Mistral AI è in procinto di concludere un significativo round di finanziamento che potrebbe portare la valutazione della startup francese a circa 6 miliardi di dollari, triplicando il valore rispetto a soli sei mesi fa, secondo quanto riportato dal Wall Street Journal.
Tra i principali sostenitori di questo nuovo ciclo di investimenti si prevede ci saranno General Catalyst e Lightspeed Venture Partners, con un obiettivo di raccolta per Mistral AI di 600 milioni di dollari, come rivelato dal rapporto che cita fonti informate. A febbraio, la collaborazione tra Mistral e Microsoft è stata annunciata per l’integrazione dei modelli AI della startup sulla piattaforma Azure, segnando la prima partnership di distribuzione di Mistral. Si vocifera che il gigante tecnologico americano abbia acquisito una quota minoritaria nella compagnia parigina.
Microsoft ha già effettuato investimenti miliardari in OpenAI, noto per i suoi avanzati modelli linguistici come GPT-4 e GPT 3.5. Mistral ha dichiarato che il suo modello AI “Mistral Large” ha mostrato prestazioni eccellenti nei test di riferimento, posizionandosi come il secondo modello globalmente disponibile via API dopo il GPT-4 di OpenAI. Fondata un anno fa da un gruppo di ricercatori locali, inclusi ex membri di Google e Meta Platforms, Mistral AI è stata valutata oltre 2 miliardi di dollari lo scorso dicembre, riflettendo una crescita impressionante rispetto alla valutazione dell’estate precedente.
Il CEO di Mistral, Arthur Mensch, ha espresso l’intenzione dell’azienda di primeggiare su colossi della Silicon Valley come OpenAI e Google nello sviluppo di strumenti AI economici e performanti per le imprese, che possano competere con prodotti come ChatGPT di OpenAI. Finora, Mistral ha raccolto oltre 500 milioni di dollari in finanziamenti e si è impegnata a cedere quote minoritarie a società nel campo dell’intelligenza artificiale, tra cui Nvidia , Microsoft e Salesforce. I modelli di Mistral sono inoltre disponibili sulle piattaforme cloud gestite da Google e Amazon.
IBM ha annunciato l’imminente disponibilità di IBM Copilot Runway, una nuova soluzione offerta da IBM Consulting per supportare le imprese nello sviluppo, personalizzazione, implementazione e gestione di copiloti, incluso il Copilot per Microsoft 365.
Quest’ultimo, che funziona in sinergia con Word, Outlook e Teams, è paragonabile a ChatGPT di OpenAI e possiede la capacità di generare testi, riassumere e-mail e molto altro.
In a revolutionary step forward in the field of Artificial Intelligence, a team of Italian researchers has introduced Minerva, a family of Large Language Models (LLMs) trained entirely in the Italian language. Baptized in honor of the Roman goddess of wisdom and loyalty, Minerva represents a significant leap forward in AI technology specifically developed for the Italian language.
Foresight Autonomous ha annunciato mercoledì una svolta con lo sviluppo di Dragonfly Vision, la sua soluzione di percezione 3D a 360 gradi, basata sulla piattaforma NVIDIA Jetson AGX Orin, facendo salire le azioni nelle prime fasi degli scambi.
Grazie ad algoritmi avanzati e all’intelligenza artificiale, Dragonfly Vision consente una precisione e una copertura della superficie stradale senza precedenti, offrendo soluzioni rivoluzionarie e convenienti rispetto ai sistemi LiDAR tradizionali.
Utilizzando la notevole potenza di calcolo dell’intelligenza artificiale della piattaforma NVIDIA Jetson AGX Orin, Foresight può creare una soluzione completa per il rilevamento degli ostacoli, compreso il rilevamento di oggetti non classificati.
Il system-on-module NVIDIA Jetson AGX Orin viene utilizzato per accelerare progetti di agricoltura autonoma e macchinari pesanti e supporta fino a sei canali stereo per ottenere una copertura completa attorno a qualsiasi tipo di veicolo, ha affermato Foresight Autonomous.
