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專訪Meta CTO:AI已是XR殺手應(yīng)用,LLM開源社區(qū)競爭沒有輸家

人工智能 新聞
Meta CTO接受訪談,大談AI開源競爭,認(rèn)為AI開源將讓所有參與者獲益。同時(shí),XR已經(jīng)準(zhǔn)備好利用AI搭建殺手應(yīng)用,Meta最近推出的AR眼鏡就是最好的例子。

最近,Meta CTO Andrew Bosworths公開接受了記者的專訪。

他針對Meta如何將AI和XR行業(yè)融合在一起,以及Meta對于開源AI社區(qū)的競爭和發(fā)展,AI人才的流動(dòng)聊了很多。

當(dāng)XR遇上AI,如何迸發(fā)出火花

問題:看起來,當(dāng)混合現(xiàn)實(shí)硬件與生成式人工智能相結(jié)合時(shí),會(huì)得到1+1大于2的效果嗎?

在7年前Michael Abrash的Connect演講中,他探討了大型AR的未來愿景,強(qiáng)調(diào)人工智能是核心組成部分。

但之前的認(rèn)識(shí)可能存在誤區(qū),認(rèn)為需要大量狹窄的數(shù)據(jù)集才能獲得更好的AI系統(tǒng)。然而,這種思維方式正逐漸轉(zhuǎn)變。

眼鏡類產(chǎn)品在市場上的長期存在,加上人工智能的應(yīng)用,就可以顯著提高眼鏡的實(shí)用性。

在大型語言模型出現(xiàn)之前,機(jī)器學(xué)習(xí)總是圍繞著創(chuàng)造價(jià)值的應(yīng)用發(fā)展的。

例如,F(xiàn)acebook在引入News Feed排名機(jī)制之前已存在,但隨著時(shí)間的推移,其排名機(jī)制得到了改善。

類似地,所有人工智能系統(tǒng)通常都是基于非AI元素開始,以獲取數(shù)據(jù)集,隨后這些數(shù)據(jù)集支持人工智能系統(tǒng)的不斷進(jìn)步。

然而大型語言模型與以往不同,它已經(jīng)具有了很強(qiáng)的通用性。這意味著不再需要精確或完美的訓(xùn)練數(shù)據(jù),現(xiàn)有的人工智能技術(shù)將成為未來Meta設(shè)備的基石。

Meta最近剛剛和Ray Ban合作推出的眼鏡就是一個(gè)例子。這款眼鏡具有攝像頭視頻、實(shí)時(shí)流媒體、優(yōu)質(zhì)音樂播放和通話的功能,是一款優(yōu)秀的產(chǎn)品。

剛剛推出時(shí),我們覺得需要一個(gè)「智能助手」來幫助用戶使用這些功能,但是6個(gè)月過后,智能助手本身成為了眼鏡上最為流行的功能了。

他強(qiáng)調(diào),硬件產(chǎn)品的關(guān)鍵功能在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生改變是非常罕見的,但在眼鏡的案例中卻發(fā)生了,顯示了技術(shù)發(fā)展的迅速和不可預(yù)測性。

問:您認(rèn)為人工智能將如何在Quest中發(fā)揮作用?

在Quest上,我們真正想要實(shí)現(xiàn)的一些功能實(shí)際上并沒有很好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

文本,我們有整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)作為資源。照片,F(xiàn)acebook和Instagram上有龐大的圖庫。但對于3D對象,尤其是在四維空間中動(dòng)畫的3D對象,卻沒有一個(gè)大型、權(quán)威的數(shù)據(jù)庫。

這正是我們真正想要的。我們正在努力,試圖改進(jìn)這個(gè)模態(tài)下的一切內(nèi)容,包括能夠?qū)С龈嗟?D內(nèi)容。

所以混合現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)非常難以實(shí)現(xiàn),因?yàn)槟阋獙?shí)現(xiàn)的是一個(gè)額外的維度空間上的所有內(nèi)容。

但另一方面,XR和VR顯然有巨大的優(yōu)勢,它們有始終開啟的傳感器。這些傳感器始終在掃描和感知空間。

Meta依然在進(jìn)行研究,在3D和4D空間上看到了一些很有潛力的事情。

問:您想要實(shí)現(xiàn)的殺手級用例是什么?

