इस महीने अमेरिकी टेक दिग्गज कंपनी छोड़ने वाले लियोन जोन्स ने जापान में गूगल के एआई अनुसंधान के पूर्व प्रमुख डेविड हा के साथ मिलकर सकाना एआई की स्थापना की। डेविड हा ने हाल ही में स्टेबिलिटी एआई में अनुसंधान का नेतृत्व किया था।
लियोन जोन्स (बाएं) और डेविड हा। फोटो: एफटी
सकाना के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी जोन्स, उन आठ गूगल शोधकर्ताओं में से एक हैं, जिन्होंने एक सॉफ्टवेयर स्टैक (ट्रांसफॉर्मर्स) के निर्माण पर सहयोग किया है, जो सामान्य एआई के विकास के लिए आधार के रूप में कार्य करता है, जिसमें चैटजीपीटी और बार्ड जैसे चैटबॉट और साथ ही स्टेबिलिटी एआई, मिडजर्नी और डैल-ई जैसे इमेज जनरेटर शामिल हैं।
ट्रांसफॉर्मर्स पेपर पहली बार जून 2017 में प्रकाशित हुआ था। तब से, इसके सभी सह-लेखकों ने गूगल छोड़ दिया है, और ज़्यादातर ने अपना स्टार्टअप शुरू कर दिया है क्योंकि एआई प्रतिभाओं की वैश्विक दौड़ तेज़ हो गई है। जोन्स गूगल छोड़ने वाले आठ लोगों में से आखिरी हैं।
सकाना एआई अपना खुद का सामान्य एआई मॉडल बनाएगा—ऐसा सॉफ्टवेयर जो टेक्स्ट, इमेज, कोड और अन्य मल्टीमीडिया तैयार कर सके। यह गूगल, माइक्रोसॉफ्ट, ओपनएआई जैसी दुनिया की कुछ सबसे बड़ी एआई कंपनियों और कोहेयर, कैरेक्टर.एआई और एंथ्रोपिक जैसी स्टार्टअप कंपनियों के साथ प्रतिस्पर्धा करेगा।
माइक्रोसॉफ्ट ने इस वर्ष बहु-वर्षीय सौदे में ओपनएआई में 10 बिलियन डॉलर का निवेश किया है, जबकि कोहेयर और कैरेक्टर.एआई ने हाल के महीनों में क्रमशः 2 बिलियन डॉलर और 1 बिलियन डॉलर के मूल्यांकन पर धन जुटाया है।
सकाना नाम, जापानी शब्द さかな (सा-का-ना) से लिया गया है जिसका अर्थ मछली है, इसका उद्देश्य "मछलियों के एक समूह का एक साथ आना और सरल नियमों से एक एकीकृत इकाई का निर्माण करना" के विचार को जगाना है, जो प्रकृति की अवधारणाओं से प्रेरित है, जैसे कि विकास और सामूहिक बुद्धिमत्ता।
जोन्स और हा विकासवादी कंप्यूटिंग सिद्धांतों का उपयोग करके एआई मॉडल बनाने की आशा रखते हैं, जो प्रणालियों की लागत और सुरक्षा सहित मुद्दों का समाधान करेगा।
उन्होंने बताया कि संस्थापक कई वर्षों से जापान में काम कर रहे हैं और उन्होंने कंपनी के मुख्यालय के रूप में जापानी राजधानी को चुना है।
अपने उच्च-गुणवत्ता वाले तकनीकी बुनियादी ढाँचे और शिक्षित कार्यबल की बदौलत, टोक्यो एक एआई कंपनी के विकास के लिए अद्वितीय स्थिति में है। यह एक वैश्विक शहर है जिसे विदेशी प्रतिभाओं के लिए आकर्षक माना जाता है।
उन्होंने कहा, "अंततः, गैर-पश्चिमी समाजों और संस्कृतियों में अच्छी तरह से काम करने के लिए तैयार किए गए मॉडलों के आधार पर प्रशिक्षण डेटा और मशीन लर्निंग अगली तकनीकी सफलता के लिए उत्प्रेरक होंगे।"
माई आन्ह (एफटी के अनुसार)
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