A OpenAI anunciou oficialmente a primeira aquisição! Equipe de 8 membros do "Minecraft" de código aberto se junta, apostando em agentes de IA

Fonte: Xinzhiyuan

Autor: Editor: Taozi está tão sonolento

A OpenAI anunciou oficialmente a primeira aquisição de todos os tempos.

Agora, a OpenAI adquiriu a iluminação global, uma empresa iniciante que produziu uma versão de código aberto do "Minecraft", por um valor desconhecido.

De acordo com o anúncio, toda a equipe da Global Illumination se juntará à OpenAI e se concentrará no desenvolvimento do ChatGPT no futuro.

A iluminação global, cofundada por Thomas Dimson, Taylor Gordon e Joey Flynn, é uma empresa que usa IA para criar ferramentas criativas, infraestrutura e experiências digitais.

O que a aquisição da OpenAI implica?

A esse respeito, Jim Fan, um cientista de pesquisa sênior da Nvidia, expressou grande curiosidade: "Qual é o próximo passo? Executar uma simulação de civilização multiagente no GPT-5? Talvez "My World" seja tudo o que é necessário para construir AGI? "

"Eight King Kong" juntou-se ao OpenAI

Fundada em 2021, a Global Illumination é uma empresa de produtos digitais com sede em Nova York.

Mais recentemente, a empresa desenvolveu seu produto mais popular, o RPG on-line multijogador de código aberto "Biomas".

endereço do projeto:

O tempo todo, o trabalho da Global Illumination concentrou-se em produtos e serviços orientados para a visão.

Em outras palavras, a OpenAI pode estar expandindo mais funções de imagem/vídeo para ChatGPT, ou para construir serviços de geração de imagens Dall-E 2, ou para lançar um produto de texto-vídeo para competir com a startup Runway's Gen-2.

Por outro lado, o nome da empresa também é diferente.

O termo "Iluminação Global" tem sido usado em computação gráfica por muitos anos para descrever algoritmos para criar efeitos de iluminação realistas em objetos 3D.

Um dos algoritmos originais para iluminação global foi proposto em 1986 pelo pesquisador da Caltech, James Jim Kajiya.

A empresa é composta por 8 membros e 3 fundadores. O interessante é que o avatar de todos no site oficial usa vilões de pixel.

Alguns internautas disseram que este movimento é uma excelente "aquisição" da OpenAI, através de aquisições para recrutar novos talentos.

No anúncio da OpenAI, também está listado que a equipe Global Illumination fez contribuições para empresas famosas como Instagram, Facebook, YouTube, Google, Pixar, Riot Games, etc.

Vamos dar uma olhada juntos, qual é a força da equipe por trás da OpenAI com esta aquisição?

Thomas Dimson

Thomas Dimson é CEO da iluminação global.

Antes de iniciar a empresa, ele passou a maior parte de sua carreira no Instagram.

Em 2013, Thomas ingressou no Instagram como engenheiro-chefe e, 5 anos depois, foi promovido a diretor de engenharia.

Ele é conhecido como o "engenheiro nº 16" de Ins, "o criador original do algoritmo de classificação de conteúdo do Instagram", e renunciou oficialmente em 2020.

Nos 7 anos de trabalho no Instagram, ele desempenhou um papel importante no algoritmo de descoberta da plataforma iterativa do Instagram, como algoritmo de classificação de informações, classificação de exploração e classificação de histórias.

Além disso, ele também inventou produtos como adesivos de votação de histórias, Hyperlapse, emojineering e foi nomeado uma das dez pessoas mais criativas nos negócios pela Fast Company.

Em um artigo escrito para a Future no ano passado, Thomas revelou que a equipe que ele liderou desenvolveu o sistema de classificação/recomendação de conteúdo personalizado do Instagram, substituindo a recomendação cronológica reversa padrão.

Taylor Gordon

Taylor Gordon é o Diretor de Tecnologia da Global Illumination.

Taylor tem mais de 20 anos de experiência em programação, mais de 8 anos de educação em ciência da computação e mais de 10 anos de experiência trabalhando em empresas líderes em tecnologia.

Ele tem uma vasta experiência em muitos laboratórios Facebook AI, Instagram, YouTube, Google, Microsoft.

Em 2019, ele estava fazendo principalmente pesquisas de visão computacional no Facebook AI.

Da mesma forma, após ingressar no Instagram em 2015, liderou o desenvolvimento dos rankings de feeds, com foco em aprendizado de máquina e rankings de componentes de infraestrutura.

Em 2012, como engenheiro de aprendizado de máquina do YouTube, ele foi o principal responsável pela recomendação de vídeo e liderou a refatoração do recurso de classificação da infraestrutura principal.

Enquanto estava na Microsoft, projetou e construiu algoritmos de produção para links in-site nos resultados de pesquisa do Bing. No Google, responsável pelos principais serviços internos e análises de desenvolvimento de infraestrutura e software de monitoramento.

Joey Flynn

Joey Flynn é diretor de produtos da Global Illumination.

Ele próprio também trabalhou no Facebook e no Ins, e é conhecido como um dos principais designers do Facebook pelo mundo afora.

Em 2010, ingressou no Facebook e liderou alguns projetos importantes, como o Chat Heads e o software móvel Home do Facebook.

