Alibaba вкладывает $290 млн в «всемирную модель» ИИ — новый этап развития
Alibaba Cloud выступил главным инвестором раунда финансирования объемом $290 млн в стартап Shengshu Technology. Middleware для создания «общей мировой модели» ИИ обещает вывести разработки за рамки ограничений больших языковых моделей (LLM) и приблизить эру полезных роботов.
Китайский технологический конгломерат Alibaba Group Holding Ltd инвестирует $290 млн в стартап Shengshu Technology. Компания намерена построить «общую мировую модель» искусственного интеллекта — новый тип систем, который должен преодолеть ограничения современных LLM.
Что такое «мировая модель» и зачем она нужна?
В отличие от языковых моделей, которые обрабатывают текст, мировая модель стремится понимать физические законы и пространственные взаимосвязи. Shengshu планирует использовать эти средства для более реалистичного моделирования, что открывает дорогу к практичным роботизированным приложениям.
Стартап уже представил первый продукт — генератор видео Vidu, но амбиции простираются далеко за пределы создания видеоконтента. Разработка мировой модели, по замыслу команды, должна стать универсальным фундаментом для взаимодействия ИИ с реальным миром.
Alibaba делает ставку на практичный ИИ
Для Alibaba Cloud это не просто финансовая инвестиция — компания видит в мировой модели способ масштабировать применение ИИ в промышленности и быту. Например, роботы, оснащенные такой моделью, смогут точнее планировать движения и адаптироваться к непредсказуемым условиям.
Напомним, что подобные проекты активно поддерживаются на государственном уровне в Китае. В Пекине, кстати, работает «Робот-молл» — первый в мире магазин-салон овеществленных интеллектуальных роботов, где демонстрируются механические руки и другие устройства.
Партнерами Shengshu также называют Kuaishou Technology и Baidu Inc. — все они заинтересованы в развитии технологий, выходящих за рамки текстовых ИИ-моделей.
Тем временем эксперты отмечают: традиционные LLM уже близки к потолку производительности, и мировые модели могут стать следующим большим прорывом. Однако до массового внедрения пройдут годы — как минимум, необходимо решить вопросы вычислительной мощности и точности симуляции физических процессов.
Комментарии
0 всего