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Prédiction : le PDG de Hugging Face révèle six changements majeurs dans l'industrie de l'IA en 2024 !
Prédiction : le PDG de Hugging Face révèle six changements majeurs dans l'industrie de l'IA en 2024 !
Vers quoi évoluera l’industrie de l’IA en 2024 ?
Le président d'OpenAI, Greg Brockman, a un jour prédit le dernier jour de l'année dernière : 2023 donnera l'impression que 2022 ne s'est pas encore réveillé.
Effectivement, en 2023, l'industrie de l'IA marquera le début d'une explosion à grande échelle.
Hier, Clément Delangue, PDG de Hugging Face, la plus grande communauté open source d'IA au monde, a fait 6 prédictions précises sur le développement de l'industrie en 2024 :
1. faire faillite, ou être acquis à un prix très bas.
Le LLM open source a un niveau de capacités comparable au LLM source fermée
3. L'IA apportera d'énormes avancées dans les domaines de la vidéo, de la biologie, de la chimie, des séries chronologiques et d'autres domaines.
4. Le public sera davantage préoccupé par les coûts économiques et environnementaux de l'IA.
5. À l'avenir, les médias de masse seront remplis de contenu généré par l'intelligence artificielle
6. 10 millions de développeurs d'IA sur Hugging Face apporteront de nouvelles opportunités d'emploi et n'entraîneront pas une augmentation du chômage.
Les percées dans l'industrie de l'IA en 2023 se reflètent principalement dans la technologie de l'IA elle-même. Cependant, ces 6 nouvelles prédictions indiquent que la technologie de l'IA franchira davantage le cercle en 2024 et que son influence révolutionnaire dépassera de loin la portée de l'industrie de l'IA
Les internautes ont évalué ses six prédictions et ont estimé que la probabilité de trois pas plus de 50% d'entre elles se réalisent
Certaines personnes pensent que les six prédictions sont très crédibles, et certaines d'entre elles sont même devenues réalité
La première vague d'entreprises d'IA fera faillite
Concernant la première prédiction, combinée aux violentes turbulences d'OpenAI ces deux derniers jours, les internautes ont commencé à s'énerver.
Clément est vite sorti pour arranger les choses, je me le prédisais.
Les internautes ont fait diverses spéculations, mentionnant des startups stars telles que Adept et Perplexity
Cependant, en fait, une situation similaire s'est déjà produite dès 2023. Jasper AI est une startup d'IA qui était autrefois évaluée à plus de 1,5 milliard de dollars. En tant que "créateur du shell GPT", la société a rapporté des nouvelles négatives de licenciements et une baisse de 80% de la valorisation en juillet
Après le lancement des GPT par OpenAI, diverses intelligences artificielles basées sur la technologie OpenAI peuvent être prévues. Les perspectives de l'entreprise deviendront de plus en plus limités
S'ils ne parviennent pas à trouver un moyen de créer de la valeur de manière indépendante à l'avenir, il ne serait pas trop surprenant de passer d'une valorisation de plus d'un milliard de dollars à la faillite ou à une acquisition à bas prix
Open Source VS Closed Source
Que l'écart entre l'IA open source et la source fermée continue de s'élargir ou de se réduire à l'avenir, les leaders de l'industrie, les entreprises open source d'IA, les chercheurs scientifiques et les utilisateurs ont toujours eu des voix différentes. Les gens ont toujours eu des points de vue différents sur la question de savoir si l'écart entre l'IA open source et fermée va s'élargir ou se réduire à l'avenir. Les leaders de l'industrie, les entreprises d'IA open source, les chercheurs et les utilisateurs ont toujours eu des points de vue différents
Depuis le début de l'année. L'année dernière, les ingénieurs de Google ont révélé : OpenAI Ni Google ni Google n'ont de fossé, et l'IA open source est pour commencer leur plus grand adversaire.
