Az AWS szerint a világmodellek lehetnek az AI következő nagy platformjai
Az AWS vezető technológiai és mesterségesintelligencia-vezetője szerint az AI fejlődése a felhőalapú számítástechnikához hasonlóan széles körben hozzáférhető infrastruktúrára épülhet. A vállalat rendezvényén az Odyssey startup két világmodellt is bemutatott, amelyek fizikai szabályokat, ok-okozati összefüggéseket és emberi viselkedést tanulnak meg.
- Az Odyssey bemutatta az Odyssey-3 és Agora-2 világmodelleket.
- Az Agora-2 egy szimulációban legfeljebb 20 résztvevőt támogat.
- Az Odyssey-3 Trainium3 chipeken tanul és fut.
- Az AWS szerint a Trainium több AI-startup frontier feladatait szolgálja ki.
- Az AWS hallgatói képzési programokat és egyéves Kiro-hozzáférést kínál.
Az Odyssey világmodellekkel szimulálja a környezetet
Az Amazon szeptember 17-i AWS Global Meeting rendezvényén Matt Wood, az AWS mesterségesintelligencia- és technológiai vezetője arról beszélt, hogy a vállalat az AI alapvető eszközeit ugyanúgy akarja felépíteni, ahogyan korábban a felhőszámítástechnikához szükséges infrastruktúrát. A célja szerinte az, hogy a technológia széles körben elérhetővé és demokratikussá váljon.
Wood az infrastruktúra fő elemei között a Trainium számítási chipeket, a következtetéshez használt Bedrockot és az AI-ügynökök fejlesztését támogató AgentCore-t emelte ki. A rendezvényen több olyan startup is bemutatkozott, amely ezekre az eszközökre épít.
A bemutató középpontjában az Odyssey állt, amely alapozó világmodelleket fejleszt. Ezek a rendszerek nagy mennyiségű videó megfigyeléséből tanulják meg, hogyan működik a világ, ahelyett, hogy minden szabályt kézzel programoznának. Oliver Cameron, az Odyssey vezérigazgatója szerint a nyelvi modell egy mondat következő valószínű szavát, a világmodell pedig egy világ következő valószínű állapotát próbálja megjósolni.
Az ilyen modellek a forrás szerint robotok irányításában, önvezető járművekben, drónok vezérlésében, tudományos és egészségügyi alkalmazásokban, oktatásban, játékokban, védelemben és energetikában is használhatók.
Az Odyssey-3 és az Agora-2 bemutatója
Cameron a rendezvényen bemutatta az Odyssey-3-at, a startup eddigi legfejlettebb alapozó világmodelljét. A modell Trainium3 chipeken fut és tanul, a vállalat szerint pedig a világ megfigyeléseiből sajátította el a fizika, az ok-okozati kapcsolatok és az emberi viselkedés mintázatait.
Az Odyssey-3 ugyanazt a modellt használhatja robotok irányítására, humanoid rendszerek működtetésére, járművek vezetésére, drónok pilótázására, más AI-rendszerek betanítására és videojátékokra. Mivel a modell már rendelkezik a világ működésére vonatkozó általános ismeretekkel, az Odyssey szerint az új feladatokat kevesebb feladatspecifikus adattal is gyorsabban tanulhatja meg.
A startup az Agora-2-t is bejelentette. Ez többügynökös világmodell, amely egyetlen szimulált világban egyszerre több intelligenciát kezel. Cameron és Wood kontrollerekkel lépett be az AI által létrehozott környezetbe, ahol külön nézőpontból navigáltak, interakcióba léptek és harcoltak egymással. Az Agora-2 egy szimulációban legfeljebb 20 résztvevőt támogat, és a bemutató szerint nem használ mögöttes játékmotort.
Cameron úgy fogalmazott, hogy a világmodellek fejlődése egy GPT-3-hoz hasonló fordulóponthoz közelít, amelyet az alkalmazások gyors terjedése és az iparágak széles körű átvétele követhet.
Startupok és hallgatók is építhetnek az AWS infrastruktúrájára
Az AWS rendezvényén Peter Steinberger, az OpenClaw készítője és jelenleg az OpenAI munkatársa is beszélgetett Francesca Vasquezzel, az AWS alelnökével. Steinberger szerint a szoftverkészítésben egyre fontosabbá válik annak megtervezése, hogyan dolgozzon a lehető leghatékonyabban egy AI-ügynök. Megfogalmazása szerint a fejlesztők egyre feljebb lépnek a feladatok absztrakciós szintjén, és már nem pusztán kódot írnak.
Az AWS szerint az OpenClaw több mint 388 000 GitHub-csillagot és 3,2 millió aktív felhasználót szerzett. A vállalat további AI-startupokat is felsorolt, amelyek Trainiumra építenek: ilyen a valós idejű játéktereket fejlesztő DeCart AI, a fizikai AI-jal foglalkozó Neura Robotics, a világmodell-infrastruktúrát készítő Reactor, a zenegenerálással foglalkozó Splash Music és a kódszintézist fejlesztő Poolside.
Az AWS szerint az Odyssey-3 Trainium3 chipeken a modell lebegőpontos műveleteinek több mint 80 százalékát használja ki, ami a cég állítása szerint nagyjából kétszerese az iparági átlagnak. A vállalat olyan AI-feladatokra pozicionálja a Trainiumot, amelyek hetekig tartó, folyamatos számítási kapacitást igényelnek.
Az AWS emellett több oktatási programot is ismertetett. A Student Rewards programban a világ egyetemi hallgatói krediteket, prémium képzést és tanúsítványokra beváltható utalványokat szerezhetnek. Az AWS 132 egyetem hallgatóinak 18 országban egy év ingyenes Kiro-hozzáférést biztosít. A vállalat közlése szerint több mint 500 millió dollárt fordít hallgatói felhő- és AI-képzésre.
Wood záró célkitűzése szerint az AWS azt akarja elérni, hogy az értékes, gazdaságilag életképes AI-rendszerek fejlesztése olyan könnyű, olcsó és gyors legyen, mint ma egy weboldal létrehozása.