IBM e SAP SE hanno annunciato mercoledì una collaborazione ampliata per sviluppare nuove funzionalità di intelligenza artificiale generativa e soluzioni cloud specifiche del settore.
Le aziende stanno esplorando le opportunità per creare nuove funzionalità di intelligenza artificiale generativa per RISE con SAP e integrare l’intelligenza artificiale nei processi aziendali SAP attraverso soluzioni cloud specifiche del settore e applicazioni line of business.
IBM prevede di estendere le capacità di intelligenza artificiale al portafoglio di soluzioni e applicazioni cloud di SAP, tutte supportate da SAP Business Technology Platform.
Le aziende intendono creare casi d’uso industriali intelligenti, abilitati da approfondimenti basati sui dati, nei processi aziendali end-to-end.
I casi d’uso si concentreranno inizialmente sui settori della produzione industriale, dei beni di consumo confezionati, della vendita al dettaglio, della difesa, automobilistico e dei servizi pubblici.
Si prevede che IBM Granite Model Series sarà accessibile per l’uso nel portafoglio di soluzioni e applicazioni cloud di SAP.
Secondo uno studio congiunto della Semiconductor Industry Association e del Boston Consulting Group, si prevede che entro il 2032 gli Stati Uniti triplicheranno la loro capacità di produzione di semiconduttori, grazie all’approvazione del CHIPS and Science Act.
ServiceNow ha annunciato mercoledì nuove collaborazioni nel campo dell’intelligenza artificiale generativa con Microsoft e IBM alla conferenza Knowledge 2024 a Las Vegas.
ServiceNow sta incorporando watsonx di IBM nella sua piattaforma Now, così come watsonx.ai di IBM e modelli linguistici di grandi dimensioni di IBM Granite Foundation nel suo Now Assist GenAI.
“La Now Platform aiuta i clienti a implementare il LLM che meglio si adatta alle loro esigenze specifiche, e l’integrazione dei modelli Watsonx aiuterà i clienti a creare esperienze più intuitive, efficienti e senza soluzione di continuità”,
CJ Desai, COO ServiceNow
La disponibilità del nuovo servizio integrato è prevista giovedì 9 maggio.
ServiceNow ha inoltre annunciato un’alleanza ampliata con Microsoft, combinando Now Assist con Copilot.
La combinazione di ServiceNow e degli assistenti AI di Microsoft ha lo scopo di migliorare la produttività, poiché Copilot sarà in grado di inviare richieste dei dipendenti a Now Assist in Microsoft Teams.
“Che si tratti di richiedere o risolvere il problema di supporto di un cliente, o anche di connettersi a un agente dal vivo per ricevere supporto su un problema complesso, Now Assist fornirà ai dipendenti risposte alle domande e consiglierà azioni e passaggi successivi in modo colloquiale”
Le aziende stanno inoltre creando funzionalità aggiuntive, come consentire ai dipendenti di coinvolgere un Copilot di ServiceNow per la creazione di documenti in PowerPoint o altre applicazioni Microsoft 365.
“La perfetta integrazione dei nostri assistenti basati sull’intelligenza artificiale aiuterà a introdurre livelli migliori di produttività dei dipendenti e dell’IT, a ridurre il cambio di contesto e a garantire un’esecuzione più semplice delle attività lavorative quotidiane, aggiungendo valore agli investimenti tecnologici dei nostri clienti”,
Rajesh Jha, vicepresidente esecutivo di esperienze e dispositivi presso Microsoft.
ServiceNow fornisce una piattaforma basata su cloud per la gestione aziendale e IT.
Le donne devono sfruttare i vantaggi e le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale evitando che questa colpisca ancora di più i fattori negativi sul mercato del lavoro e l’occupazione femminile.