Em 2014, Flynn concebeu e construiu o Slingshot, um aplicativo de mensagens do Facebook.

Alexei Karpenko

O próprio Alexei Karpenko trabalhou no Facebook, Midnox e Apple.

Andreu Top

Andrew Top é o líder técnico da Cobalt, a plataforma de aplicativos por trás do aplicativo YouTube TV, e está no YouTube há sete anos.

Em 2012, ele se juntou à equipe como líder gráfico, implementando seus respectivos subconjuntos de API de gráficos proprietários da API de gráficos GLES para PlayStation 3, PlayStation 4 e WiiU.

Ele também projetou a pilha de renderização de gráficos Cobalt para permitir taxas de quadros de animação mais rápidas em dispositivos incorporados do que o Chrome.

As outras contribuições de Andrew incluem:

-Projetei um layout de alto nível dos principais componentes do navegador, mecanismo Java, API da Web (incluindo DOM), mecanismo de rede e gráficos.

-Projetou e implementou uma solução baseada na Web de baixa latência e plataforma cruzada para assistir a vídeos esféricos 3D 360 do YouTube em TVs e headsets VR.

• Sistemas projetados para monitorar e analisar problemas de desempenho.

Nick Cooper

Nick Cooper trabalhou na Artifact, Ins, Google.

Ian Silber

De acordo com sua homepage, Ian Silber também trabalhou em Artifact e Ins.

Brandon Wang

Único pesquisador chinês da equipe, que trabalhou na pesquisa de animação de jogos na Riot Games e na Pixar.

Ele também é muito bom em renderização em tempo real, renderização com base física e jogabilidade em rede.

Abaixo estão alguns dos projetos desenhados por Brandon Wang.

Versão de código aberto de "My World", você pode executá-la com um navegador

"Biomas" é um MMORPG sandbox de código aberto (jogo de RPG on-line massivamente multiplayer) criado para a web.

Basta abrir o navegador, você pode construir, reunir, jogar minijogos e muito mais.

Quanto ao OpenAI, de fato, já em 2022, foi proposto um novo "modelo de pré-treinamento de vídeo" VPT, que permite que a IA aprenda a construir picaretas de pedra do zero em "Minecraft".

Todo o processo leva pelo menos 20 minutos para ser concluído por um jogador hardcore e são necessárias um total de 24.000 operações.

Endereço da pesquisa:

Especificamente, os pesquisadores primeiro coletaram uma onda de terceirizados de anotação de dados jogando jogos, incluindo vídeos e registros de operações de teclado e mouse.

Visão geral do método VPT

Em seguida, use esses dados para fazer um modelo de dinâmica inversa (modelo de dinâmica inversa, IDM), para inferir como o teclado e o mouse se movem quando cada etapa do vídeo está em andamento.

Dessa forma, toda a tarefa se torna muito mais simples e requer apenas muito menos dados do que antes para atingir o objetivo.

A influência dos dados de treinamento do modelo básico no ajuste fino

Depois de treinar por 70.000 horas, o modelo de clonagem comportamental da OpenAI pode fazer coisas que outros modelos não podem.

Por exemplo, como cortar árvores para coletar madeira, como usar madeira para fazer gravetos e como usar gravetos para fazer mesas. E esse conjunto de coisas requer um jogador mais habilidoso para operar por menos de 50 segundos.

Além de ser uma mesa, a modelo pode nadar, caçar e comer.

Existe até uma operação show de "correr, pular e construir", ou seja, ao decolar, coloque um tijolo ou bloco de madeira sob os pés, e você pode construir um pilar pulando e pulando. Este é um curso obrigatório para jogadores hardcore.

Versão simples "Correr e Saltar"

Fazer uma picareta de diamante, que é mais difícil, requer uma longa e complicada série de subtarefas.

Para tornar essa tarefa tratável, os pesquisadores recompensam o agente por cada item da sequência.

Eles descobriram que as políticas de RL treinadas com métodos tradicionais quase não receberam recompensas, nunca aprenderam a coletar toras e raramente coletavam gravetos.

Em contraste, o modelo VPT ajustado em dados humanos pode não apenas aprender a fazer uma picareta de diamante, mas também alcançar sucesso em nível humano ao coletar todos os itens.

Faça uma picareta de pedra

A este respeito, alguns internautas pensam que os playgrounds do OpenAI Gym são um "Meu Mundo".

Antes de aplicar esses sistemas no mundo real, é uma boa ideia praticá-los em um mundo virtual e ver o que acontece. A velocidade do treinamento também pode ser mais rápida. Ansioso para ver alguns vídeos incríveis do Minecraft acelerando em alguns meses.

A equipe de engenharia da startup vem de uma equipe de design de alto nível e acho que o ChatGPT será bastante atualizado em breve.

Outros pensam isso pelo que a Global Illumination fez. Seus recursos de produto são muito necessários para OpenAI, mas combinado com a cidade de Stanford AI há alguns dias, esse tipo de jogo sandbox com alto grau de liberdade e baixo custo operacional combinado com AI terá infinitas possibilidades, então OpenAI pode valorizar seus membros Os recursos do produto também podem ser puramente baseados neste jogo de alto grau de liberdade.

Referências: