При оценке в 1 миллиард долларов США Imbue привлекает финансирование в размере 200 миллионов долларов США для перехода на следующий этап Agent.

Первоисточник: SenseAI

Источник изображения: Создано Unbounded AI‌

Большие модели остались в стороне, но увлечение финансированием в направлении агентов, похоже, все еще в самом разгаре. Недавно Imbue получила финансирование в размере 200 миллионов долларов США в рамках серии B, а ее оценка превысила 1 миллиард долларов США. Ведущим инвестором является Astera Institute, некоммерческая организация, основанная криптовалютным миллиардером Джедом Маккалебом.В то же время Nvidia, Кайл Фогт, генеральный директор компании General Motors по производству беспилотных автомобилей Cruise, и соучредитель Notion Саймон Ласт также являются инвесторов в этом раунде финансирования.Инвесторы помогли Imbue вырасти в нового единорога в области искусственного интеллекта. Большие языковые модели, возможно, не смогут конкурировать с Open AI, но когда дело доходит до Agent, трудно сказать, кто будет «OpenAI» в этой области.

Imbue, начинающая компания в области агентов искусственного интеллекта, больше похожа на технологическую исследовательскую лабораторию искусственного интеллекта. Она начинается со сценария программирования и стремится тренировать способности рассуждения модели, чтобы каждый мог настроить свой собственный искусственный интеллект. агент.

Несмотря на то, что оценка компании в 1 миллиард долларов США вышла на передний план, сама Imbue все еще находится на очень ранней стадии: у нее всего 20 сотрудников и еще нет зрелых продуктов. Это также тесно связано с ценностями компании.Основатели заявили, что путь Imbue к коммерциализации еще долгий.В процессе финансирования они сознательно избегали встреч с венчурными компаниями.Некоммерческие организации будут более терпеливы к росту компании.

Команда Imbue небольшая, но ее члены имеют очень разное образование и богатый опыт в области искусственного интеллекта, нейробиологии, физики плазмы и других дисциплин.

Sense сказал: Стоит отметить, что Imbue — один из немногих стартапов в области искусственного интеллекта, возглавляемых женщинами-предпринимателями. Основатель Канджун фокусируется на «людях», «культуре» и социальных организациях и стремится реализовать общий интеллект, понимая, как думают машины. После окончания учебы Канджун присоединился к Dropbox в качестве руководителя аппарата и увеличил штат сотрудников с 300 до 1500. Позже он основал The Archive and Sourceress, платформу для подбора искусственного интеллекта, проинвестированную YC.

Они стремятся к треку агентов, основанному на сверхкрупномасштабных языковых моделях, постоянно улучшая возможности ИИ-рассуждения и обогащая сценарии агентов, надеясь достичь полного интеллекта ИИ на суперкомпьютерах.Люди могут назначать агентам различные функции в соответствии со своими собственными целями. Услуги и наша повседневная работа.

1. Эффективному агенту необходимо тренировать сильные логические способности.

Они говорят, что нынешние системы ИИ очень ограничены в своих возможностях выполнять простые задачи от имени пользователей, и хотя в ближайшие годы можно ожидать быстрого прогресса, этого не произойдет до тех пор, пока агенты ИИ не смогут достигать более сложных целей с помощью действительно мощного, безопасный и удобный способ. , предстоит еще много работы.

Рассуждение часто считается основным препятствием на пути к созданию эффективного агента. Оно включает в себя способность справляться с неопределенностью, знать, когда следует изменить методы, задавать вопросы, собирать новую информацию и справляться со сложными и трудными жизненными ситуациями. Умение прогнозировать проблемы. Для создания надежных моделей вывода Imbue применяет «полный стек» подход: обучение базовых моделей, создание экспериментальных агентов и интерфейсов, инвестирование ресурсов в инфраструктурные инструменты и постоянное изучение основных механизмов работы моделей.

• **Слой модели. **Очень большие модели, обученные Imbue, имеют более 100 миллиардов параметров.Благодаря инвестициям NVIDIA у них около 10 000 кластеров H100, что позволяет им быстро выполнять все: от обучающих данных до архитектуры и механизмов вывода.Итерации — о такое же количество процессоров OpenAI использовалось для обучения GPT-3.

• **Агентный уровень. ** В настоящее время Imbue в основном разрабатывает агенты для внутреннего кодирования, а также развивает новые агентные направления.