È quanto auspica la Vice Direttrice Generale di Banca d’Italia Alessandra Perrazzelli intervenuta al W7 di Roma, un gruppo di impegno civile ufficiale nell’ambito del G7, istituito nel 2018 dalla presidenza canadese, con l’obiettivo di promuovere proposte sull’uguaglianza di genere e sui diritti delle donne che vengono poi presentati ai Governi che ne fanno parte.
E’ l’ora dello spettacolo. La seconda più grande azienda statunitense per capitalizzazione di mercato ha tenuto un “diverso tipo di evento Apple” il che è un tempismo alquanto insolito dato che è solo un mese prima dell’annuale Worldwide Developers Conference (WWDC) di Apple .
Apple ha svelato i suoi ultimi iPad potenziando l’intelligenza artificiale, presentando i nuovi iPad Air, iPad Pro e altro ancora.
“Questo è il giorno più importante per l’iPad dalla sua introduzione”,
Tim Cook
iPad Aria
Apple ha svelato l’ultimo iPad Air, introdotto da John Ternus. Il dispositivo si presenta in due dimensioni: un’innovativa versione da 13 pollici e il classico modello da 11 pollici.
Entrambi vantano display all’avanguardia e un sistema di fotocamere orizzontali completamente rinnovato. Disponibili in quattro eleganti colorazioni – blu, Starlight, viola e grigio siderale – questi tablet sono equipaggiati con i potenti chip M2 di Apple. Il nuovo iPad Air si distingue per una velocità superiore del 50% rispetto al suo predecessore e triplica le prestazioni, ha evidenziato Ternus.
L’accento è stato posto anche sulle funzionalità di intelligenza artificiale, che elevano le capacità di apprendimento automatico del dispositivo.
La gamma di iPad Air parte da una capacità di 128 GB e può raggiungere 1 TB di spazio di archiviazione. Il prezzo del modello da 11 pollici inizia da $599, mentre quello da 13 pollici parte da $799. I preordini sono aperti da oggi e i dispositivi saranno disponibili a partire dalla prossima settimana.
iPadPro
John Ternus ha svelato il rinnovato iPad Pro, ora disponibile nelle versioni da 11 e 13 pollici. Questi modelli, ancora più esili dei loro predecessori, si pongono al vertice della gamma Apple per sottigliezza, superando persino l’iPad Nano. Il loro peso è rispettivamente di 0,98 e 1,28 libbre.
Il nuovo iPad Pro si distingue per il suo innovativo schermo OLED Tandem, che esalta la resa cromatica e la definizione dei pixel. Inoltre, i dispositivi includono avanzati sistemi fotografici e capacità di scansione potenziate dall’intelligenza artificiale.
Un’altra novità è il vetro con nanostruttura, che minimizza i riflessi, e l’integrazione dell’ultimo processore di Apple, il chip M4 da 3 nanometri, mai prima d’ora presente su un iPad Pro.
Il chip M4 vanta una CPU robusta con quattro core ad alte prestazioni e sei core ad alta efficienza. Si aggiunge una GPU a 10 core che introduce il ray tracing nell’esperienza iPad, migliorando notevolmente i giochi.
Il motore neurale a 16 core dell’M4, in grado di eseguire 38 trilioni di operazioni al secondo, rappresenta un’ulteriore testimonianza dell’impegno di Apple nell’ambito dell’intelligenza artificiale.
L’iPad Pro da 11 pollici è disponibile a partire da $ 999 per il modello da 256 GB, mentre la versione da 13 pollici inizia da $ 1.299. Al pari dell’iPad Air, è possibile preordinare l’iPad Pro da oggi, con disponibilita’ in negozio prevista per la settimana successiva.
