La scommessa degli ex OpenAI: Thinking Machines Lab raccoglie 2 miliardi per sfidare tutti

La scommessa degli ex OpenAI: Thinking Machines Lab raccoglie 2 miliardi per sfidare tutti

Mira Murati, John Schulman e altri veterani dell'intelligenza artificiale lasciano i giganti del settore per fondare Thinking Machines Lab. La nuova startup, finanziata con 2 miliardi di dollari, promette un'IA collaborativa, aperta e costruita per essere al servizio dell’uomo

di pubblicata il , alle 15:22 nel canale Web
 

Thinking Machines Lab si candida come una delle realtà più ambiziose del panorama dell'intelligenza artificiale. La startup fondata da Mira Murati, ex CTO di OpenAI, ha annunciato di aver ottenuto un finanziamento da 2 miliardi di dollari da una cordata guidata da a16z e con il supporto di partner di peso come NVIDIA, AMD, Accel, CISCO, ServiceNow e Jane Street.

Il team è composto da nomi noti nel settore: John Schulman, cofondatore di OpenAI e ora a capo della ricerca, Barrett Zoph, ex leader di OpenAI ora CTO, e Jonathan Lachman, ex responsabile dei progetti speciali di OpenAI e con un passaggio in Anthropic. In totale, una decina di esperti provenienti da OpenAI, Character.AI e Google DeepMind si sono uniti al progetto, che conta attualmente una trentina di membri.

Secondo la visione di Thinking Machines Lab, l'intelligenza artificiale del futuro dovrà essere multimodale, conversazionale e in grado di adattarsi ai bisogni dell'utente umano. I primi strumenti in arrivo saranno destinati a ricercatori e startup impegnati nello sviluppo di modelli personalizzati, e includeranno anche componenti open source. L'obiettivo dichiarato è quello di costruire sistemi collaborativi e comprensibili, pensati per estendere le capacità individuali e distribuiti nel modo più ampio ed equo possibile.

"Stiamo creando una piattaforma in cui l'IA diventa uno strumento nelle mani delle persone, non un’entità separata", si legge sul sito ufficiale della società. Il primo prodotto dovrebbe essere svelato nei prossimi mesi, insieme a nuovi contributi scientifici per migliorare la comprensione dei modelli avanzati.

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