringer eller porteføljeselskaper nevnt, referert til, eller beskrevet er ikke representative for alle investeringer i kjøretøy forvaltet av a16z, og det kan ikke gis noen garanti for at investeringene vil være lønnsomme eller at andre investeringer som gjøres i fremtiden vil ha lignende egenskaper eller resultater. En liste over investeringer foretatt av fond forvaltet av Andreessen Horowitz (unntatt investeringer som utstederen ikke har gitt tillatelse til at a16z offentliggjør så vel som uanmeldte investeringer i børsnoterte digitale eiendeler) er tilgjengelig på https://a16z.com/investments/.
Diagrammer og grafer gitt i er kun for informasjonsformål og bør ikke stole på når du tar noen investeringsbeslutning. Tidligere resultater er ikke en indikasjon på fremtidige resultater. Innholdet snakker bare fra den angitte datoen. Eventuelle anslag, estimater, prognoser, mål, potensielle kunder og / eller meninger uttrykt i dette materialet kan endres uten varsel og kan avvike eller være i strid med meninger uttrykt av andre. Vær snill å se https://a16z.com/disclosures for ytterligere viktig informasjon.
- Andreessen Horowitz
- Bitcoin
- blockchain
- blockchain-overholdelse
- blockchain konferanse
- coinbase
- coingenius
- Konsensus
- kryptokonferanse
- krypto gruvedrift
- cryptocurrency
- dato
- desentralisert
- Defi
- Digitale eiendeler
- ethereum
- maskinlæring
- ikke soppbart token
- plato
- plato ai
- Platon Data Intelligence
- Platoblokkjede
- PlatonData
- platogaming
- polygon
- bevis på innsatsen
- W3
- zephyrnet