答:在短期內(nèi),公司重點(diǎn)關(guān)注的是創(chuàng)作者,提供了設(shè)計(jì)頭像、創(chuàng)建世界和游戲等功能。

而Meta的長期目標(biāo)是提高用戶與機(jī)器的交互效率,使用戶能夠同時(shí)在內(nèi)容和系統(tǒng)層面進(jìn)行交互。

例如,用戶可以直接通過簡單指令來啟動(dòng)游戲并邀請朋友參與某個(gè)游戲。

這可能是一個(gè)非常復(fù)雜的過程,需要在系統(tǒng)中啟動(dòng)游戲,同時(shí)向好友發(fā)出邀請,并將他們拉到同一個(gè)應(yīng)用中的同一個(gè)地方。

開源AI,Meta與社區(qū)共榮

問:請問Meta開源Llama背后的策略是什么?

公司自2006年以來一直是開源領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。他們利用了多個(gè)開源項(xiàng)目,如PHP、Memcached和MySQL,這些項(xiàng)目幫助公司以較少的員工高效運(yùn)作。他們還推動(dòng)了PyTorch項(xiàng)目,這是一種主要的機(jī)器學(xué)習(xí)工程系統(tǒng),并對其進(jìn)行了開源。

開源項(xiàng)目的一個(gè)重要好處是圍繞它可以建立起一個(gè)社區(qū),這使得項(xiàng)目自我強(qiáng)化。例如,使用PyTorch的行業(yè)其他成員構(gòu)建的工具也為公司所用。公司也觀察到了他們的Llama項(xiàng)目的成功,這個(gè)項(xiàng)目有著龐大的建設(shè)者社區(qū)和1億次下載記錄,已經(jīng)促成了多個(gè)不同項(xiàng)目和商業(yè)程序的成功。

公司還強(qiáng)調(diào)了開源軟件的價(jià)值。他們的研究實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn),開源軟件可以迅速獲得獨(dú)立第三方的驗(yàn)證結(jié)果,促進(jìn)進(jìn)一步的發(fā)展。雖然不是所有東西都適合開源——例如,由于數(shù)據(jù)集的使用或安全考慮——但在可能的情況下,他們傾向于開源,因?yàn)檫@對所有人,包括他們自己,都是雙贏的情況。

問:來聊聊Llama,您的人工智能模型家族。開源Llama背后的策略是什么?

答:從我2006年加入Facebook那天起,F(xiàn)acebook一直以來就是開源領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。

PHP是開源的。如果Facebook沒有接手Memcached這個(gè)項(xiàng)目,我們就會(huì)倒下。

MySQL是開源的。這就是Facebook之后能夠成為一家規(guī)模小但是效率超高的公司,并以少量員工完成如此多工作的原因之一。

Meta現(xiàn)在不僅在推動(dòng)這些項(xiàng)目,而且還在推動(dòng)PyTorch,這是完成機(jī)器學(xué)習(xí)工程的第一系統(tǒng)。我們構(gòu)建并開源了它。

開源項(xiàng)目的一個(gè)重要好處是圍繞它可以建立起一個(gè)社區(qū),Meta可以充分利用這個(gè)社區(qū)中的一切資源。

例如,使用PyTorch的其他成員構(gòu)建的工具也為Meta自己所用。

就Llama而言,很多人都從中受益了。已經(jīng)達(dá)到了1億次下載,我們已經(jīng)看到了由此產(chǎn)生的各種不同項(xiàng)目,并且有很多商業(yè)程序正在Llama基礎(chǔ)上取得了成功。

如果Llama繼續(xù)保持如今的發(fā)展勢頭——成為大型開發(fā)者社區(qū)的絕對核心——Meta也將受益匪淺,這對Meta的幫助也會(huì)非常大。

另外,如果再看看成立剛好10年的FAIR,我們研究實(shí)驗(yàn)室 一直以來也都秉承開源的理念。當(dāng)開源軟件時(shí),F(xiàn)AIR會(huì)立即獲得獨(dú)立的第三方驗(yàn)證結(jié)果,然后有人在此基礎(chǔ)上繼續(xù)發(fā)展。

我們可以使用該結(jié)果來構(gòu)建我們的下一篇論文,或者是開發(fā)我們的下一個(gè)程序。

我們不可能開源一切。比如我們的某些研究,因?yàn)槠渲惺褂玫臄?shù)據(jù)集,或者因?yàn)樗陌踩裕瑳]有辦法開源它。

但在其他條件相同的情況下,我們確實(shí)嘗試開源,并相信它將幫助包括我們在內(nèi)的所有人。這是雙贏的。

問題:開源戰(zhàn)略對招聘有何影響?我知道有些工程師喜歡開源,而有些人工智能研究人員認(rèn)為開源如此強(qiáng)大的技術(shù)是不負(fù)責(zé)任的。

答:我認(rèn)為這肯定有助于我們擁有更大的招募規(guī)模,因?yàn)楦嗟娜耸煜つ哪P鸵约坝?xùn)練模型的方式。我們可以雇傭更多懂得如何使用PyTorch的工程師。

