* * ***フィンテックは急速に進化しています。ニュースは至る所にありますが、明確さはありません。****FinTech Weeklyは、重要なストーリーとイベントを一か所にまとめて提供します。****FinTech Weeklyのニュースレターを購読するにはこちらをクリックしてください。****JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーラなどの経営者に読まれています。*** * *3月14日、デヴェンドラ・シン・チャプラットはXで、彼がxAIとSpaceXに参加し、イーロン・マスクと直接仕事をすることを発表しました。マスクはこの発表を一言で再投稿しました：**xAIへようこそ。** この採用は、xAIが1週間で行った3回目の重要な人材獲得です。FintechWeeklyによれば、**アンドリュー・ミリッチとジェイソン・ギンズバーグ** — Cursorを20億ドルの収益ランレートにスケールさせた2人のエンジニア — が数日前にxAIに参加しました。このパターンは意図的です。マスクは公然と、xAIは最初に正しく構築されなかったと述べています。また、過去の採用プロセスで有望な候補者を見逃したことを認め、見落とされた人々と再接続するために面接記録が見直されていることを確認しました。チャプラットは見逃された候補者ではありません。彼は現在、主要な米国のラボの外で働いている中で最も資格のあるAI研究者の一人です。 **チャプラットとは誰か**---------------------デヴェンドラ・シン・チャプラットの学歴は、2010年のIIT-JEE入試でインド全体で25位、同年の国際数学オリンピックで国際的に5位という記録から始まります。彼はIITボンバイでコンピュータサイエンスとエンジニアリングの学士号を取得し、カーネギーメロン大学で機械学習の博士号を取得しました。彼の研究は自律ナビゲーションに焦点を当てており、AIシステムが実際の物理環境を認識し、移動し、相互作用できるようにすることに取り組んでいます。彼のCMUでの競技記録は、彼を世界的にエンボディードAIの最強の研究者の一人として確立しました。彼はCVPR 2019 PointNav Challenge、CVPR 2020 ObjectNav Challenge、NeurIPS 2022 Rearrangement Habitat Challenge — AIナビゲーション研究における最も競争力のある3つのベンチマークで優勝しました。彼はまた、リスクの高い問題に取り組むAI研究者のための最も選択的なプログラムの一つであるフェイスブックフェローシップ賞を受賞しました。**彼の学術キャリアが終わる前に、チャプラットはすでにFacebook AI Researchで時間を過ごしており、** 視覚、ナビゲーション、ロボティクスのための機械学習システムに取り組んでいました。**彼はその後、サムスン電子**に参加し、先進的なAIとロボティクスプログラムに取り組みました。彼の産業キャリアは、その後2つの重要な転機を迎えました。**彼はMistral AIに共同創設者として参加し、** Mistral 7B、Mixtral 8x7B、Mistral Largeのトレーニングに直接貢献しました — これらのモデルはフランスのスタートアップをヨーロッパで最も信頼性のある大規模言語モデルラボとして確立しました。彼はまた、Pixtral 12Bを担当するマルチモーダルグループの責任者でした。その後、彼はミラ・ムラティによって設立されたAIスタートアップのThinking Machines Labに参加し、設立チームの一員となりました。 **彼がxAIにもたらすもの**----------------------------チャプラットの具体的なスキルの組み合わせ — エンボディードAI研究、大規模言語モデルのトレーニング、ロボティクス — は、xAIとSpaceXが一緒に構築しているものに直接結びついています。**マスクは、2つの会社の合併を物理的知能とデジタル知能を組み合わせる方法として説明しています** 他のどの組織も現在試みていないスケールで。SpaceXはハードウェア、軌道インフラ、製造文化を提供し、xAIはモデルを提供します。チャプラットは、これら2つの間の境界で彼のキャリアの全てを費やしてきました。特にGrokモデルのトレーニングに焦点を当てていることは、ミリッチとギンズバーグの採用に関連しています。コーディング能力とモデルトレーニングは異なる問題です。ミリッチとギンズバーグは、製品を構築するエンジニアが使うものを作っています。チャプラットは、製品が動作する基盤となるモデルに取り組んでいます。これら3人の採用は、一貫した戦略を描写しています：モデルレイヤーからGrokを再構築し、それをスケールでそれを行う方法を知っている人々が構築した製品を通じて出荷することです。より広い文脈は、スピード感を持った会社の再構築です。xAIの元の共同創設者の半分が去りました。マスクは、再構築をテスラの初期開発サイクルに使用した言葉で説明しています — 機能不全の兆候ではなく、加速のメカニズムとしての再発明。再構築されたxAIが次に何を出荷するかによって、そのフレーミングが保たれるかどうかが決まります。* * *_**編集者注**：私たちは正確さにコミットしています。この記事に記載されている個人や企業に関して誤り、欠落している詳細、または追加の情報がある場合は、**[email protected]**までメールでお知らせください。私たちは迅速にレビューし、更新します。_