Gli Accessori
Apple ha recentemente svelato una nuova Magic Keyboard, disponibile in due varianti di colore e dimensione, dotata di un trackpad ingrandito per un controllo ancora più preciso. La versione da 11 pollici è in vendita a 299 dollari, mentre il modello più ampio da 13 pollici è proposto a 349 dollari. In aggiunta, è stata presentata una versione avanzata della stilografica digitale, la Apple Pencil Pro, offerta al prezzo di 129 dollari. Quest’ultima è compatibile non solo con l’iPad Pro, ma anche con il nuovissimo iPad Air. Nel frattempo, l’azienda di Cupertino ha ridotto il costo del suo iPad di decima generazione, fissando il prezzo base a 349 dollari. Infine, Apple ha introdotto le versioni aggiornate delle sue app professionali di editing per iPad Pro, Final Cut Pro e Logic Pro, ampliando così le possibilità creative per gli utenti.
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La recente chiamata agli utili evidenzia un periodo di debolezza per il settore iPad di Apple, con una riduzione del 17% dei ricavi, scesi a 5,56 miliardi di dollari nell’ultimo trimestre. Malgrado le sfide incontrate dall’iPad, Apple mantiene la propria leadership nel mercato globale dei tablet. In aggiunta, l’iPad è sotto osservazione a seguito dell’inclusione di iPadOS nell’ambito del Digital Markets Act da parte dell’Unione Europea. Apple ha ora un termine di sei mesi per garantire la conformità dei suoi prodotti con le normative del DMA.
In mezzo a un mare di contenziosi legali per supposte infrazioni del diritto d’autore, OpenAI, con il supporto di Microsoft, è impegnata nello sviluppo di uno strumento che permetterà ai creatori di contenuti di esercitare una maggiore influenza sulla modalità di utilizzo delle loro opere nell’addestramento dell’intelligenza artificiale.
Lo strumento, noto come Media Manager, sarà disponibile nel 2025 e consentirà ai creatori di notificare a OpenAI come desiderano che il loro lavoro venga incluso – o escluso – dalla formazione sull’intelligenza artificiale. Media Manager utilizzerà una “ricerca all’avanguardia sull’apprendimento automatico” per identificare le opere protette da copyright in più sedi, inclusi testo, immagini, audio e video, ha affermato la società. Ulteriori scelte e funzionalità verranno aggiunte “nel tempo”, ha aggiunto OpenAI.
“Non siamo scrittori, artisti o giornalisti professionisti, né operiamo in questi settori di attività”, ha affermato OpenAI in un post sul blog . “Ci concentriamo sulla creazione di strumenti per aiutare queste professioni a creare e ottenere di più. Per raggiungere questo obiettivo, ascoltiamo e lavoriamo a stretto contatto con i membri di queste comunità e attendiamo con impazienza il nostro dialogo continuo.”
OpenAI raccoglie in gran parte i dati disponibili pubblicamente sul web per addestrare i suoi modelli di intelligenza artificiale, un metodo che è stato colpito da un certo controllo e resistenza da parte del pubblico.
La GPU di intelligenza artificiale di prossima generazione di Nvidia ), soprannominata R100, potrebbe entrare in produzione di massa alla fine del prossimo anno, ha detto martedì un analista. Le future GPU Nvidia potrebbero chiamarsi Rubin, come la famosa astronoma.
Il chip della serie R, che probabilmente utilizzerà il nodo da 3 nanometri di Taiwan Semiconductor, potrebbe essere prodotto in serie entro il quarto trimestre, con l’avvio della produzione di massa del sistema e della soluzione rack nel primo trimestre del 2026, analista di TF International Securities Ming-Chi Kuo ha detto in un post sul blog . (一些關於Nvidia下一代AI晶片R系列/R100的預測更新 )
È probabile che l’R100 utilizzi anche il chip on wafer di Taiwan Semiconductor sul packaging del substrato, proprio come fa il B100 di quest’anno . Potrebbe anche avere otto unità di memoria ad alta larghezza di banda, o HBM4, ha aggiunto Kuo.