因此,我認(rèn)為這對于從越來越多的人中進(jìn)行招聘來說確實(shí)很有好處,這些人距離在公司取得出色的成績只有一步之遙。

關(guān)于認(rèn)為「開源是不負(fù)責(zé)任」的說法,我認(rèn)為對這些大型語言模型的很多焦慮都是錯(cuò)誤的。

我覺得Yann LeCun說得很好。開源模型是一個(gè)超級有趣且重要的工具。我認(rèn)為它是一個(gè)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫。

沒有推理或計(jì)劃的能力,沒法理解世界。而且現(xiàn)在來看未來也不會(huì)擁有這些能力。

技術(shù)依然會(huì)不斷取得突破。這是一個(gè)非常激動(dòng)人心的時(shí)刻。這是一項(xiàng)偉大而重要的技術(shù)。

我迫不及待地希望它的構(gòu)建成本、運(yùn)行成本、延遲更低、效率更高,能夠在低功耗、小型設(shè)備上運(yùn)行真正強(qiáng)大的模型。這些都是非常重要的事情。但是會(huì)花費(fèi)大量的時(shí)間和精力。

而且,大模型也不是AGI。大模型發(fā)展到極限本身不會(huì)達(dá)到AGI。馮·諾依曼關(guān)于奧本海默的那句話怎么說來著?

「有時(shí)有人為了獲得功勞,不惜承認(rèn)自己有罪?!刮艺J(rèn)為硅谷有時(shí)會(huì)發(fā)生很多這樣的事情。

我并不是說人們不相信它。也許有的人會(huì)相信,但是我不會(huì)。

AI人才迎來黃金時(shí)代

問:你們在招募下一位杰出的人工智能研究人員時(shí)的宣傳口號(hào)是什么?如何讓他們加入 Meta,而不是OpenAI或Google DeepMind?

A:研究人員現(xiàn)在有很多選擇。現(xiàn)在是入行的好時(shí)機(jī)。這些公司差異很大。如果有人想加入 Google,成為他們千人團(tuán)隊(duì)一員。

但是在Meta有不同規(guī)模的團(tuán)隊(duì),每個(gè)人能獲得的個(gè)人影響力是完全不同的。OpenAI 是第三個(gè)不同的機(jī)構(gòu)。他們有非常不尋常的治理結(jié)構(gòu),股權(quán)單位似乎也不太一樣。

問:那么招聘工作還順利嗎?

答:進(jìn)展順利。確實(shí)有很多偉大的人才正在離開剛剛說到的3家公司。其中一些人才將流向該另外幾家公司。

其中一些人才也將去往全新的地方,法國的Mistral是一群開發(fā)Llama的人才構(gòu)成的。

按照硅谷的標(biāo)準(zhǔn),我的職業(yè)生涯已經(jīng)很長了,也就見怪不怪了。

當(dāng)新技術(shù)出現(xiàn)時(shí),人們的熱情就會(huì)大爆發(fā)。其中一些人才流向初創(chuàng)公司,一些流向老牌公司。但是一定會(huì)有更多的人才進(jìn)入這個(gè)行業(yè)。

現(xiàn)在就是這樣一個(gè)時(shí)代,人才的總數(shù)在不斷增加。深度學(xué)習(xí)研究人員可能比一年前多了10倍。因?yàn)槿藗兛吹竭@樣的需求,所以就有越來越多的人開始學(xué)習(xí)和研究這些技術(shù)了。

問:你提到了Mistral。上周推出的Mixtral模型使用了專家的混合體,這似乎與你們在 Meta 所做的事情形成了競爭。你是這樣看的嗎?

答:不。如果整個(gè)社區(qū)團(tuán)結(jié)在任何開源模型周圍,并且它成為事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn),這就是發(fā)生的有趣的事情之一。

我們可以使用這個(gè)模型。它不一定來自我們,就像Memcached不一定來自我們一樣。

MySQL不是來自我們。這些都是偉大的事情。我們很高興使用它們。因此,一旦你不想與開源競爭,開源就是好的。

讓我們擁有相互競爭、采用不同策略并嘗試在不同方面超越彼此的模型。「

我的商業(yè)模式不會(huì)阻止其他人使用這項(xiàng)技術(shù)?!?/span>

需要明確的是,Llama 團(tuán)隊(duì)絕對希望擊敗所有其他模型。這種競爭是很好的,很健康。

這是人們之間出于善意和良好精神的競爭,而不是為了生存下來的競爭。

如果你輸?shù)袅诉@場比賽,你的懲罰就是你可以使用更好的模型。

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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