D'autre part, les modèles open source qui émergent constamment dans divers domaines prétendent être proches ou supérieurs à GPT-4
Récemment, l'équipe de Berkeley a annoncé le modèle Starling-7B, qui utilise Technologie RLAIF Surpassant tous les autres modèles dans certains tests de référence, se rapprochant du niveau GPT-4
Adresse du projet : https://starling.cs.berkeley.edu/
Il existe même certains modèles open source qui prétendent être comparables à GPT-4 sur certaines tâches spécifiques, y compris même un modèle de taille 7B
Les partisans des modèles open source affirment que par rapport à l'adoption de modèles fermés, la différence entre les modèles open source peut prendre 3 à 5 ans pour se refléter
La deuxième prédiction a suscité la controverse parmi les internautes
"En raison de l'énorme écart de puissance de calcul entre l'open source et le fermé, l'open source doit rattraper le code source fermé est encore très difficile. "
"Je ne comprends pas pourquoi l'écart entre l'open source et le code source fermé va se réduire. Après tout, toutes les connaissances et technologies des modèles open source sont partagées. L'IA de source fermée a toujours ses propres caractéristiques uniques. "
AI For Science
Dans le domaine biologique, AlphaFold de DeepMind a prédit la structure des protéines à un niveau qui dépasse les capacités humaines, franchissant directement le pointe de la biologie.
Et Microsoft a récemment publié un rapport testant GPT-4 dans les domaines de la biologie, de la chimie computationnelle, de la découverte de médicaments, de la conception de matériaux et des équations aux dérivées partielles (PDE), en tant qu'universitaire sur la valeur des assistants de recherche.
Lien papier : https://arxiv.org/abs/2311.07361
Selon les chercheurs de Microsoft, les outils d'intelligence artificielle vont considérablement accélérer les progrès de la recherche scientifique fondamentale
Actuellement, il existe de nombreux outils et plateformes qui appliquent la technologie d'apprentissage automatique à divers domaines professionnels
Adresse du projet : https://chemintelligence.com/our-platform
Et les internautes, pour l'IA, pour les séries chronologiques Les percées possibles dans des domaines de recherche scientifique connexes (les séries chronologiques, qui font référence à l'utilisation de séries temporelles dans les statistiques, le traitement du signal, la reconnaissance de formes, l'économétrie, la finance mathématique et d'autres domaines des sciences appliquées et de l'ingénierie) sont également très prometteuses.
Certains internautes ont même rédigé un article pour expliquer pourquoi la recherche scientifique liée aux séries chronologiques est si importante
Le contenu qui doit être réécrit est : Lien vers l'article : https:// arxiv .org/abs/2310.03589
"Enfin, quelqu'un a vu cela et un bon modèle Transformer pour les séries chronologiques a émergé."
Les coûts énergétiques et environnementaux causés par l'IA
Dans un podcast, Musk a parlé des principes fondamentaux les plus importants dans l’industrie de l’IA. Il estime qu'il y a encore beaucoup de marge d'amélioration dans le modèle Transformer en termes de ratio de production d'énergie et d'intelligence
Les recherches d'Alex de Vries, data scientist à la Vrije Universiteit Amsterdam aux Pays-Bas, prédisent que d'ici 2027, les fermes de serveurs d'intelligence artificielle peuvent utiliser chaque année 85 à 134 térawattheures d'énergie
https://www.php.cn/link/f52166cd701447355be87cbf41d31ca4
De nombreux rapports de médias étrangers soulignent que le développement de la technologie de l'IA entraînera une forte augmentation de la consommation d'énergie et d'eau. à l'avenir.
En 2027, la consommation énergétique de l'IA pourrait être équivalente à la consommation électrique annuelle de l'Argentine, des Pays-Bas ou de la Suède, soit 0,5% de la demande énergétique mondiale.
L'AIGC inonde les médias
Il n'est pas exagéré de dire que le contenu de vidéos et d'images généré par l'IA progresse désormais à la vitesse de la lumière.
Il y a un ou deux ans, il aurait été difficile pour quiconque d'imaginer qu'une telle animation d'IA serait entièrement générée par l'IA.
Le co-fondateur de DreamWorks a récemment déclaré publiquement que l'intelligence artificielle réduirait le coût de l'industrie de l'animation de 90 % au cours des trois prochaines années !
Peut-être que l'année prochaine, la création de contenu d'animation sera encore plus démocratisée, et la conséquence est que, tout comme les courtes vidéos qui balayent le monde du jour au lendemain, les vidéos générées par la génération AI deviendront un composant très important.
L'IA affecte le marché du travail
L'impact de l'IA sur le marché du travail a toujours été un sujet de controverse dans l'industrie de l'IA.