“Nvidia si rende conto che il consumo energetico dei server AI è diventato una sfida per l’approvvigionamento dei clienti e la costruzione di data center”, ha scritto Kuo. “Pertanto, i chip della serie R e le soluzioni di sistema si concentrano sul miglioramento del consumo energetico oltre a potenziare la potenza di calcolo dell’intelligenza artificiale.”
Google sta aggiungendo centinaia di venditori e ingegneri alla sua unità di cloud computing per aiutare a commercializzare Gemini e altri prodotti legati all’intelligenza artificiale, secondo un rapporto di The Information.
Sta inoltre spostando i dipendenti attuali in un team gestito da Oliver Parker, un ex dirigente delle vendite di Microsoft che è stato assunto da Google a gennaio come vicepresidente dell’intelligenza artificiale, aggiunge il rapporto .
Google Cloud ha creato anche un secondo team focalizzato sull’intelligenza artificiale, sotto la direzione di Tom DeFeo, vicepresidente di Google Cloud Go To Market Solution, per assistere i clienti nell’utilizzo dei nuovi strumenti di intelligenza artificiale.
Poiché gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale costano più degli strumenti non basati sull’intelligenza artificiale, è necessario uno sforzo maggiore per convincere i clienti a pagare per gli aggiornamenti.
Il CEO di OpenAI, Sam Altman, aveva pubblicato un tweet in cui sosteneva che i costi computazionali di ChatGPT sono pesantissimi e che è necessario monetizzare il lavoro svolto dal chatbot su scala globale. Questo è il motivo per cui è stato lanciato ChatGPT Plus, una versione “premium” dell’applicazione Web al costo di 20 dollari al mese.
Reuters cita un rapporto Morgan Stanley che stima un costo a carico di Google pari a circa 0,002 dollari per ogni query inviata al suo motore di ricerca tradizionale.
Ipotizzando che Bard possa gestire metà delle ricerche Google con una media di 50 parole di risposta per ogni interrogazione, si stima che i costi affrontati dall’azienda guidata oggi da Sundar Pichai potrebbero salire fino a 6 miliardi di dollari nel 2024.
Il motivo è che, ovviamente, serve un lavoro computazionale più pesante svolto da parte di unità che in parallelo elaborano la migliore risposta da fornire all’utente sulla base dell’input.
Molte più unità computazionali significano anche maggiore energia per alimentare e far funzionare i sistemi.
“Stiamo andando verso una rivoluzione dell’intelligenza artificiale e saremo la società di investimento per la rivoluzione dell’intelligenza artificiale”
Masayoshi Figlio
Il gigante giapponese dell’alta tecnologia SoftBank ha ricevuto un upgrade da Deutsche Bank, in seguito all’intensificarsi delle sue iniziative nel settore dell’intelligenza artificiale.
La compagnia prevede di puntare oltre 150 miliardi di yen (quasi 895M euro) nello sviluppo di hardware dedicato alla realizzazione di un avanzato modello linguistico dotato di 1 trilione di parametri, con l’avvio della terza fase previsto nella seconda parte dell’anno corrente, come evidenziato dall’analista Peter Milliken Deutsche Securities.
La piattaforma di social media di Elon Musk, X, ha lanciato la funzionalità “Stories” che utilizza l’AI chatbot Grok per riassumere i post più popolari sulla piattaforma.
Questa funzionalità è disponibile esclusivamente per gli abbonati premium e offre riassunti dei post in tendenza sulla piattaforma. Grok è parte di xAI, una startup di intelligenza artificiale di proprietà di Elon Musk, e viene addestrato utilizzando i post degli utenti di X.
I riassunti generati da Grok si aggiornano man mano che vengono disponibili nuove informazioni.
La funzionalità “Stories” non cita attualmente alcuna fonte di notizie, ma Elon Musk ha dichiarato che sono previste migliori citazioni in futuro. Questa funzionalità rappresenta un significativo cambiamento rispetto all’approccio precedente di X alla sintesi delle notizie, che si basava su moderatori umani per creare riassunti tramite la funzionalità “Moments”. “Moments” è stata chiusa poco dopo che Elon Musk ha preso il controllo di X alla fine del 2022.
