Những gì tôi đã đọc trong tuần này... 1) Meta sẽ cắt giảm khoảng 600 vị trí trong bộ phận AI của mình, điều này đã gây ra sự nhầm lẫn về việc công ty có đang rút lui khỏi trí tuệ nhân tạo ngay khi phần còn lại của Big Tech đang tăng cường đầu tư hay không. Các chi tiết cho thấy một câu chuyện khác. Các đợt sa thải chủ yếu ảnh hưởng đến nhóm Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Facebook (FAIR) và các nhóm hạ tầng của Meta, đã được hợp nhất dưới nhóm mới, Meta Superintelligence Labs, mà Mark đã thành lập vào tháng 6 với giá 14,3 tỷ USD. Meta Superintelligence Labs bao gồm bốn nhóm: TBD Lab: Nhóm quản lý các mô hình ngôn ngữ lớn của Meta, do Alexandr Wang (trước đây là CEO của Scale AI) dẫn dắt. FAIR: Một nhóm tập trung vào nghiên cứu dài hạn cho AI do Rob Fergus (Giám đốc Nghiên cứu AI của Meta) dẫn dắt. Sản phẩm và Nghiên cứu Ứng dụng: Nhóm tích hợp người tiêu dùng do Nat Friedman (trước đây là CEO của Github) dẫn dắt. MSL Infra: Nhóm hạ tầng để duy trì các mô hình trí tuệ nhân tạo do Aparna Ramani (Phó Chủ tịch kỹ thuật của Meta) dẫn dắt. Ngược lại, việc tuyển dụng vẫn tiếp tục mạnh mẽ trong TBD Lab, nơi xây dựng các mô hình nền tảng và hệ thống tác nhân thế hệ tiếp theo của Meta. Các giám đốc điều hành mô tả việc tái tổ chức này như một bước đi hướng tới việc thực hiện nhanh hơn và nhỏ hơn từ các nhóm có thể hoạt động giống như các công ty khởi nghiệp trong công ty. "Bằng cách giảm quy mô đội ngũ của chúng tôi, sẽ cần ít cuộc trò chuyện hơn để đưa ra quyết định," - Alexandr Wang, CAIO 2) Starcloud đang chuẩn bị triển khai khả năng trung tâm dữ liệu AI trong quỹ đạo vào tháng 11 này bằng cách sử dụng GPU NVIDIA H100 và các hệ thống năng lượng mặt trời khai thác những lợi thế độc đáo của không gian. Dự án nhằm giải quyết ba nút thắt chính trong hạ tầng AI hiện tại. 1. Tiêu thụ năng lượng. Việc đào tạo các mô hình lớn ngày nay đòi hỏi hàng chục megawatt, và các lưới điện trên mặt đất cộng với các hạn chế làm mát tạo ra các nút thắt. Starcloud đảo ngược động lực đó bằng cách sử dụng ánh sáng mặt trời dồi dào mà không phải lo lắng về các yếu tố thời tiết. 2. Làm mát và quản lý nhiệt. Trên Trái Đất, các trung tâm dữ liệu phụ thuộc vào nước ngọt để làm mát thông qua các tháp bay hơi. Trong quỹ đạo, chân không của không gian trở thành một bể chứa nhiệt vô hạn nơi nhiệt được tỏa ra qua các tấm làm mát có thể triển khai lớn. 3. Địa phương dữ liệu và độ trễ cho các khối lượng công việc quan sát trái đất và vệ tinh. Starcloud lên kế hoạch cho các trường hợp sử dụng sớm xung quanh việc xử lý dữ liệu cảm biến (quang học, siêu phổ, SAR) trong quỹ đạo thay vì tải xuống hàng terabyte dữ liệu thô về Trái Đất. ...