Et la prédiction du PDG de Hugging Face pourrait être une réponse potentielle à cette question dans une certaine mesure.
Si davantage de personnes peuvent rejoindre l'industrie des développeurs d'IA open source, les emplois ainsi créés pourront-ils compenser la main-d'œuvre remplacée par le développement de la technologie de l'IA.
Mais la plupart des internautes ne semblent pas d’accord avec cette logique.
Les deuxième et sixième éléments sont tous deux des blagues. Même si davantage de développeurs apparaîtront sur Hugging Face, l'IA reconstruira toujours le marché du travail.
Après tout, Sam Altman a été temporairement au chômage pendant 2 jours après être devenu PDG d'OpenAI à cause de l'IA.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Open source! Au-delà de ZoeDepth ! DepthFM : estimation rapide et précise de la profondeur monoculaire !
Apr 03, 2024 pm 12:04 PM
0. À quoi sert cet article ? Nous proposons DepthFM : un modèle d'estimation de profondeur monoculaire génératif de pointe, polyvalent et rapide. En plus des tâches traditionnelles d'estimation de la profondeur, DepthFM démontre également des capacités de pointe dans les tâches en aval telles que l'inpainting en profondeur. DepthFM est efficace et peut synthétiser des cartes de profondeur en quelques étapes d'inférence. Lisons ce travail ensemble ~ 1. Titre des informations sur l'article : DepthFM : FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Auteur : MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr
Le modèle MoE open source le plus puissant au monde est ici, avec des capacités chinoises comparables à celles du GPT-4, et le prix ne représente que près d'un pour cent de celui du GPT-4-Turbo.
May 07, 2024 pm 04:13 PM
Imaginez un modèle d'intelligence artificielle qui non seulement a la capacité de surpasser l'informatique traditionnelle, mais qui permet également d'obtenir des performances plus efficaces à moindre coût. Ce n'est pas de la science-fiction, DeepSeek-V2[1], le modèle MoE open source le plus puissant au monde est ici. DeepSeek-V2 est un puissant mélange de modèle de langage d'experts (MoE) présentant les caractéristiques d'une formation économique et d'une inférence efficace. Il est constitué de 236B paramètres, dont 21B servent à activer chaque marqueur. Par rapport à DeepSeek67B, DeepSeek-V2 offre des performances plus élevées, tout en économisant 42,5 % des coûts de formation, en réduisant le cache KV de 93,3 % et en augmentant le débit de génération maximal à 5,76 fois. DeepSeek est une entreprise explorant l'intelligence artificielle générale
L'IA bouleverse la recherche mathématique ! Le lauréat de la médaille Fields et mathématicien sino-américain a dirigé 11 articles les mieux classés | Aimé par Terence Tao
Apr 09, 2024 am 11:52 AM
L’IA change effectivement les mathématiques. Récemment, Tao Zhexuan, qui a prêté une attention particulière à cette question, a transmis le dernier numéro du « Bulletin de l'American Mathematical Society » (Bulletin de l'American Mathematical Society). En se concentrant sur le thème « Les machines changeront-elles les mathématiques ? », de nombreux mathématiciens ont exprimé leurs opinions. L'ensemble du processus a été plein d'étincelles, intense et passionnant. L'auteur dispose d'une équipe solide, comprenant Akshay Venkatesh, lauréat de la médaille Fields, le mathématicien chinois Zheng Lejun, l'informaticien de l'Université de New York Ernest Davis et de nombreux autres universitaires bien connus du secteur. Le monde de l’IA a radicalement changé. Vous savez, bon nombre de ces articles ont été soumis il y a un an.