L’introduzione di “Stories” è vista come un passo per migliorare l’esperienza degli utenti e attrarre più abbonati premium sulla piattaforma. La funzionalità è attualmente disponibile sulle versioni iOS e web, ma non ancora su Android.
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Bloomberg : OpenAI sta perfezionando una nuova funzionalità per ChatGPT che consentirà di effettuare ricerche online e di fornire corrispondenti citazioni bibliografiche, come rivelato da una fonte informata sui fatti che ha preferito mantenere l’anonimato.
Tale innovazione si presenta come un possibile concorrente di Google di Alphabet Inc. e della startup Perplexity, specializzata nella ricerca AI.
La funzionalità proposta da OpenAI offrirà agli utenti la possibilità di porre domande a ChatGPT e ottenere risposte arricchite da informazioni tratte dal web, complete di riferimenti a fonti autorevoli, quali Wikipedia e blog.
La fonte ha altresì indicato che una versione sperimentale del prodotto combina le risposte testuali con immagini attinenti. Ad esempio, se si chiedesse a ChatGPT come sostituire una maniglia di una porta, i risultati potrebbero includere un diagramma esplicativo.
La piattaforma di notizie The Information aveva già accennato a un prodotto di ricerca in fase di sviluppo lo scorso febbraio, ma solo ora emergono dettagli più concreti sul suo funzionamento. OpenAI non ha rilasciato dichiarazioni al riguardo.
L’azienda si trova sotto una crescente pressione per espandere le funzionalità del suo prodotto di punta, in un contesto in cui numerosi competitor puntano a innovare nel settore dei chatbot e della ricerca.
Perplexity, in particolare, ha acquisito notorietà e raggiunto una valutazione di $1 miliardo grazie al suo motore di ricerca basato su AI, che pone un forte accento sull’accuratezza e sulla citazione delle fonti. Anche Google non è da meno e si appresta a rinnovare la propria esperienza di ricerca basata su AI, con l’attesa presentazione dei nuovi modelli AI Gemini durante l’evento annuale I/O previsto la settimana successiva.
Il governo degli Stati Uniti e l’amministrazione Biden sta cercando richieste per un massimo di 285 milioni di dollari in finanziamenti federali per istituire un istituto CHIPS Manufacturing USA focalizzato sui Digital Twin per l’industria dei semiconduttori.
I Digital Twin sono modelli virtuali che imitano la struttura, il contesto e il comportamento di una controparte fisica , ha affermato lunedì il Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti in un comunicato stampa.
La scadenza per le domande è il 9 settembre e le sovvenzioni sarebbero solo per le istituzioni costituite e che hanno la sede principale delle attività negli Stati Uniti, secondo un rapporto di Bloomberg News.
I modelli virtuali aiuterebbero a ridurre i costi di sviluppo e produzione. Le principali caratteristiche del Digital Twin includono:
Una rappresentazione virtuale altamente accurata del prodotto fisico
Un modello virtuale è stato impiegato durante l’intero ciclo di vita al fine di simulare, anticipare e migliorare le prestazioni del prodotto.
Un modello virtuale che adotta diverse rappresentazioni in tutte le fasi del ciclo di vita dello sviluppo.
Un modello digitale in continua evoluzione che richiede una gestione attenta e costante per l’intero arco del suo ciclo di vita.
Un ciclo di vita a circuito chiuso che consente la connettività bidirezionale e il feedback tra il mondo fisico e quello virtuale
“La ricerca e sviluppo di CHIPS mira a garantire che i produttori americani possano continuare ad avere successo e a prosperare. La tecnologia del Digital Twin può accelerare il lavoro costoso e dispendioso in termini di tempo per sviluppare la prossima generazione di una solida produzione per questo prodotto straordinariamente complicato”,
Arati Prabhakar, assistente del Presidente per la scienza e la tecnologia e direttore dell’Ufficio per le politiche scientifiche e tecnologiche della Casa Bianca.
