CP v2

Tag: DeepMind

  • „Google“ meta iššūkį „OpenAI“: pristatė Gemini 3.5 ir DI agentą, galintį veikti už jus

    „Google“ meta iššūkį „OpenAI“: pristatė Gemini 3.5 ir DI agentą, galintį veikti už jus

    Per kasmetinę kūrėjų konferenciją Google I/O „Google“ pristatė naujus „Gemini“ modelius ir vadinamuosius agentinius sprendimus, kurie turi padėti bendrovei išlaikyti tempą sparčiai augančioje DI rinkoje. Pranešimai pasirodė tuo metu, kai vis daugiau vartotojų dalį užklausų perkelia iš tradicinės paieškos į pokalbių robotus.

    Pagrindinis naujienų akcentas – atnaujinta „Gemini“ modelių šeima. „Google“ skelbia, kad „Gemini 3.5 Flash“ sukurtas greitam atsakui ir taps numatytuoju modeliu „Gemini“ programėlėje bei DI režime paieškoje daugelyje rinkų, o „Gemini 3.5 Pro“ pirmiausia naudojamas viduje ir platesniam naudojimui turėtų būti atvertas vėliau.

    „Jums nebereikia rinktis tarp kokybės ir greičio“, – sakė „Google“ vadovas Sundaras Pichai.

    Bendrovė taip pat akcentavo saugumo kryptį: žadama sustiprinta apsauga, kad modelis rečiau generuotų žalingą turinį ir rečiau nepagrįstai atsisakytų atsakyti į saugias užklausas. Pastaruoju metu tai tampa vienu svarbiausių kriterijų, nes reguliuotojai ir verslas vis griežčiau vertina DI patikimumą, šališkumo rizikas ir turinio saugą.

    DI agentai persikelia į programėles

    Kita didelė naujiena – „Gemini Spark“, bendros paskirties DI agentas „Gemini“ programėlėje. „Google“ teigia, kad jis gali samprotauti naudodamas informaciją iš sujungtų programėlių ir atlikti veiksmus vartotojo vardu, bet tik pagal jo nurodymus.

    „Google“ pabrėžia, kad tikslas yra padėti žmonėms tvarkytis su kasdienėmis skaitmeninėmis užduotimis, kai vartotojui reikia kuo mažiau rankinio darbo. Tokia kryptis atitinka visos rinkos tendenciją: nuo vien tik tekstinių atsakymų pereinama prie agentų, kurie planuoja žingsnius, vykdo užduotis ir integruojasi su paslaugomis.

    „Gemini Spark“ kol kas pristatomas kaip bandomoji versija, prieinama ribotam testuotojų ratui ir „Google AI Ultra“ prenumeratoriams. Tai rodo, kad pažangesnės funkcijos vis dažniau bus siejamos su mokamais planais, o konkurencija persikelia į paketų vertę ir integracijų gylį.

    Modelis, kuris imituoja fizinį pasaulį

    „Google“ taip pat pristatė „Omni“ – vadinamąjį pasaulio modelį, skirtą imituoti fizines aplinkas ir prognozuoti, kas nutiks toliau, priklausomai nuo vartotojo veiksmų. Tokie modeliai plačiai taikomi robotikoje, žaidimų kūrime ir simuliacijose, o „Google“ grupėje šią kryptį ilgą laiką tyrinėjo „DeepMind“ komandos.

    Pasak bendrovės, „Omni“ turėtų veikti kartu su „Gemini“ sprendimais ir būti pasiekiamas įvairiuose produktuose, įskaitant „Youtube“ trumpuosius vaizdo įrašus. Taip „Google“ siekia sujungti DI generavimą, redagavimą ir paiešką į vieną vartotojo patirtį, kad užduotis būtų galima atlikti toje pačioje ekosistemoje.

    Rinkos kontekste „Google“ žingsniai signalizuoja dvi pagrindines kryptis: vis glaudesnę DI integraciją į kasdienius produktus ir perėjimą prie agentų, kurie ne tik atsako, bet ir vykdo. Kartu tai didina klausimų ratą apie duomenų privatumo valdymą, atsakomybę už automatizuotus veiksmus ir tai, kaip tokios sistemos bus prižiūrimos realiomis sąlygomis.

  • „Nvidia“ stato už 1 mlrd. eurų: ką žada britų „Ineffable Intelligence“ ir Davidas Silveris?

    „Nvidia“ stato už 1 mlrd. eurų: ką žada britų „Ineffable Intelligence“ ir Davidas Silveris?

    „Nvidia“ paskelbė pradedanti inžinerinio lygmens partnerystę su Londone įsikūrusia dirbtinio intelekto laboratorija „Ineffable Intelligence“. Įmonė įkurta vos prieš kelis mėnesius, o ją subūrė buvęs „Google“ „DeepMind“ sustiprinamojo mokymosi komandos vadovas ir UCL profesorius Davidas Silveris.

    Partnerystės esmė – kurti DI sistemas, kurios mokosi bandymų ir klaidų metodu, kitaip tariant, iš patirties. „Nvidia“ tokį kelią pristato kaip vieną svarbiausių kitų metų krypčių, kai vien tekstais ir vaizdais paremti modeliai ima susidurti su ribomis.

    Kodėl statoma ant patirties

    „Ineffable Intelligence“ akcentuoja sustiprinamąjį mokymąsi, kai modelis tobulėja atlikdamas veiksmus aplinkoje ir gaudamas grįžtamąjį ryšį, o ne tik analizuodamas žmonių sukurtus duomenis. Toks metodas išgarsėjo kuriant sistemas, gebėjusias pranokti žmogų sudėtinguose žaidimuose, tačiau dabar jis vis dažniau siejamas su robotika, optimizavimu ir autonominėmis sistemomis.

    Įmonė teigia, kad mokymas iš patirties reikalauja kitokių architektūrų ir treniravimo algoritmų, nes patirtis nėra tokia struktūruota kaip kalba ar vaizdai. Praktikoje tai reiškia didesnius skaičiavimo poreikius ir sudėtingesnį duomenų paruošimo vamzdyną, ypač kai mokoma dideliu mastu.

    Kas konkrečiai bus kuriama

    Abi pusės skelbia dirbsiančios kartu, kad sukurtų infrastruktūrą, galinčią nuolat maitinti sustiprinamojo mokymosi sistemas dideliais patirties srautais. Tam numatoma naudoti „Nvidia“ „Grace Blackwell“ lustus, taip pat „Vera Rubin“ platformą, orientuotą į naujos kartos skaičiavimą DI užduotims.

    Tokie projektai paprastai apima ne tik spartesnę aparatinę įrangą, bet ir efektyvesnį duomenų generavimą, simuliacijų paleidimą, eksperimentų valdymą bei mokymo stabilumą. Būtent šiose vietose sustiprinamasis mokymasis dažnai atsiremia į sąnaudų ir mastelio ribas.

    „Kita DI riba yra supermokiniai, tai yra sistemos, kurios nuolat mokosi iš patirties“, – sakė „Nvidia“ vadovas Jensenas Huangas.

    „Tyrėjai daugmaž išsprendė lengvesnę DI problemą, kaip sukurti sistemas, kurios žino tai, ką žmonės jau žino. Dabar reikia išspręsti sunkesnę problemą, kaip sukurti sistemas, kurios pačios atranda naujas žinias“, – sakė Davidas Silveris.

    Milijardai į naujas laboratorijas

    „Ineffable Intelligence“ balandį pranešė pritraukusi rekordinę pradinę investiciją – apie 1,0 mlrd. eurų. Raundui bendrai vadovavo rizikos kapitalo fondai „Sequoia“ ir „Lightspeed“, dalyvavo ir pati „Nvidia“, taip pat DST Global, „Index“, „Google“ bei Jungtinės Karalystės suverenus DI fondas.

    Šis sandoris išryškina platesnę tendenciją: buvę didžiųjų technologijų įmonių tyrėjai vis dažniau kuria atskiras DI laboratorijas, o investuotojai jas finansuoja dar labai ankstyvame etape. Rinkoje formuojasi lenktynės ne tik dėl talentų, bet ir dėl skaičiavimo resursų bei prieigos prie pažangiausių lustų.

    „Nvidia“ partnerystė su „Ineffable Intelligence“ taip pat parodo, kaip lustų gamintojas stiprina ryšius su laboratorijomis, kurios gali tapti ilgalaikiais didžiulės infrastruktūros pirkėjais. Tuo pat metu tokios laboratorijos tikisi, kad glaudus darbas su aparatūros kūrėjais suteiks pranašumą kuriant efektyvesnius ir stabilesnius mokymo procesus.

  • „DeepMind“ alumnai kuria startuolius: per 18 mėnesių – 112 naujų komandų, daug jų dirba su DI

    „DeepMind“ alumnai kuria startuolius: per 18 mėnesių – 112 naujų komandų, daug jų dirba su DI

    Nauji duomenys rodo, kad buvę „Google DeepMind“ darbuotojai ir tyrėjai per pastaruosius 18 mėnesių Europoje ir už jos ribų įkūrė arba ruošiasi įkurti dešimtis startuolių. Iš viso identifikuoti 112 žmonių, kurie jau paleido naujas įmones arba viešai nurodo dirbantys vadinamuoju stealth režimu.

    Šiuos skaičius surinko investuotojams ir rizikos kapitalo fondams duomenis teikianti bendrovė „Evertrace“. Informacija rinkta iš viešų šaltinių, įskaitant įmonių registrus, patentus ir mokslinių tyrimų finansavimo duomenis.

    Pastaruoju metu daug dėmesio sulaukė buvusio „DeepMind“ tyrėjo Davido Silverio kuriama Jungtinės Karalystės DI laboratorija „Ineffable Intelligence“, kuri pritraukė apie 1 milijardą eurų pradinio finansavimo. Tačiau „Evertrace“ teigimu, tai tik labiausiai matomas pavyzdys platesnėje tendencijoje, kai „DeepMind“ patirtį turintys specialistai kuria naują startuolių bangą.

    Startuolių geografija ir stealth banga

    Iš 112 identifikuotų atvejų didžiausia dalis fiksuota JAV, reikšminga dalis tenka Jungtinei Karalystei, o likusieji pasiskirstę po įvairias Europos šalis. Duomenyse išskiriama, kad 38 žmonės jau įkūrė naują bendrovę, o 74 pasirinko stealth statusą.

    Stealth dažniausiai reiškia ankstyvą startuolio stadiją, kai komanda dar neviešina produkto ar detalių, tačiau rinkoje jau aktyviai telkia žmones, kapitalą ir partnerius. Vis dėlto ne kiekvienas toks įrašas būtinai baigiasi naujos įmonės registracija, todėl dalis atvejų gali būti tik pasirengimas ar darbinis etapas.

    Kas kuria naujas komandas

    Tarp ryškesnių vardų minimas buvęs „DeepMind“ mokslininkas ir Niujorko universiteto profesorius Saining Xie, siejamas su reikšmingais darbais generatyvinių modelių srityje. Jis prisidėjo prie projekto, kuris paskatino diffusion transformer kryptį, o dabar eina vieno iš DI startuolių vadovaujančias mokslo pareigas.

    JAV rinkoje taip pat išskiriamas startuolis „Humans&“, kurį bendraįkūrė buvęs „DeepMind“ mokslininkas ir Stanfordo universiteto profesorius Noah Goodman. Ši įmonė pozicionuoja savo produktus kaip orientuotus į žmogaus darbo stiprinimą, o ne pakeitimą, ir skelbė apie maždaug 440 milijonų eurų pradinį finansavimą.

    Jungtinėje Karalystėje tarp pavyzdžių įvardijamas buvęs „DeepMind“ mokslininkas Olivier Henaff, bendraįkūręs „Cursive“, kuri kuria bazinių DI modelių sprendimus. Taip pat minima, kad dalis buvusių praktikantų pasirinko startuolių kelią, kurdami produktus nuo vizijos ir kalbos modelių iki sveikatos duomenų infrastruktūros.

    Europoje startuolių kryptys apima ne tik bendrus DI platformų projektus, bet ir nišinius sprendimus, pavyzdžiui, teisinių technologijų ar gynybos technologijų segmentuose. Viena iš tendencijų, atsispindinčių pavyzdžiuose, yra DI agentų ir įrankių kūrimas, kai programinė įranga ne tik generuoja turinį, bet ir vykdo užduotis, integruojasi su verslo sistemomis bei automatizuoja procesus.

    Kodėl „DeepMind“ tampa steigėjų kalve

    „Evertrace“ bendraįkūrėjas Jacobas Houlbergas šią dinamiką lygina su ankstesnėmis Europos technologijų bangomis, kai tokios bendrovės kaip „Klarna“ ar „Spotify“ tapo talentų ir naujų įmonių šaltiniu. Logika paprasta: kai vienoje vietoje sukaupiama daug aukšto lygio kompetencijos, vėliau ji natūraliai „išsisklaido“ į rinką per naujus projektus.

    Ši banga svarbi ir investuotojams, nes „DeepMind“ patirtis rinkoje dažnai veikia kaip kokybės signalas: tai rodo darbą su pažangiais modeliais, griežtomis tyrimų praktikomis ir didelio masto sistemomis. Kartu tai didina konkurenciją, nes vis daugiau komandų taikosi į tas pačias sritis, ypač į bazinius modelius, agentus ir pritaikomąją infrastruktūrą.

    Nors dalis startuolių dar veikia tyliai, pats skaičius leidžia daryti išvadą, kad DI verslų kūrimo tempas, paremtas buvusių „DeepMind“ darbuotojų kompetencijomis, išlieka aukštas. Artimiausiais mėnesiais rinkoje tikėtina daugiau viešų pristatymų, finansavimo raundų ir komandų, kurios iš stealth pereis į atvirą veiklos fazę.

    „Matome, kad „DeepMind“ DI srityje daro tai, ką „Klarna“ ir „Spotify“ kadaise padarė Europos technologijoms“, – sakė Jacobas Houlbergas.

