Ücretsiz Charmloop hesabını oluştur — kart yok, gezinmede sınır yok. Dakikalar içinde yapay zekâ sanatı yapmaya başla.
ChatGPT'de daha sonra kullanılan temellere katkıda bulunan çalışmalarıyla tanınan eski DeepMind araştırmacısı Andrew Dai, henüz tek bir ürün göndermeden gizli bir görsel yapay zeka girişimi için 300 milyon dolarlık pre-seed turunu kapattı.
Pre-seed turları genellikle birkaç milyon dolarla ölçülür. Bu aşamada — ürün henüz ortada yokken — 300 milyon dolarlık bir yatırım neredeyse emsalsizdir ve kurumsal paranın bir sonraki yetenek sıçramasının nereden geleceğini düşündüğü konusunda somut bir şey söylemektedir. TechCrunch'a göre Dai, görsel yapay zekayı ChatGPT'yi doğuran büyük dil modeli dalgasıyla kıyaslanabilir ölçekte bir sınır olarak konumlandırıyor.
Bahis özünde şu: GPT-4'ü inşa eden türden temel araştırma yatırımının, görüntüleri ve videoyu anlayan, üreten ve bunlar üzerinde akıl yürüten sistemler için şimdi yapılması gerekiyor — ve bu yarışa öncülük etme penceresi tam şu an açık.
Yapay zeka sanat yaratıcıları için bu çerçeveleme önemlidir. Bir sonraki nesil görüntü ve video üretiminin mevcut difüzyon hatlarına yönelik yalnızca aşamalı yükseltmeler olmayacağını düşündürüyor. Bu ölçekteki yatırımcılar, görsel yapay zekanın mevcut modellerin üzerine sarılmış bir katman değil, kendi temel mimarisine ihtiyaç duyduğu fikrine destek veriyor.
Dai, DeepMind'da on yılı aşkın süre boyunca dünyanın herhangi bir yerinde inşa edilmiş en kritik yapay zeka sistemleri üzerinde çalıştı. Katkıda bulunduğu araştırmalar, nihayetinde ChatGPT'yi şekillendiren mimari ve eğitim yaklaşımlarını bilgilendirdi. Bu soy ağacı, yatırımcıların ürünü görmeden harekete geçmesinin tam nedenidir: yol haritasını değil, araştırmacıyı satın alıyorlar.
Bu örüntü — kişiyi ve tezi demo öncesinde fonlamak — temel yapay zekada emsal teşkil eder. Anthropic'in başlangıcı böyleydi ve en yetenekli model laboratuvarlarının birçoğu erken sermayeyi bu şekilde güvence altına aldı. Buradaki fark, dil yerine görsel modalitelere açık odaklanmadır.
«Görsel yapay zeka, yapay zekadaki bir sonraki büyük sınırlardan biridir.»
— Andrew Dai
Dai'nin tezi doğruysa, Charmloop'un görüntü oluşturucusu gibi araçları kullanan yaratıcılar için aşağı yönlü etki önemli olabilir. Temel görsel yapay zeka araştırmaları, yalnızca daha iyi görüntüler değil, niteliksel olarak farklı türde üretimler ortaya çıkarma eğilimindedir: daha güçlü uzamsal akıl yürütme, kareler arasında daha tutarlı karakterler, kompozisyon ve aydınlatmayı piksel örüntüleri yerine anlamsal kavramlar olarak daha iyi anlama.
300 milyon dolarlık rakam aynı zamanda Dai'nin ekibinin öngördüğü hesaplama gereksinimleri hakkında da bir şeyler söylüyor. Bu düzeyde temel model eğitimi mütevazı bir GPU kümesinde gerçekleşmez. Yatırım, en büyük laboratuvarlarla rekabet edebilecek ölçekte ön eğitim çalışmalarına işaret ediyor; bu da bu çalışmadan çıkacak modellerin görsel üretim için yetenek tavanını gerçek anlamda değiştirebileceği anlamına geliyor.
Hangi modellere geçmeye değer olduğunu takip eden yaratıcılar için izlenecek sayı budur: ürün duyurusu değil, ortaya çıkan mimarinin mevcut iş akışınızı eskimiş hissettiren türden niteliksel bir sıçrama üretip üretmediği. Dünya modelleri — görsel ortamların zaman içinde nasıl geliştiğini simüle eden yapay zeka sistemleri — alanındaki gelişmeler zaten bu yönü işaret ediyor; Charmloop'un görüntü ve video yaratıcıları için dünya modelleri açıklayıcısında ele alındığı üzere.
Henüz bir lansman tarihi açıklanmadı. Yatırımın ölçeği ve gizlilik durumu göz önüne alındığında, daha olası zaman çizelgesi bir tüketici ürününden önce bir araştırma yayını veya teknik önizlemedir — DeepMind'ın en kritik çalışmalarında izlediği yolun aynısı. Ön baskı sunucularını takipte kalın.
