Tham vọng AI của Apple là gì?

Thoại Viết Hoàng
Thoại Viết Hoàng
Phản hồi: 0
Mặc dù Đồng hồ mới đã gây được nhiều tiếng vang tại sự kiện Apple ngày hôm qua, nhưng việc công ty tập trung vào cái gọi là công cụ thần kinh mới là điều gây ra nhiều tranh cãi nhất.
VNReview.vn

Chào mừng bạn đến với AI Decoded, bản tin LinkedIn hàng tuần của Fast Company cung cấp những tin tức quan trọng nhất trong thế giới AI. Nếu một người bạn hoặc đồng nghiệp đã chia sẻ bản tin này với bạn, bạn có thể đăng ký nhận nó hàng tuần tại đây. HÌNH ẢNH AI TUYỆT VỜI VÀO SẢN PHẨM MỚI CỦA APPLE Trong khi Đồng hồ trung hòa carbon đã gây được nhiều tiếng vang tại sự kiện Apple ngày hôm qua, thì việc công ty tập trung vào cái gọi là động cơ thần kinh cũng sẽ nhận được nhiều bàn tán. “Động cơ thần kinh” là Applespeak để tập hợp các lõi tính toán chuyên dụng tồn tại trên chip Apple Silicon; nó tăng tốc các thuật toán học máy và sẽ làm cho AI trở nên khả thi hơn trên các sản phẩm của Apple một cách hiệu quả. Vì vậy, điều đáng chú ý là công cụ thần kinh đã được đề cập trong suốt sự kiện ngày hôm qua của Apple (bao gồm cả khi nói chuyện về chiếc Apple Watch mới thân thiện với môi trường). Công cụ thần kinh đánh dấu sự khác biệt lớn so với cách tiếp cận dựa trên máy chủ của đối thủ cạnh tranh đối với AI; nó là trọng tâm trong cách tiếp cận trên thiết bị của Apple để chạy các mô hình AI; Việc giữ AI trong thiết bị vừa giúp chứa thông tin riêng tư hoặc nhạy cảm, vừa loại bỏ thời gian cần thiết để gửi dữ liệu đến các mô hình AI trên đám mây. Nếu Apple có thể thúc đẩy silicon của mình cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết để chạy các thuật toán có ý nghĩa, thì họ có thể thu được lợi ích về quyền riêng tư và độ trễ thấp. Nhìn từ góc độ cao hơn, công cụ thần kinh nêu bật việc Apple sử dụng AI: như một công cụ cho các sản phẩm của mình, nhưng không mang lại cảm giác rung chuyển Trái đất như cách các sản phẩm của đối thủ cạnh tranh làm. Sự kiện ngày hôm qua của Apple diễn ra ngay sau khi có tin sốt dẻo báo cáo rằng Apple trên thực tế đã làm việc trên các mô hình ngôn ngữ lớn trong nhiều năm và các nhân viên của công ty tin rằng LLM của họ vượt quá mô hình GPT-3.5 của OpenAI. Cùng với tất cả các cuộc thảo luận về công cụ thần kinh tại sự kiện của Apple, chúng tôi có thêm bằng chứng cho thấy Tim Cook và đồng nghiệp. đang nổi lên như một ứng cử viên ngựa ô trong cuộc chạy đua vũ trang AI đang diễn ra.
DANH SÁCH AI 20 KHAI THÁC CỦA CÔNG TY FAST TIẾP TỤC RA MẮT CẢ THÁNG Trong suốt tháng 9, Fast Company tiếp tục giới thiệu danh sách AI 20 của mình, nêu bật những người có ảnh hưởng nhất trong việc xây dựng, thiết kế, quản lý và kiện tụng AI. Mục sáng nay cho thấy Mark Sullivan đang nói chuyện với người sáng lập Hugging Face Clem Delangue: “Chúng tôi đã trở thành nền tảng mở này, đóng vai trò là người hỗ trợ, trao quyền cho tất cả các tổ chức—bắt đầu từ các cá nhân, nhà nghiên cứu cá nhân, nhà nghiên cứu độc lập, tổ chức nhỏ, tổ chức phi lợi nhuận cho đến các tổ chức lớn—để lưu trữ các mô hình, chia sẻ mô hình, cộng tác trên các mô hình và sau đó sử dụng các mô hình cho trường hợp sử dụng của chúng,” Delangue nói. Cách tiếp cận như vậy cho phép các công ty giữ dữ liệu nhạy cảm của họ trong phạm vi tường của riêng họ thay vì gửi dữ liệu đó qua API để được xử lý bởi các mô hình do công ty khác lưu trữ. Rõ ràng nó hoạt động như một sự lôi kéo: Delangue cho biết nền tảng này hiện lưu trữ hơn 300.000 mô hình, bao gồm một số mô hình có ảnh hưởng rất lớn, chẳng hạn như Llama và Llama 2 của Meta cũng như trình tạo hình ảnh Khuếch tán ổn định của Stability AI.
DANH SÁCH AI 20 KHAI THÁC CỦA CÔNG TY FAST TIẾP TỤC RA MẮT CẢ THÁNG Trong suốt tháng 9, Fast Company tiếp tục giới thiệu danh sách AI 20 của mình, nêu bật những người có ảnh hưởng nhất trong việc xây dựng, thiết kế, quản lý và kiện tụng AI. Mục sáng nay cho thấy Mark Sullivan đang nói chuyện với người sáng lập Hugging Face Clem Delangue: “Chúng tôi đã trở thành nền tảng mở này, đóng vai trò là người hỗ trợ, trao quyền cho tất cả các tổ chức—bắt đầu từ các cá nhân, nhà nghiên cứu cá nhân, nhà nghiên cứu độc lập, tổ chức nhỏ, tổ chức phi lợi nhuận cho đến các tổ chức lớn—để lưu trữ các mô hình, chia sẻ mô hình, cộng tác trên các mô hình và sau đó sử dụng các mô hình cho trường hợp sử dụng của chúng,” Delangue nói. Cách tiếp cận như vậy cho phép các công ty giữ dữ liệu nhạy cảm của họ trong phạm vi tường của riêng họ thay vì gửi dữ liệu đó qua API để được xử lý bởi các mô hình do công ty khác lưu trữ. Rõ ràng nó hoạt động như một sự lôi kéo: Delangue cho biết nền tảng này hiện lưu trữ hơn 300.000 mô hình, bao gồm một số mô hình có ảnh hưởng rất lớn, chẳng hạn như Llama và Llama 2 của Meta cũng như trình tạo hình ảnh Khuếch tán ổn định của Stability AI.
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
 


Đăng nhập một lần thảo luận tẹt ga
Top