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Los multimillonarios están luchando nuevamente.
El lunes, Elon Musk, el hombre más rico del mundo, ofreció comprar la organización sin fines de lucro que gobierna efectivamente a OpenAi por $ 97.4 mil millones. En respuesta a la oferta de Musk, el CEO de Operai, Sam Altman, escribió el lunes un lunes una publicación descarada en X, escribiendo: «No, gracias, pero compraremos Twitter por $ 9.74 mil millones si lo desea». (Musk e inversores compraron Twitter por $ 44 mil millones en 2022.)
La oferta de Musk, grave o no, puede complicar el esfuerzo de Openi para convertirse en una corporación de beneficios público con fines de lucro dentro de dos años. Ahora, el tablero de OpenAI tendrá que demostrar que no está subrayando la organización sin fines de lucro de OpenAI entregando los activos de la organización sin fines de lucro, incluida la IP de la investigación de OpenAi, a una información privilegiada (por ejemplo, Altman) por un descuento.
Operai podría presentar el caso de que la oferta de Musk es un intento de adquisición hostil dado que Musk y Altman no son los mejores amigos. También podría argumentar que la oferta de Musk no es creíble porque OpenAi ya está en medio de un proceso de reestructuración. O OpenAi podría desafiar a Musk sobre si tiene los fondos.
En un comunicado el martes, Andy Nussbaum, un abogado externo que representa a la junta de OpenAi, dijo que la oferta de Musk «no establece un valor para [OpenAI’s] sin fines de lucro «y que la organización sin fines de lucro» no está a la venta «. Nussbaum agregó: «Respetuosamente, no depende de un competidor decidir qué es lo mejor para la misión de Openai».
Mi colega Maxwell Zeff y yo escribimos una pieza más detallada sobre qué esperar en las próximas semanas. Pero garantizado, la oferta de Musk, sin mencionar su demanda continua contra OpenAi sobre lo que dice que es una conducta fraudulenta, promete hacer peleas feroces de la sala del tribunal.
Noticias
El nuevo robot de Apple: Apple creó un robot de investigación que toma una página del libro de jugadas de Pixar. La lámpara robótica de la compañía funciona como una versión más cinética de un homepod u otro altavoz inteligente. La persona que enfrenta la lámpara pregunta una consulta, y el robot responde con la voz de Siri.
¿La IA nos está haciendo tonta?: Los investigadores publicaron recientemente un estudio que analiza cómo el uso de IA generativa en el trabajo afecta las habilidades de pensamiento crítico. Descubrió que cuando confiamos demasiado en la IA para pensar para nosotros, empeoramos para resolver problemas nosotros mismos cuando la IA falla.
Ai para todos, tal vez: En un nuevo ensayo sobre su blog personal, Altman admitió que los beneficios de la IA pueden no estar ampliamente distribuidos, y dijo que OpenAi está abierto a ideas de «sonido extraño» como un «presupuesto de cálculo» para «permitir que todos en la Tierra usen muchos de AI.»
La controversia de Christie: La casa de subastas de bellas artes, Christie’s ha vendido arte generado por IA antes. Pero pronto planea celebrar su primer programa dedicado exclusivamente a las obras creadas con AI, un anuncio que se ha recibido con revisiones mixtas y una petición que pide la cancelación de la subasta.
Mejor que el oro: Un sistema de inteligencia artificial desarrollado por Google Deepmind, el laboratorio de investigación de IA IA de Google, parece haber superado al medallista de oro promedio para resolver problemas de geometría en una competencia internacional de matemáticas.
Documento de investigación de la semana
Sabemos que la mayoría de los modelos de IA no pueden realizar tareas básicas de manera confiable, como resolver problemas matemáticos a nivel de escuela primaria. Lo que no siempre sabemos es la razón detrás de sus fracasos. Según un equipo de investigadores en el MIT CSAIL, pueden ser en parte los puntos de referencia erróneos.
En un nuevo estudio, los investigadores del MIT CSAIL descubrieron que si bien los modelos de mejor rendimiento de hoy todavía cometen errores genuinos en los puntos de referencia populares de IA, más del 50% de los «errores del modelo» son causados por preguntas mal etiquetadas y ambiguas en esos puntos de referencia.
«Si queremos cuantificar adecuadamente la confiabilidad del modelo, necesitamos repensar cómo construimos los puntos de referencia para minimizar los errores de etiqueta», dijo Uno de los investigadores, miembro de la facultad del MIT y miembro del personal de OpenAI Aleksander Madry, en una publicación sobre X. «Este es solo un primer paso».
Modelo de la semana
Has oído hablar de Deepfakes antes. Pero, ¿qué pasa con los profundos de escenas cotidianas aburridas? Esa es la idea detrás de la realidad aburrida Hunyuan Lora (Boreal-HL), un generador de video AI ajustado que sobresale en crear videos de … bueno, cosas bastante banales.
Boreal-HL puede generar clips de turistas que comen helado, personas con barbacoa, personas en reuniones de almuerzo, ejecutivos que dan discursos en conferencias, parejas en bodas y otras rebanadas de vida mundanas. Este reportero encuentra lo absurdo de lo hilarante, particularmente considerando lo poco práctico que es correr. Se necesita Boreal-HL al menos cinco minutos para generar un solo clip.
Bolsa de agarre
Gracias a los recientes avances en eficiencia de IA, se está volviendo más barato, y más fácil, entrenar modelos altamente sofisticados.
En un nuevo artículo, los investigadores de la Universidad de Shanghai Jiao Tong y una compañía de IA llamada SII demuestran que un modelo entrenado en solo 817 «muestras de capacitación seleccionadas» puede superar a los modelos capacitados en 100 veces más datos. El equipo afirma que su modelo incluso pudo responder ciertas preguntas que no había visto durante el proceso de capacitación, mostrando lo que llaman capacidades de «fuera del dominio».
El estudio sigue después de un proyecto liderado por Stanford que encontró que es posible crear un modelo «abierto» que rivalice con el modelo de «razonamiento» O1 de OpenAI por menos de $ 50.
Continuar leyendo: Esta semana en AI: Musk ofertas para OpenAi