Bonjour, Atlas électrique ! Le robot Boston Dynamics revient à la vie, des mouvements étranges à 180 degrés effraient Musk
Apr 18, 2024 pm 07:58 PM
Boston Dynamics Atlas entre officiellement dans l’ère des robots électriques ! Hier, l'Atlas hydraulique s'est retiré "en larmes" de la scène de l'histoire. Aujourd'hui, Boston Dynamics a annoncé que l'Atlas électrique était au travail. Il semble que dans le domaine des robots humanoïdes commerciaux, Boston Dynamics soit déterminé à concurrencer Tesla. Après la sortie de la nouvelle vidéo, elle a déjà été visionnée par plus d’un million de personnes en seulement dix heures. Les personnes âgées partent et de nouveaux rôles apparaissent. C'est une nécessité historique. Il ne fait aucun doute que cette année est l’année explosive des robots humanoïdes. Les internautes ont commenté : Les progrès des robots ont fait ressembler la cérémonie d'ouverture de cette année à des êtres humains, et le degré de liberté est bien plus grand que celui des humains. Mais n'est-ce vraiment pas un film d'horreur ? Au début de la vidéo, Atlas est allongé calmement sur le sol, apparemment sur le dos. Ce qui suit est à couper le souffle
KAN, qui remplace MLP, a été étendu à la convolution par des projets open source
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
Plus tôt ce mois-ci, des chercheurs du MIT et d'autres institutions ont proposé une alternative très prometteuse au MLP – KAN. KAN surpasse MLP en termes de précision et d’interprétabilité. Et il peut surpasser le MLP fonctionnant avec un plus grand nombre de paramètres avec un très petit nombre de paramètres. Par exemple, les auteurs ont déclaré avoir utilisé KAN pour reproduire les résultats de DeepMind avec un réseau plus petit et un degré d'automatisation plus élevé. Plus précisément, le MLP de DeepMind compte environ 300 000 paramètres, tandis que le KAN n'en compte qu'environ 200. KAN a une base mathématique solide comme MLP est basé sur le théorème d'approximation universelle, tandis que KAN est basé sur le théorème de représentation de Kolmogorov-Arnold. Comme le montre la figure ci-dessous, KAN a
Vitesse Internet lente des données cellulaires sur iPhone : correctifs
May 03, 2024 pm 09:01 PM
Vous êtes confronté à un décalage et à une connexion de données mobile lente sur iPhone ? En règle générale, la puissance de l'Internet cellulaire sur votre téléphone dépend de plusieurs facteurs tels que la région, le type de réseau cellulaire, le type d'itinérance, etc. Vous pouvez prendre certaines mesures pour obtenir une connexion Internet cellulaire plus rapide et plus fiable. Correctif 1 – Forcer le redémarrage de l'iPhone Parfois, le redémarrage forcé de votre appareil réinitialise simplement beaucoup de choses, y compris la connexion cellulaire. Étape 1 – Appuyez simplement une fois sur la touche d’augmentation du volume et relâchez-la. Ensuite, appuyez sur la touche de réduction du volume et relâchez-la à nouveau. Étape 2 – La partie suivante du processus consiste à maintenir le bouton sur le côté droit. Laissez l'iPhone finir de redémarrer. Activez les données cellulaires et vérifiez la vitesse du réseau. Vérifiez à nouveau Correctif 2 – Changer le mode de données Bien que la 5G offre de meilleures vitesses de réseau, elle fonctionne mieux lorsque le signal est plus faible
La vitalité de la super intelligence s'éveille ! Mais avec l'arrivée de l'IA qui se met à jour automatiquement, les mères n'ont plus à se soucier des goulots d'étranglement des données.
Apr 29, 2024 pm 06:55 PM
Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.
L'US Air Force présente son premier avion de combat IA de grande envergure ! Le ministre a personnellement effectué l'essai routier sans intervenir pendant tout le processus, et 100 000 lignes de code ont été testées 21 fois.
May 07, 2024 pm 05:00 PM
Récemment, le milieu militaire a été submergé par la nouvelle : les avions de combat militaires américains peuvent désormais mener des combats aériens entièrement automatiques grâce à l'IA. Oui, tout récemment, l’avion de combat IA de l’armée américaine a été rendu public pour la première fois, dévoilant ainsi son mystère. Le nom complet de ce chasseur est Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Il a été personnellement piloté par le secrétaire de l'US Air Force pour simuler une bataille aérienne en tête-à-tête. Le 2 mai, le secrétaire de l'US Air Force, Frank Kendall, a décollé à bord d'un X-62AVISTA à la base aérienne d'Edwards. Notez que pendant le vol d'une heure, toutes les actions de vol ont été effectuées de manière autonome par l'IA ! Kendall a déclaré : "Au cours des dernières décennies, nous avons réfléchi au potentiel illimité du combat air-air autonome, mais cela a toujours semblé hors de portée." Mais maintenant,
