宣布这一点 META揭示了一个明算AI实验室 向技术世界发送明显的信号。人工通用情报的竞赛正在加速。通过一项战略步骤，统一了Yan时代人工智能的努力并使用数千个NVIDIA H100图形处理单元，Meta将自己定义为先进人工智能中的领先力量。这一步骤增加了与OpenAI，Anthropic和Google DeepMind等公司的竞争。由于这一种族，这场种族的结果可能会重塑人工智能和科学发现中的全球领导能力和道德。
主餐
- Meta发起了一项新的研究计划，该计划着重于开发出色的人工智能系统，这些系统超出了主要任务中人类认知能力。
- 首席人工智能科学家Yan导致了一个统一的人工智能实验室，该实验室结合了多重差异和一种结构下的研究水流。
- 对NVIDIA H100 GPU的投资支持长期模型和多媒体方法的开发和培训。
- 这增加了与OpenAI，Google Deepmind和Anthropor寻求实现人工通用情报的竞争。
新的元实验室旨在发展 超级厄尼格ai，在现实世界中为人类的抽象思维，计划和概括设计。该公司以人工智能（AGI）为目标，该领域在该领域中，人工智能系统表现出类似人类的学习和适应能力。 META将基础架构与此目标保持一致，并在中央计划中发布统一团队和高级数学能力。这种一神教反映了公司内部更广泛的批量，从狭窄的情报转向更全面的情报。
要了解差异，请参阅我们对人工智能类型的崩溃，包括年份和风险。
参见Zuckerberg：具有整体安全的创新
马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）将这一倡议描述为安全，坦率地建立公共情报的长期承诺。在此消息中，他注意到目标是使Meta成为为下一份合同创建人工智能的领导者。 Meta的意图通过使示例性的权重和工具提供给公众提供示例性的权重和工具。该政策与一些竞争对手发表的封闭系统相矛盾，它反映了公司对开发生态系统的持续信仰。
要获得对元心态的更多了解，您更喜欢访问在人工智能的未来中如何投资元。
YAN 现在，他负责领导这一代人工智能的整个研究结构。莱肯（Lecun）以优先考虑基础科学和抵制人工智能威胁的令人不安的小说而闻名。他认为，在讨论逃犯情报的风险之前，象征性思维和预测性学习仍然缺失。莱肯（Lecun）将包括人工智能研究（FAIR）和Genai在内的主要研究部分结合在一起，以一项战略工作。这种结构将增强整个方法的长度范围规划，抽象能力和建立智能。
这些努力使死亡处于探索结构的最前沿。这也引起了与其他人工智能领导者的比较，例如Sam -German的人工计划愿景。
提供一般情报的基础设施
AI的大赦国际路线图建立在庞大的数学资源上。据报道，该公司几乎正在运营 350,000 NVIDIA H100 GPU。除了上一代芯片外，GPU的总数超过600,000。该量表允许培训具有精确表示并扩展注意扩展的大型复杂模型。
特别是由META和AI的网络设备设计的数据中心支持更多的操作和灵活性。基础架构提供了模拟环境的人工智能模型，这是多媒体系统中视觉，文本和语音输入的均匀性的原因。这是支持高级研究和实验的决定性因素。
与专注于封闭发布和强大人工智能协议的竞争对手不同，Meta保持其开源方法。研究界使用了以前的模型，例如美洲驼。元认为这种开放性增强了问责制并推动了科学创新。
当DeepMind在双子座系列中与象征性思维相结合时，Meta专注于 神经结构 模仿对一般和国际建模的理解。另一方面，Antarubor专注于控制宪法原则和预防控制。在记录风险评估或内部红交叉路口工作方面，元数据仍然不太详细。
您可以在我们的分析中阅读有关如何将META放入AGI空间中的更多信息：Meta揭示了AGI实验室与顶级AI实验室竞争。
治疗人工智能和治理的完整性
几位专家对越来越多的智能系统安全的影响表示了担忧。尽管梅塔（Meta）的开放研究职位允许社区测试，但一些伦理学认为，这打开了滥用门。问题包括立即注射攻击，缺乏解释以及没有强大保证的早期出版。
Meta回应了解释和水印技术的工具。批评家指出，即使存在这些存在，也没有综合框架来定义出版，外部审计或风险分类的框架。对于任何针对AGI运营的组织来说，这些要素越来越必要。
玛格丽特·米切尔（Margaret Mitchell）博士对面部的拥抱评论说，问责机制应与这些模型的规模相匹配。 Yoshua Benjio博士重复了在问题之前捕获红色的必要条件。 Timit Gabrou教授警告说，无限的发展可能会重复先前的权威的差异并导致排除系统。它鼓励合作协议和组织路径，以确保更多的监督和公平。
Meta强调了专业的独立创造，这是人工智能发展的转折点。全球对AGI的竞争不再仅限于理论。现在，研发领导者面临着升级的压力，以提供经常受益于社会的安全和开发的结果。
Meta从野心转变为责任的能力将决定其未来效果。该公司在帐户中显示了力量，并确定了研究和开放性。围绕治理结构和外部问责制的差距仍在集中。
为了更深入地了解这些全球路径，请考虑阅读尼克·波特（Nick Poster）关于大赦国际和人类未来的观念。
常见问题
Meta在出色的人工智能中做什么？
梅塔（Meta）成立了一个用于追求人工智能的实验室。目的是建立能够克服人类思考，计划和解决一般问题的系统。该实验室结合了多个搜索组，并从世界上最大的人工智能帐户组之一中受益。
您如何将Meta AI实验室与OpenAI和Google DeepMind进行比较？
Meta在施工期间以大规模帐户的强度保持开放的搜索表格。与Openai和DeepMind不同，重点是一致性和政治，Meta强调了漫游神经模型，预测性模拟，获得典型的透明度和合作权重的设计。
出色的人工智能有哪些安全问题？
可能的风险包括滥用模型，没有安全测试的早期发布以及创建异常的决策系统。专家建议实施审计方案和负责任的发布策略，以避免社会损害和滥用使用。
谁领导元研究的研究？
国际大赦国际洪水奖和主管Yan Lacon领导了该计划。这项工作包括公平和Genai实验室的研究人员，他们现在正在统一结构下工作，以增强通用情报和多媒体学习。
