بتقييم قدره مليار دولار أمريكي، يجمع Imbue تمويلًا بقيمة 200 مليون دولار أمريكي للانتقال إلى المرحلة التالية من الوكيل.

المصدر الأصلي: SenseAI

مصدر الصورة: تم إنشاؤها بواسطة Unbounded AI‌

كانت النماذج الكبيرة في حالة ركود، ولكن يبدو أن جنون التمويل في اتجاه الوكيل لا يزال على قدم وساق. حصلت Imbue مؤخرًا على 200 مليون دولار أمريكي في تمويل السلسلة B، وتجاوز تقييمها مليار دولار أمريكي. المستثمر الرئيسي هو معهد Astera، وهي منظمة غير ربحية أنشأها ملياردير العملات المشفرة جيد ماكالب، وفي الوقت نفسه، يعد كل من Nvidia، وKyle Vogt، الرئيس التنفيذي لشركة Cruise ذاتية القيادة التابعة لجنرال موتورز، والمؤسس المشارك لشركة Notion، سيمون لاست، مستثمرين أيضًا. في هذه الجولة من التمويل، ساعد المستثمرون شركة Imbue على النمو لتصبح شركة وحيدة القرن جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي. قد لا تتمكن النماذج اللغوية الكبيرة من منافسة Open AI، ولكن عندما يتعلق الأمر بالوكيل، فمن الصعب تحديد من سيكون "OpenAI" في هذا المجال.

باعتبارها شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن Imbue تشبه إلى حد كبير مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي الموجه نحو التكنولوجيا، فهي تبدأ من سيناريو البرمجة وتلتزم بتدريب القدرات المنطقية للنموذج بحيث يمكن لأي شخص تخصيص ذكاءه الاصطناعي الخاص. عامل.

على الرغم من أن قيمتها البالغة مليار دولار أمريكي قد جعلتها في المقدمة، إلا أن Imbue نفسها لا تزال في مرحلة مبكرة جدًا، مع 20 موظفًا فقط ولا توجد منتجات ناضجة بعد. "يرتبط هذا أيضًا ارتباطًا وثيقًا بقيم الشركة. قال المؤسسون إن طريق Imbue إلى التسويق لا يزال طويلاً. أثناء عملية التمويل، تجنبوا عمدا الاجتماعات مع شركات رأس المال الاستثماري. وستكون المنظمات غير الربحية أكثر صبرًا مع نمو الشركة.

فريق Imbue صغير، لكن أعضاء الفريق لديهم خلفيات متنوعة للغاية ولديهم خبرة غنية في الذكاء الاصطناعي وعلم الأعصاب وفيزياء البلازما وغيرها من التخصصات.

قال Sense: من الجدير بالذكر أن Imbue هي واحدة من الشركات الناشئة القليلة في مجال الذكاء الاصطناعي التي تقودها سيدات أعمال. يركز المؤسس كانجون على "الأشخاص" و"الثقافة" والمنظمات الاجتماعية، وهو ملتزم بتحقيق الذكاء العام من خلال فهم الطريقة التي تفكر بها الآلات. بعد التخرج، انضم كانجون إلى Dropbox كرئيس للموظفين ونجح في تنمية الشركة من 300 إلى 1500 شخص، ثم أسس لاحقًا The Archive and Sourceress، وهي منصة توظيف تعمل بالذكاء الاصطناعي استثمرت فيها شركة YC.

إنهم يهدفون إلى مسار العميل، استنادًا إلى نماذج لغوية واسعة النطاق للغاية، ويعملون باستمرار على تحسين قدرات التفكير في الذكاء الاصطناعي وإثراء سيناريوهات العميل، على أمل تحقيق ذكاء الذكاء الاصطناعي الكامل في أجهزة الكمبيوتر الفائقة. يمكن للأشخاص تعيين الوكلاء بوظائف مختلفة وفقًا لأهدافهم الخاصة. .خدماتنا وأعمالنا اليومية.