Il finanziamento fa parte del Chips and Science Act del 2022, che consiste in 11 miliardi di dollari per la ricerca e lo sviluppo di semiconduttori.
La ricerca basata sui Digital Twins può anche utilizzare tecnologie come l’intelligenza artificiale per contribuire ad accelerare la progettazione di nuovi concetti di sviluppo e produzione di chip statunitensi e ridurre significativamente i costi migliorando la pianificazione della capacità, l’ottimizzazione della produzione, gli aggiornamenti delle strutture e i processi in tempo reale aggiustamenti, secondo l’agenzia.
Nell’ambito del CHIPS Act – che mira ad aumentare la produzione e la ricerca statunitense di semiconduttori, in particolare nei semiconduttori avanzati – diverse aziende hanno firmato accordi preliminari con il Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti per ottenere fondi. I nuovi finanziamenti mirano a incentivare le iniziative di ricerca.
Foto in Copertina Le fasi di un’implementazione moderna del gemello digitale Siemens
Microsoft staattualmente lavorando su un nuovo modello interno di intelligenza artificiale, noto come MAI-1, che è progettato per competere con i modelli di intelligenza artificiale creati da Google, OpenAI, Anthropic e altri.
Questo progetto è guidato da Mustafa Suleyman, che è stato assunto da Microsoft a marzo per aiutare a gestire la sua nuova unità di intelligenza artificiale consumer.
Suleyman ha precedentemente fondato DeepMind, che è stata acquistata da Google, e più recentemente è stato CEO della startup AI Inflection.
AI.Inflection ha raccolto finanziamenti da Microsoft nel giugno 2023 prima che il colosso tecnologico assumesse la maggior parte del suo personale e pagasse 650 milioni di dollari per i diritti sulla proprietà intellettuale a marzo.
Il modello MAI-1 è previsto essere “molto più grande” degli altri modelli open source addestrati da Microsoft, con circa 500 miliardi di parametri, come riferito da The Information, citando persone che hanno familiarità con la questione.
Questo è in contrasto con i parametri del modello GPT-4 di OpenAI, che ha più di 1T di parametri, secondo Hacker News. Il modello Llama 3 di Meta Platforms ha circa 70 miliardi di parametri, come affermato recentemente dalla società. Google non ha rivelato pubblicamente quanti parametri ha il suo modello Gemini, ma alcune stime collocano la versione di fascia alta del modello, Ultra, a parametri 175T.
Si ritiene che Microsoft potrebbe svelare un’anteprima del nuovo modello alla conferenza degli sviluppatori Build alla fine di questo mese, come aggiunto dal notiziario.
È stato pubblicato il numero di maggio 2024 del Report Mensile di Rivista.AI dedicato all’esplorazione, all’analisi e alla discussione delle più recenti innovazioni nel mondo dell’Intelligenza Artificiale.
I temi trattati su questo numero vanno dall’analisi del DDL del Consiglio dei Ministri sull’AI ad una riflessione sulla Rome Call for AI Ethics e la prevista partecipazione del Papa al prossimo G7, dagli investimenti in AI in Giappone, Corea del Sud e Emirati Arabi ad un’analisi sulla strategia dell’India in materia di Intelligenza Artificiale. Tra i temi affrontati anche quello attualissimo della sorveglianza algoritmica e i suoi impatti sulla privacy con un punto sulle Olimpiadi di Parigi e sulle policy del governo cinese in materia di “credito sociale”. Da non perdere anche le riflessioni di Yann LeCun, Chief AI Scientist di Meta sugli LLM e la loro capacità di raggiungere l’intelligenza a livello umano e sempre sullo stesso tema un’analisi del pensiero di Luciano Floridi sui rischi di antropomorfizzazione delle macchine.