xAIの超知能推進は、Mistral AIの共同創設者とMira Muratiの創設チームのメンバーをちょうど迎えました
フィンテックは急速に進化しています。ニュースは至る所にありますが、明確さはありません。
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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーラなどの経営者に読まれています。
3月14日、デヴェンドラ・シン・チャプラットはXで、彼がxAIとSpaceXに参加し、イーロン・マスクと直接仕事をすることを発表しました。マスクはこの発表を一言で再投稿しました：xAIへようこそ。
この採用は、xAIが1週間で行った3回目の重要な人材獲得です。FintechWeeklyによれば、アンドリュー・ミリッチとジェイソン・ギンズバーグ — Cursorを20億ドルの収益ランレートにスケールさせた2人のエンジニア — が数日前にxAIに参加しました。このパターンは意図的です。
マスクは公然と、xAIは最初に正しく構築されなかったと述べています。また、過去の採用プロセスで有望な候補者を見逃したことを認め、見落とされた人々と再接続するために面接記録が見直されていることを確認しました。
チャプラットは見逃された候補者ではありません。彼は現在、主要な米国のラボの外で働いている中で最も資格のあるAI研究者の一人です。
チャプラットとは誰か
デヴェンドラ・シン・チャプラットの学歴は、2010年のIIT-JEE入試でインド全体で25位、同年の国際数学オリンピックで国際的に5位という記録から始まります。彼はIITボンバイでコンピュータサイエンスとエンジニアリングの学士号を取得し、カーネギーメロン大学で機械学習の博士号を取得しました。彼の研究は自律ナビゲーションに焦点を当てており、AIシステムが実際の物理環境を認識し、移動し、相互作用できるようにすることに取り組んでいます。
彼のCMUでの競技記録は、彼を世界的にエンボディードAIの最強の研究者の一人として確立しました。彼はCVPR 2019 PointNav Challenge、CVPR 2020 ObjectNav Challenge、NeurIPS 2022 Rearrangement Habitat Challenge — AIナビゲーション研究における最も競争力のある3つのベンチマークで優勝しました。彼はまた、リスクの高い問題に取り組むAI研究者のための最も選択的なプログラムの一つであるフェイスブックフェローシップ賞を受賞しました。
彼の学術キャリアが終わる前に、チャプラットはすでにFacebook AI Researchで時間を過ごしており、 視覚、ナビゲーション、ロボティクスのための機械学習システムに取り組んでいました。彼はその後、サムスン電子に参加し、先進的なAIとロボティクスプログラムに取り組みました。
彼の産業キャリアは、その後2つの重要な転機を迎えました。彼はMistral AIに共同創設者として参加し、 Mistral 7B、Mixtral 8x7B、Mistral Largeのトレーニングに直接貢献しました — これらのモデルはフランスのスタートアップをヨーロッパで最も信頼性のある大規模言語モデルラボとして確立しました。彼はまた、Pixtral 12Bを担当するマルチモーダルグループの責任者でした。その後、彼はミラ・ムラティによって設立されたAIスタートアップのThinking Machines Labに参加し、設立チームの一員となりました。
彼がxAIにもたらすもの
チャプラットの具体的なスキルの組み合わせ — エンボディードAI研究、大規模言語モデルのトレーニング、ロボティクス — は、xAIとSpaceXが一緒に構築しているものに直接結びついています。マスクは、2つの会社の合併を物理的知能とデジタル知能を組み合わせる方法として説明しています 他のどの組織も現在試みていないスケールで。SpaceXはハードウェア、軌道インフラ、製造文化を提供し、xAIはモデルを提供します。チャプラットは、これら2つの間の境界で彼のキャリアの全てを費やしてきました。
特にGrokモデルのトレーニングに焦点を当てていることは、ミリッチとギンズバーグの採用に関連しています。コーディング能力とモデルトレーニングは異なる問題です。ミリッチとギンズバーグは、製品を構築するエンジニアが使うものを作っています。チャプラットは、製品が動作する基盤となるモデルに取り組んでいます。これら3人の採用は、一貫した戦略を描写しています：モデルレイヤーからGrokを再構築し、それをスケールでそれを行う方法を知っている人々が構築した製品を通じて出荷することです。
より広い文脈は、スピード感を持った会社の再構築です。xAIの元の共同創設者の半分が去りました。マスクは、再構築をテスラの初期開発サイクルに使用した言葉で説明しています — 機能不全の兆候ではなく、加速のメカニズムとしての再発明。再構築されたxAIが次に何を出荷するかによって、そのフレーミングが保たれるかどうかが決まります。
編集者注：私たちは正確さにコミットしています。この記事に記載されている個人や企業に関して誤り、欠落している詳細、または追加の情報がある場合は、**[email protected]**までメールでお知らせください。私たちは迅速にレビューし、更新します。