    „Davidas Silveris yra antraščių herojus, tačiau tikroji istorija yra tai, kas ateina po jo“, – pridūrė jis.

  • Masinis talentų bėgimas iš „Google“ ir „Meta“: kuriasi DI startuoliai, renka milijardus eurų

    Masinis talentų bėgimas iš „Google“ ir „Meta“: kuriasi DI startuoliai, renka milijardus eurų

    Didžiosios technologijų bendrovės, tokios kaip „Google“ ir „Meta“, susiduria su ryškiu talentų nutekėjimu: dalis aukščiausio lygio DI tyrėjų palieka korporacijas ir kuria nuosavas įmones. Investuotojai į šiuos ankstyvos stadijos DI laboratorijų projektus pila rekordiškai dideles sumas, o kai kurie startuoliai pinigus pritraukia per kelis mėnesius nuo įkūrimo.

    Viena ryškiausių istorijų – buvusio „Google DeepMind“ tyrėjo Davido Silverio startuolis „Ineffable Intelligence“, kuris paskelbė pritraukęs apie 1,0 mlrd. eurų pradinį finansavimą. Tai išskirtinis atvejis rinkoje, kurioje tradiciškai didžiausios sumos skiriamos jau įrodžiusioms produktą įmonėms, o ne ką tik susikūrusioms komandoms.

    Kodėl tyrėjai išeina?

    Rizikos kapitalo atstovai aiškina, kad didžiosios DI laboratorijos vis labiau spaudžiamos greitai parodyti apčiuopiamą verslo grąžą. Dėl to siaurėja tyrimų kryptys, o eksperimentinėms idėjoms, kurios nepadeda laimėti artimiausios konkurencinės lenktynės, dažniau pristinga laiko ir resursų.

    „Kai dalyvauji lenktynėse, natūraliai susiaurini fokusą. Tai sukuria vakuumą: ištisos tyrimų sritys atsiduria paraštėse ne todėl, kad jos nesvarbios, o todėl, kad nelaimi čia ir dabar“, – sakė rizikos kapitalo valdytoja Elise Stern.

    Milijardai už pažadą ir komandą

    Kartu su „Ineffable Intelligence“ minimi ir kiti projektai, kuriuos steigia buvę pirmaujančių laboratorijų darbuotojai: pavyzdžiui, pranešama, kad Timas Rocktäschelis siekia pritraukti iki 0,9 mlrd. eurų savo kuriamam startuoliui „Recursive Superintelligence“. Kiti pavyzdžiai rodo tą pačią tendenciją: stambūs čekiai vis dažniau keliauja komandų reputacijai ir ambicijai, o ne brandžiam produktui.

    Šis modelis veikia ir todėl, kad investuotojai tokius steigėjus laiko turinčiais unikalų pranašumą: jie jau yra matę, kas veikia dideliu mastu, ir gerai supranta, kokios idėjos viduje lieka neįgyvendintos. Dėl to nauji startuoliai dažnai taikosi į konkrečias nišas, kurias korporacijos laikinai nustumia į šalį.

    Ieško spragų už didžiųjų ribų

    Viena iš krypčių – DI taikymas lustų kūrime, kur pasitikėjimas ir neutralumas tampa strateginiu pranašumu. Pavyzdžiui, „Ricursive Intelligence“ kuria įrankius, skirtus padėti lustų dizainui, o jos steigėjos Anna Goldie ir Azalia Mirhoseini anksčiau dirbo „Google DeepMind“ ir „Anthropic“ aplinkoje, prisidėdamos prie automatizuoto lustų projektavimo iniciatyvų.

    „Kad lustų gamintojai patikėtų mums savo vertingiausia intelektine nuosavybe, turime būti neutrali pusė. To nebūtų įmanoma užtikrinti, jei būtume „Google“ viduje“, – sakė Anna Goldie.

    Kitos komandos kuria autonominių laboratorijų idėjas, o dar kiti startuoliai stengiasi peržengti vyraujančią didžiųjų kalbos modelių paradigmą, ieškodami patikimesnio elgesio realiame pasaulyje. Pabrėžiama, kad DI jau juda už ekranų ribų į pramonę, robotiką ir sveikatos apsaugą, kur svarbūs tokie aspektai kaip priežastingumas, stabilumas ir aiškinamumas.

    Tuo pat metu naujai besikuriančios įmonės aktyviai samdo iš tų pačių talentų baseinų: iš buvusių darbdavių bei kitų rinkos lyderių. Tai dar labiau kaitina atlygių konkurenciją ir didina spaudimą didžiosioms bendrovėms išlaikyti tyrėjus, kurie gali pasirinkti kurti savo verslą su investuotojų užnugariu.