Odyssey привлекла 310 миллионов долларов в рамках раунда серии B при оценке в 1,45 миллиарда долларов для развития мировых моделей ИИ

Гонка за создание следующего поколения искусственного интеллекта все больше выходит за рамки языковых моделей. Odyssey, исследовательская лаборатория ИИ в Пало-Альто, специализирующаяся на мировых моделях, привлекла 310 миллионов долларов в рамках раунда серии B при оценке в 1,45 миллиарда долларов. Раунд был возглавлен компанией Natural Capital и включал участие Amazon, AMD Ventures, GV, EQT, In-Q-Tel (IQT) и нескольких существующих инвесторов, что ставит компанию среди наиболее финансируемых стартапов, разрабатывающих системы ИИ, способные понимать и模拟ровать физический мир.

Компания Odyssey была основана ветеранами технологии самоходных транспортных средств Оливером Кэмероном и Джеффом Хоуком. Odyssey разрабатывает модели ИИ, предназначенные для изучения причинности, физики и динамики окружающей среды, а не сосредоточения внимания исключительно на генерации языка. Компания считает, что эти системы в конечном итоге могут привести к прорывам в таких областях, как робототехника, игры, наука, здравоохранение, образование, оборона и другие отрасли.

Растущая ставка на мировые модели

Хотя большие языковые модели доминировали в дискуссиях об ИИ в последние несколько лет, многие исследователи считают мировые модели важным следующим шагом. В отличие от языковых моделей, которые в основном предсказывают слова, мировые модели пытаются предсказать, как окружающая среда меняется с течением времени и как объекты взаимодействуют друг с другом.

Этот подход привлек все больше внимания со стороны некоторых из наиболее влиятельных фигур в отрасли. Компании и исследовательские группы, от Google DeepMind и Waymo до новых стартапов,最近 инвестировали значительные средства в исследования мировых моделей, отражая более широкое убеждение, что будущие системы ИИ будут нуждаться в более глубоком понимании физического мира.

Руководство Odyssey утверждает, что язык alone не может охватить многие аспекты реальности, включая физические динамики, поведение человека, язык тела и причинно-следственные отношения. Компания считает мировые модели новой категорией фундаментальных моделей, способных поддерживать гораздо более широкий спектр реальных приложений.

AWS становится предпочтительным партнером Odyssey по облачным вычислениям

Вместе с объявлением о финансировании Odyssey раскрыла стратегическое партнерство с Amazon Web Services. AWS станет предпочтительным облачным провайдером компании, и Odyssey планирует развернуть чипы AWS Trainium вместе с другими устройствами для обучения и запуска своих все более требовательных моделей.

Партнерство подчеркивает появляющийся передовой рубеж в отрасли ИИ. По мере роста спроса на вычислительные ресурсы для ИИ облачные провайдеры и производители чипов конкурируют за предложение альтернатив доминирующей экосистеме Nvidia GPU. Для Amazon Odyssey представляет собой высокопрофильного клиента, способного тестировать оборудование Trainium на некоторых из наиболее вычислительно интенсивных задач ИИ, которые в настоящее время разрабатываются.

Мировые модели требуют огромных вычислительных ресурсов, поскольку они должны генерировать последовательные, интерактивные симуляции, сохраняя при этом понимание физических законов и долгосрочной динамики окружающей среды. Способность эффективно обучать эти системы может стать значительным конкурентным преимуществом, когда эта область будет развиваться.

Строительство к “моменту GPT-3” для мировых моделей

Odyssey провела последние три года, разрабатывая все более сложные системы мировых моделей. Согласно компании, каждый последующий выпуск расширил возможности симуляций, генерируемых ИИ.

Ее модель Odyssey-2 была сосредоточена на улучшении физической реальности и последовательности окружающей среды. Odyssey-2 Max продвинулась дальше в физике-основанную симуляцию и интерактивность в реальном времени, стремясь создать среды, которые ведут себя более как реальный мир, а не просто генерируют визуально убедительное видео.

Компания также представила несколько заметных исследовательских проектов. Starchild-1 ввела многомодальные возможности в моделирование мира, объединив визуальное и аудио понимание. Agora-1 позволила нескольким людям и агентам ИИ взаимодействовать в общей симулированной среде в реальном времени. PROWL продемонстрировала, как мировые модели могут улучшаться посредством активного исследования, позволяя системам ИИ учиться на своих собственных опытах и ошибках.

Вместе эти проекты представляют собой усилия Odyssey по переходу от статической генерации ИИ к системам, способным понимать и взаимодействовать с динамическими окружающими средами.

Руководство Odyssey считает, что эта область приближается к важному поворотному моменту, подобному моменту, когда GPT-3 продемонстрировала потенциал крупномасштабных языковых моделей. Новое финансирование предназначено для обеспечения инфраструктуры, вычислительных ресурсов и исследовательских возможностей, необходимых для достижения этой цели.

Будущие последствия мировых моделей

Если мировые модели продолжат улучшаться, их влияние может распространиться далеко за пределы современных чат-ботов и систем генерации контента. Одним из наиболее непосредственных применений может быть робототехника, где машины должны понимать физические окружающие среды, предсказывать результаты и адаптироваться к меняющимся условиям в реальном времени. Вместо того, чтобы полагаться на дорогостоящее тестирование в реальном мире, будущие роботы могли бы быть обучены обширно внутри высокореалистичных симуляций до их развертывания.

Эта технология также может изменить отрасли, которые сильно полагаются на моделирование сложных систем. В здравоохранении исследователи могли бы использовать мировые модели для симуляции прогресса заболеваний или тестирования стратегий лечения. В научных исследованиях они могут помочь моделировать химические реакции, климатические системы или биологические процессы, которые трудно, дорого или длительны для изучения напрямую. Автономные транспортные средства, логистические сети и системы промышленной автоматизации также могут извлечь выгоду из ИИ, способного предсказать, как реальные окружающие среды будут развиваться с течением времени.

Игры представляют собой еще одну область, где мировые модели могут иметь значительное влияние. Вместо того, чтобы полагаться на手одельные среды и сценарные взаимодействия, будущие игры могут включать ИИ-генерируемые миры, которые развиваются динамически и реагируют интеллектуально на поведение игрока. Аналогичные возможности в конечном итоге могут быть использованы для тренировочных симуляций в таких областях, как авиация, оборона, реагирование на чрезвычайные ситуации и образование.

Несмотря на обещания, остаются значительные технические проблемы. Создание симуляций, точно отражающих сложность физического мира, требует огромных вычислительных ресурсов, огромных объемов данных для обучения и достижений в области рассуждения и долгосрочного прогнозирования. Будут ли мировые модели в конечном итоге фундаментальным слоем будущих систем ИИ, остается открытым вопросом, но растущие инвестиции по всему сектору предполагают, что многие исследователи считают их одним из наиболее важных рубежей за пределами языковых моделей.