Un recente studio da HAI Stanford Universityha rivelato che i grandi modelli linguistici utilizzati ampiamente per le valutazioni mediche non riescono a supportare adeguatamente le loro affermazioni.
DrEureka: Trasferimento Sim-To-Real Guidato da Modelli di Linguaggio
DrEureka rappresenta un’innovativa applicazione del concetto di trasferimento Sim-To-Real guidato da modelli di linguaggio, sviluppata da un team di ricercatori provenienti da diverse istituzioni accademiche di spicco. Tra i membri chiave di questo team troviamo Jason Ma e William Liang dell’Università di Pennsylvania, Hungju Wang, Sam Wang, Osbert Bastani e Dinesh Jayaraman, tutti coinvolti nello sviluppo e nell’implementazione di DrEureka.
Collaborazione e Contributi
La collaborazione interistituzionale è stata un elemento fondamentale per il successo di DrEureka. Oltre all’Università di Pennsylvania, il team includeva anche ricercatori di NVIDIA e dell’Università del Texas ad Austin, tra cui Yuke Zhu e Linxi “Jim” Fan. L’uguale contributo di Jason Ma e William Liang sottolinea l’importanza della collaborazione e della condivisione di conoscenze in progetti di ricerca complessi come questo.
Obiettivi e Metodologia
DrEureka si propone di superare le sfide del trasferimento Sim-To-Real attraverso l’utilizzo di modelli di linguaggio avanzati. Il team ha adottato un approccio innovativo che combina la potenza dei modelli di linguaggio con la precisione e la versatilità dei sistemi di controllo robotico.
DrEureka rappresenta un passo avanti significativo nel campo del trasferimento Sim-To-Real guidato da modelli di linguaggio. Grazie alla collaborazione interdisciplinare e all’approccio innovativo adottato dal team di ricerca, questo progetto promette di aprire nuove prospettive nel mondo dell’IA e della robotica.
Trasferimento Sim-To-Real Guidato da Modelli di Linguaggio
L’avvento dell’intelligenza artificiale (IA) ha rivoluzionato il modo in cui affrontiamo le sfide del mondo reale. Uno degli ambiti più affascinanti di questa tecnologia è il trasferimento Sim-To-Real, ovvero la capacità di trasferire le conoscenze acquisite in ambienti di simulazione al mondo fisico. Questo processo è fondamentale per l’applicazione pratica di molte soluzioni IA, come la robotica, l’automazione industriale e la guida autonoma.
Sfide del Trasferimento Sim-To-Real
Il trasferimento Sim-To-Real non è privo di sfide. Gli ambienti di simulazione, per quanto realistici, non possono replicare perfettamente la complessità e l’imprevedibilità del mondo reale. Differenze sottili, come la frizione, la dinamica dei fluidi o le interazioni con gli oggetti, possono avere un impatto significativo sulle prestazioni di un sistema IA quando viene implementato nel mondo fisico.
Inoltre, la raccolta di dati del mondo reale può essere onerosa e difficile, rendendo la creazione di modelli accurati una sfida. Questo è particolarmente vero in scenari pericolosi o inaccessibili, come la robotica spaziale o la chirurgia robotica.
Il Ruolo dei Modelli di Linguaggio
È qui che i modelli di linguaggio, come il famoso GPT-3, entrano in gioco. Questi modelli di IA, addestrati su vasti corpora di testi, hanno dimostrato una straordinaria capacità di comprendere e generare linguaggio naturale. Ma il loro potenziale va ben oltre la semplice elaborazione del linguaggio.
Recenti ricerche hanno dimostrato che i modelli di linguaggio possono essere utilizzati per guidare il trasferimento Sim-To-Real, colmando il divario tra le simulazioni e il mondo reale. Attraverso l’apprendimento di rappresentazioni astratte e la capacità di generalizzare, questi modelli possono aiutare a creare sistemi IA più robusti e adattabili.
