Tác giả: Vince Quill, CoinTelegraph; Người biên soạn: Deng Tong, Golden Finance
Người đồng sáng lập OpenAI Ilya Sutskever gần đây đã có bài phát biểu tại hội nghị Hệ thống xử lý thông tin thần kinh (NeurIPS) 2024 ở Vancouver, Canada.
Sutskever cho biết việc tăng cường sức mạnh tính toán thông qua các thuật toán học máy, phần mềm và phần cứng tốt hơn đang vượt xa tổng lượng dữ liệu có sẵn để đào tạo các mô hình AI. Nhà nghiên cứu AI ví dữ liệu với nhiên liệu hóa thạch, cuối cùng sẽ cạn kiệt. Sutskever cho biết:
"Dữ liệu không phát triển vì chúng ta chỉ có một mạng Internet. Bạn thậm chí có thể nói rằng dữ liệu là nhiên liệu hóa thạch của trí tuệ nhân tạo. Nó được tạo ra theo một cách nào đó và bây giờ chúng tôi sử dụng nó, Chúng tôi đã đạt đến dữ liệu cao nhất, sẽ không còn dữ liệu nữa ” “ — chúng tôi phải xử lý dữ liệu chúng tôi có ”
Người đồng sáng lập OpenAI dự đoán, Agent AI, dữ liệu tổng hợp và điện toán thời gian suy luận là những hướng phát triển tiếp theo trong AI và cuối cùng sẽ tạo ra siêu trí tuệ AI.
Biểu đồ so sánh sức mạnh tính toán trước khi đào tạo AI và kích thước tập dữ liệu. Nguồn: TheAIGRID, Ilya Sutskever
Các tác nhân AI đang làm mưa làm gió trong thế giới tiền điện tử
Các tác nhân AI sẽ vượt qua các mô hình chatbot hiện tại và có thể giao tiếp mà không cần sự can thiệp của con người. được thực hiện nhanh chóng và với sự gia tăng của các đồng meme AI và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Truth Terminal, các tác nhân AI đã trở thành một câu chuyện phổ biến trong không gian tiền điện tử.
Sau khi LLM bắt đầu quảng cáo đồng meme có tên Goatseus Maximus (GOAT), Truth Terminal nhanh chóng trở nên phổ biến. Giá trị thị trường của đồng xu này cuối cùng đã đạt 1 tỷ USD, thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư bán lẻ và các nhà đầu tư mạo hiểm.
Thông tin thị trường token GOAT. Nguồn: CoinMarketCap
Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo DeepMind của Google đã ra mắt Gemini 2.0 – một mô hình trí tuệ nhân tạo sẽ hỗ trợ các tác nhân trí tuệ nhân tạo.
Theo Google, các tác nhân được xây dựng bằng khung Gemini 2.0 sẽ có thể hỗ trợ các nhiệm vụ phức tạp như điều phối và suy luận logic giữa các trang web.
Những tiến bộ trong các tác nhân AI có thể hành động và suy luận độc lập sẽ đặt nền tảng cho AI thoát khỏi ảo tưởng về dữ liệu.
Ảo giác về AI xảy ra do tập dữ liệu không chính xác và việc đào tạo trước AI ngày càng phụ thuộc vào việc sử dụng LLM cũ để đào tạo LLM mới, điều này làm giảm hiệu suất theo thời gian.