O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, está se concentrando no desenvolvimento da Lucidez Universal Sintético (AGI) formando uma equipe especializada liderada pelo Dr. Esta equipe, conhecida porquê grupo Generalist Empowered Agent Research (GEAR), tem porquê objetivo fabricar um agente base capaz de operar em ambientes virtuais e do mundo real. A abordagem da equipe envolve o uso de dados sintéticos e simulações aceleradas por GPU para treinar modelos de IA. O objetivo da NVIDIA é cobiçoso: fabricar uma IA que possa operar de forma eficiente tanto em simulações digitais quanto no mundo real. Esta mudança marca um solidão da IA que é projetada para tarefas específicas, em direção ao desenvolvimento de uma forma de IA mais maleável e capaz, conhecida porquê Lucidez Universal Sintético (AGI).
A abordagem da equipe GEAR está centrada no uso de dados sintéticos e o poder das simulações computacionais avançadas para treinar modelos de IA de forma mais eficiente. Os dados sintéticos são criados artificialmente para imitar dados do mundo real, o que ajuda a superar os desafios dos dados limitados do mundo real, tais porquê questões de privacidade e acessibilidade. Oriente tipo de dados pode ser gerado em grandes quantidades e é crucial para treinar a IA para mourejar com uma variedade de situações.
A espinha dorsal deste processo de treinamento vertiginoso é o uso de unidades de processamento gráfico (GPUs), que são conhecidos por seu possante poder computacional. As GPUs permitem que a equipe do GEAR execute simulações com muito mais rapidez do que os métodos de computação tradicionais, o que reduz o tempo que a IA leva para aprender e se harmonizar a novas tarefas.
Equipe de desenvolvimento de Lucidez Universal Sintético (AGI) da NVIDIA
A experiência do Dr. Fan é um ativo fundamental para o sucesso da equipe GEAR. Seu trabalho se concentra na geração agentes fundacionais, que são sistemas de IA que podem interagir tanto com ambientes virtuais quanto com o mundo físico. Esta dupla capacidade é precípuo para a AGI, que precisa de compreender e velejar através de uma série de configurações diferentes.
O treinamento em IA ocorre em verdade virtual, que fornece um envolvente controlado para testes e aprendizagem, muito porquê através da robótica, que permite que a IA interaja com o mundo físico. A combinação dessas duas áreas garante que a IA desenvolvida pela equipe GEAR da NVIDIA terá uma compreensão abrangente do seu envolvente.
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Apoiando os esforços da equipe GEAR estão os desenvolvimentos recentes em modelos e ferramentas de IA. Por exemplo, o bate-papo da NVIDIA com RTX oferece habilidades de conversação avançadas, e o Screen AI do Google melhora a habilidade da IA na compreensão das interfaces do usuário. Esses avanços contribuem para o progresso na tecnologia de IA.
Outra dimensão onde a IA está mostrando potencial é na codificação. A IA pode estudar grandes quantidades de dados, incluindo bases de código e filmes inteiros, o que pode aumentar significativamente a eficiência e a precisão das práticas de codificação.
O desempenho dos modelos de IA agora é medido por fichas por segundo, que reflete a capacidade da IA de responder e interagir rapidamente. Esta métrica é crucial para determinar quão muito a IA pode funcionar em aplicações em tempo real.
O investimento da NVIDIA em AGI, sob a orientação do Dr. Fan e da equipe GEAR, está prestes para fazer contribuições significativas para a evolução da perceptibilidade sintético. Ao combinar dados sintéticos, simulações alimentadas por GPU, verdade virtual e robótica do mundo real, o agente fundamental que estão a fabricar tem o potencial de remodelar o horizonte da IA. À medida que a NVIDIA continua a ultrapassar limites, o impacto da AGI em vários setores torna-se cada vez mais evidente, sinalizando uma novidade era no progressão tecnológico.
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