1. يحتاج الوكيل الفعال إلى تدريب قدرات تفكير قوية

ويقولون إن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية محدودة للغاية في قدرتها على إكمال المهام البسيطة نيابة عن المستخدمين، وبينما يمكن توقع التقدم السريع في السنوات القادمة، فلن يحدث ذلك حتى يتمكن عملاء الذكاء الاصطناعي من تحقيق أهداف أكثر تعقيدًا بطريقة قوية حقًا. طريقة آمنة وقابلة للاستخدام، ولا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به.

غالبًا ما يُعتبر الاستدلال العقبة الرئيسية أمام إكمال العامل الفعال. فهو يتضمن القدرة على التعامل مع عدم اليقين، ومعرفة متى يجب تغيير الأساليب، وطرح الأسئلة، وجمع معلومات جديدة، والتعامل مع مواقف الحياة الواقعية المعقدة والصعبة. القدرة على التنبؤ بالمشكلات. من أجل إنشاء نموذج استدلالي موثوق، تتبنى Imbue منهج "المكدس الكامل": تدريب النموذج الأساسي، وبناء عوامل وواجهات تجريبية، واستثمار الموارد في أدوات البنية التحتية، والتعلم المستمر للآلية الأساسية لتشغيل النموذج.

• **طبقة النموذج. ** النماذج الكبيرة جدًا التي تم تدريبها بواسطة Imbue تحتوي على أكثر من 100 مليار معلمة. وبسبب استثمار NVIDIA، لديهم ** حوالي 10000 مجموعة H100 **، مما يسمح لهم بتنفيذ كل شيء بسرعة بدءًا من بيانات التدريب وحتى آليات الهندسة والاستدلال. نفس عدد المعالجات المستخدمة في OpenAI لتدريب GPT-3.

• **طبقة الوكيل. ** حاليًا، تقوم Imbue بشكل أساسي بتطوير وكلاء للترميز الداخلي، كما تقوم أيضًا باحتضان المزيد من اتجاهات الوكلاء.

• **طبقة الواجهة. **واجهة الدردشة الحالية بالذكاء الاصطناعي هي في الأساس واجهة skeuomorphic. يعتقد الفريق أن هذه ليست بالضرورة أفضل طريقة للتفاعل. قد تكون الواجهة التفاعلية الجديدة قادرة على التعامل بشكل أفضل مع قوة العميل وقدراته التعاونية وشعوره بالثقة. ويمكنه فهم العالم ويكون أكثر واقعية.

• **طبقة الأداة. ** تستثمر Imbue الكثير من الموارد في الأنظمة الداخلية، سواء كان ذلك صفحات فحص الأخطاء أو التصور للوكلاء والنماذج، وتحسين بناء أدوات الكفاءة يمكن أن يجعل العملية برمتها أكثر وضوحًا، وفي الوقت نفسه، يمكن أن تضخ أفكارًا جديدة في أدوات المنتج الخارجية.

• **المستوى النظري. **نشر الباحثون المتخصصون مقالات حول الأساس النظري للتعلم الخاضع للإشراف الذاتي والقوانين الأساسية لتعلم النظام مثل التحكم في الشبكات العصبية، ويعتقدون أنه فقط من خلال الفهم العميق لنظرية التعلم العميق يمكننا فهم الآلية الأساسية وراء عملية التعلم بشكل أفضل نماذج لغوية كبيرة..

شكل نهج "المكدس الكامل" هذا تدريجيًا دورة للأمام. يمكن أن يساعد تصميم الوكلاء والأدوات التي يمكن استخدامها داخليًا في Imbue على التكرار على نماذج أفضل بشكل أسرع، وبالتالي فتح المزيد من الوكلاء المفيدين وإنشاء نماذج أفضل. يمكن لنظريات البحث أن تعزز فهم الشبكات العصبية، مما قد يؤدي بعد ذلك إلى تصميم أفضل لبنيات النماذج.

2. قم بالتطوير باستخدام وكيل الترميز كنقطة دخول

اختار Imbue سيناريو الترميز كنقطة دخول للوكيل منذ البداية، ويرجع ذلك أساسًا إلى:

• **الاستخدام شرط ضروري للابتكار. ** عندما يتم استخدام المنتجات التي تم تطويرها بشكل متكرر في العمل اليومي للشخص، يمكن إيلاء المنتج الاهتمام الكافي ويمكن الحصول على معلومات كافية للتحسين اللاحق.