• **Интерфейсный уровень. **Текущий интерфейс чата ИИ в основном скевоморфен. Команда считает, что это не обязательно лучший способ взаимодействия. Новый интерактивный интерфейс может лучше учитывать надежность, возможности совместной работы и чувство доверия агентов. Они могут понимать мир и быть более реалистичными.

• **Слой инструментов. ** Imbue вкладывает много ресурсов во внутренние системы, будь то проверка ошибок или страницы визуализации для агентов и моделей. Улучшение конструкции инструментов эффективности может сделать весь процесс более наглядным и в то же время может привнести свежие идеи. во внешние инструменты продукта.

• **Теоретический уровень. **Исследователи Imbue опубликовали статьи о теоретической основе самостоятельного обучения и основных законах системного обучения, таких как управление нейронными сетями. Они считают, что только глубоко понимая теорию глубокого обучения, мы можем лучше понять основной механизм, лежащий в основе процесса обучения. больших языковых моделей.

Этот подход «полного стека» постепенно сформировал форвардный цикл. Разработка агентов и инструментов, которые можно использовать внутри компании, может помочь Imbue быстрее работать над лучшими моделями, тем самым открывая больше полезных агентов и создавая более качественные модели. Исследование теорий может способствовать пониманию нейронных сетей, что затем может привести к лучшему проектированию архитектур моделей.

2. Разработка с использованием агента кодирования в качестве точки входа.

Imbue с самого начала выбрала сценарий кодирования в качестве точки входа для агента, главным образом потому, что:

• **Использование — необходимое условие инноваций. **Когда разработанные продукты часто используются в повседневной работе, продукту можно уделить достаточно внимания и получить достаточно информации для последующей оптимизации.

• **Решение проблем с кодированием может улучшить возможности рассуждения модели. **Возможно, поскольку код является одним из немногих явных примеров вывода в Интернете, обучение с помощью кода часто может улучшить возможности вывода модели. А поскольку проблемы программирования очень объективны (код либо проходит тест, либо нет), он образует идеальную испытательную площадку для понимания того, вносятся ли значимые улучшения в базовую систему.

• **Навыки программирования важны для окончательного решения проблем. **Генерация кода — эффективный способ решения проблем Агента. Более широкие возможности кодирования напрямую преобразуются в агента, который с большей вероятностью успешно выполнит сложные задачи. (Например, агент, который пишет SQL-запрос для получения информации в таблице, с большей вероятностью удовлетворит запрос пользователя, чем агент, который пытается собрать ту же информацию без использования какого-либо кода.)

• **Кодирующий агент имеет важное стратегическое значение. ** По мере того, как агенты совершенствуются и берут на себя большую часть нашей работы, растет и скорость исследований и разработок в Imbue Corporation. Это не только помогает построить программную систему, но и позволяет перейти к следующему этапу прототипирования с помощью возможности кодирования Агента.

Но Imbue на данный момент не планирует открывать кодирование агента, это стало способом улучшения агента. По мере развития продукта соответствующие инструменты и модели будут публиковаться.

Когда мы создаем агентов искусственного интеллекта, мы на самом деле создаем умные ПК, которые понимают наши цели, активно общаются и работают на нас в фоновом режиме. Сегодня мы не можем жить без компьютеров, потому что трудно что-либо сделать, если мы не находимся перед ними. По-настоящему полезные агенты ИИ коренным образом изменят эту ситуацию, позволяя нам сосредоточиться на вещах, которые нас действительно волнуют.

Таково видение Imbue: **Мы хотим создавать настоящие персональные компьютеры, которые дадут нам свободу, достоинство и свободу действий, чтобы делать то, что мы любим. **

«Если мы вдумчиво создадим эту технологию, мы сможем жить в мире, где нам больше не нужно быть приклеенными к экрану, а компьютеры помогут нам устранить барьеры между идеями и их реализацией. Мы будем свободны исследовать свои любопытства и открывать для себя новые возможности». рутина вселенной, творите искусство, узнавайте друг друга глубже или просто найдите время, чтобы насладиться жизнью».

В то же время Imbue также уделяет пристальное внимание рискам безопасности ИИ и уже провела работу по трем направлениям:

• Создавайте агенты искусственного интеллекта, которые будут рассуждать на естественном языке и полностью зависеть от целей конечного пользователя.

• Следовать фундаментальным принципам глубокого обучения, чтобы улучшить понимание наиболее важных современных систем искусственного интеллекта.

• Разработать инструменты, позволяющие политикам понять широкий спектр нормативных рекомендаций и воплотить их в политику, защищающую людей.

Рекомендации