Дом
Компания General Intuition привлекла 320 млн долларов на обучение роботов с использованием данных из видеоигр

В настоящее время General Intuition тестирует модели мира, предназначенные для использования в качестве сред обучения для агентных моделей. | Источник: General Intuition
На этой неделе компания General Intuition US Inc. объявила о привлечении 320 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии A. Компания намерена использовать эти средства для разработки моделей искусственного интеллекта, способных воспринимать, прогнозировать и действовать как в виртуальных, так и в физических средах.
Хотя в области робототехники преобладают дискуссии о физическом ИИ, General Intuition заявляет, что придерживается иной стратегии. Вместо сбора сотен или тысяч часов реальных данных или генерации симулированных данных компания использует миллиарды игровых роликов, загруженных на Medal — платформу, где пользователи делятся моментами из игр. Пим де Витте (Pim de Witte), основатель и генеральный директор General Intuition, также является соучредителем Medal.
В этих игровых клипах запечатлено, как люди воспринимают окружающую среду и принимают решения о том, как в ней ориентироваться. По мнению компании, именно это делает их ценными. Текстовые модели предлагают лишь описания реальности, которых недостаточно для обучения физическому ИИ.
Кроме того, в видео встроены метки действий, которые точно фиксируют, какую кнопку и когда нажимает игрок, что дает General Intuition более глубокое понимание процессов принятия решений игроками.
Компания из Нью-Йорка заявила, что в рамках этого раунда серии A ее оценка составила 2,3 млрд долларов. С учетом 134 млн долларов, привлеченных в октябре, общая сумма привлеченного финансирования достигла 454 млн долларов. Раунд возглавил фонд General Catalyst при участии основателя Amazon Джеффа Безоса и бывшего генерального директора Google Эрика Шмидта.
General Intuition набирает стремительный темп
Большинство мощных базовых моделей обучаются на тексте. Однако в General Intuition утверждают, что человеческий интеллект выходит далеко за пределы языка. По утверждению компании, он развивался на протяжении тысячелетий посредством взаимодействия и исследования, движимый непрерывным циклом намерений, действий и последствий в самых разных средах.
По-настоящему интеллектуальные машины должны перейти от слов к мирам, обретая способность воспринимать, предвидеть и импровизировать. По мнению General Intuition, им необходимо развить общую интуицию реальности.
Компания объясняет, что её модели обучаются на уникальных наборах видеоданных с метками действий, охватывающих бесчисленные среды. По её словам, такое разнообразие приводит к созданию уникальных по своим возможностям агентных систем.
С момента своего основания в 2015 году General Intuition сосредоточилась на разработке моделей действий, определяющих, какие действия следует предпринять, и моделей мира, предсказывающих результаты этих действий.
Компания планирует использовать привлечённое финансирование для расширения вычислительных мощностей и сосредоточиться на предварительном обучении следующей версии своей модели. По данным TechCrunch, General Intuition также намерена этим летом сделать свой API более широко доступным.
Связанная статья
Компания General Intuition привлекла 2,3 млрд долларов, сделав ставку на то, что технологии в сфере видеоигр могут обучить ИИ для применения в реальных условиях
Войдя в отдел исследований и разработок компании General Intuition в Нью-Йорке, соучредитель и генеральный директор Пим де Витте сразу же указал на монитор, установленный на столе для работы стоя. Каз
General Intuition планирует привлечь 300 млн долларов при оценке компании в 2 млрд долларов
Как сообщили TechCrunch источники, знакомые с ситуацией, нью-йоркский стартап General Intuition, разрабатывающий базовую модель, которая обучает ИИ-агентов ориентироваться в пространстве и времени, ве
Стартап утверждает, что в области робототехники приближается свой «момент ChatGPT»
Загрузка плеера...До того как GPT-3 от OpenAI открыл эру базовых моделей, компании создавали собственные модели обработки естественного языка с нуля, каждая из которых обучалась на больших наборах да
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

В настоящее время General Intuition тестирует модели мира, предназначенные для использования в качестве сред обучения для агентных моделей. | Источник: General Intuition
На этой неделе компания General Intuition US Inc. объявила о привлечении 320 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии A. Компания намерена использовать эти средства для разработки моделей искусственного интеллекта, способных воспринимать, прогнозировать и действовать как в виртуальных, так и в физических средах.
Хотя в области робототехники преобладают дискуссии о физическом ИИ, General Intuition заявляет, что придерживается иной стратегии. Вместо сбора сотен или тысяч часов реальных данных или генерации симулированных данных компания использует миллиарды игровых роликов, загруженных на Medal — платформу, где пользователи делятся моментами из игр. Пим де Витте (Pim de Witte), основатель и генеральный директор General Intuition, также является соучредителем Medal.
В этих игровых клипах запечатлено, как люди воспринимают окружающую среду и принимают решения о том, как в ней ориентироваться. По мнению компании, именно это делает их ценными. Текстовые модели предлагают лишь описания реальности, которых недостаточно для обучения физическому ИИ.
Кроме того, в видео встроены метки действий, которые точно фиксируют, какую кнопку и когда нажимает игрок, что дает General Intuition более глубокое понимание процессов принятия решений игроками.
Компания из Нью-Йорка заявила, что в рамках этого раунда серии A ее оценка составила 2,3 млрд долларов. С учетом 134 млн долларов, привлеченных в октябре, общая сумма привлеченного финансирования достигла 454 млн долларов. Раунд возглавил фонд General Catalyst при участии основателя Amazon Джеффа Безоса и бывшего генерального директора Google Эрика Шмидта.
General Intuition набирает стремительный темп
Большинство мощных базовых моделей обучаются на тексте. Однако в General Intuition утверждают, что человеческий интеллект выходит далеко за пределы языка. По утверждению компании, он развивался на протяжении тысячелетий посредством взаимодействия и исследования, движимый непрерывным циклом намерений, действий и последствий в самых разных средах.
По-настоящему интеллектуальные машины должны перейти от слов к мирам, обретая способность воспринимать, предвидеть и импровизировать. По мнению General Intuition, им необходимо развить общую интуицию реальности.
Компания объясняет, что её модели обучаются на уникальных наборах видеоданных с метками действий, охватывающих бесчисленные среды. По её словам, такое разнообразие приводит к созданию уникальных по своим возможностям агентных систем.
С момента своего основания в 2015 году General Intuition сосредоточилась на разработке моделей действий, определяющих, какие действия следует предпринять, и моделей мира, предсказывающих результаты этих действий.
Компания планирует использовать привлечённое финансирование для расширения вычислительных мощностей и сосредоточиться на предварительном обучении следующей версии своей модели. По данным TechCrunch, General Intuition также намерена этим летом сделать свой API более широко доступным.
Компания General Intuition привлекла 2,3 млрд долларов, сделав ставку на то, что технологии в сфере видеоигр могут обучить ИИ для применения в реальных условиях
Войдя в отдел исследований и разработок компании General Intuition в Нью-Йорке, соучредитель и генеральный директор Пим де Витте сразу же указал на монитор, установленный на столе для работы стоя. Каз
General Intuition планирует привлечь 300 млн долларов при оценке компании в 2 млрд долларов
Как сообщили TechCrunch источники, знакомые с ситуацией, нью-йоркский стартап General Intuition, разрабатывающий базовую модель, которая обучает ИИ-агентов ориентироваться в пространстве и времени, ве
Стартап утверждает, что в области робототехники приближается свой «момент ChatGPT»
Загрузка плеера...До того как GPT-3 от OpenAI открыл эру базовых моделей, компании создавали собственные модели обработки естественного языка с нуля, каждая из которых обучалась на больших наборах да