• **يمكن أن يؤدي حل مشكلات التشفير إلى تحسين قدرات التفكير المنطقي للنموذج. **ربما لأن الكود هو أحد أمثلة الاستدلال الصريح القليلة على الإنترنت، فإن التدريب على الكود يمكن أن يؤدي في كثير من الأحيان إلى تحسين قدرات الاستدلال للنموذج. ولأن مشاكل البرمجة موضوعية للغاية (إما أن يجتاز الكود الاختبار أو لا يجتازه)، فإنه يشكل قاعدة اختبار مثالية لفهم ما إذا كان يتم إجراء تحسينات ذات معنى على النظام الأساسي.

• ** مهارات الترميز مهمة لحل المشكلات بشكل نهائي. **يعد إنشاء التعليمات البرمجية وسيلة فعالة للوكيل لحل المشكلات. تُترجم القدرة الأكبر على البرمجة مباشرةً إلى وكيل من المرجح أن يكمل المهام المعقدة بنجاح. (على سبيل المثال، الوكيل الذي يكتب استعلام SQL للحصول على معلومات في جدول من المرجح أن يلبي طلب المستخدم أكثر من الوكيل الذي يحاول تجميع نفس المعلومات دون استخدام أي تعليمات برمجية.)

• ** وكيل الترميز له أهمية استراتيجية مهمة. ** مع تحسن الوكلاء وتوليهم المزيد من عملنا، تتحسن أيضًا سرعة البحث والهندسة في شركة Imbue Corporation. لا يساعد هذا في بناء نظام البرنامج فحسب، بل يتيح أيضًا الخطوة التالية المتمثلة في إنشاء النماذج الأولية بمساعدة القدرة على ترميز الوكيل.

لكن Imbue لا تخطط حاليًا لفتح وكيل الترميز، بل أصبحت وسيلة لتحسين الوكيل. ومع نضوج المنتج، سيتم نشر الأدوات والنماذج المقابلة للعامة.

عندما نبني عملاء الذكاء الاصطناعي، فإننا في الواقع نبني أجهزة كمبيوتر ذكية تفهم أهدافنا، وتتواصل بشكل استباقي، وتعمل لصالحنا في الخلفية. اليوم، لا يمكننا العيش بدون أجهزة الكمبيوتر لأنه من الصعب إنجاز أي شيء إذا لم نكن أمامها. سوف تغير عوامل الذكاء الاصطناعي المفيدة حقًا هذا الأمر بشكل جذري، مما يسمح لنا بالتركيز على الأشياء التي نهتم بها حقًا.

هذه هي رؤية Imbue: **نريد أن نبني أجهزة كمبيوتر شخصية حقيقية تمنحنا الحرية والكرامة والقوة للقيام بما نحبه. **

"إذا بنينا هذه التكنولوجيا بشكل مدروس، يمكننا أن نعيش في عالم لم نعد بحاجة فيه إلى الالتصاق بالشاشة، ويمكن لأجهزة الكمبيوتر أن تساعدنا في إزالة الحواجز بين الأفكار والتنفيذ. سنكون أحرارًا في استكشاف فضولنا واكتشاف روتين الكون، أو ابتكر الفن، أو تعرف على بعضكما البعض بشكل أعمق، أو خذ الوقت الكافي للاستمتاع بالحياة.

وفي الوقت نفسه، يولي Imbue أيضًا اهتمامًا وثيقًا بالمخاطر الأمنية للذكاء الاصطناعي وقد نفذ بالفعل أعمالًا في ثلاثة مجالات:

• تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي للتفكير باللغة الطبيعية ويكونون مشروطين تمامًا بأهداف المستخدم النهائي.

• متابعة المبادئ الأساسية للتعلم العميق لتحسين فهم أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر أهمية اليوم.

• تطوير أدوات لصانعي السياسات لفهم المجموعة الواسعة من التوصيات التنظيمية وترجمتها إلى سياسات تحمي الناس.

مراجع