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

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3月14日、Devendra Singh ChaplotはXで、Elon Muskのもとで直接働くためにxAIとSpaceXに加わると発表した。Muskは、その発表を1行だけでリポストした：xAIへようこそ。

採用は、xAIが1週間で行った3回目の重要な人材獲得だ。FintechWeeklyが報じたように、Andrew Milich と Jason Ginsberg――Cursorを年商20億ドルのランレートまで引き上げた2人のエンジニア――は、それより数日前にxAIに加わっている。これは意図的なパターンだ。

Muskは公の場で、xAIは最初から正しく作られたわけではないと述べている。また、過去の採用プロセスで有望な候補者を見逃していたことも認め、見落とされた人々と再びつながるために面接記録が見直されていることを確認した。

Chaplotは見落とされた候補者ではない。彼は現在、米国の大規模ラボの外で働く中でも最も資格のあるAI研究者の一人だ。

Chaplotとは誰か

Devendra Singh Chaplotの学歴は、2010年のIIT-JEE入試試験でAll India Rank 25、同年のInternational Mathematics OlympiadでInternational Rank 5から始まる。彼はIIT Bombayでコンピューターサイエンスおよびエンジニアリングの学士号を取得し、Carnegie Mellon Universityで機械学習のPhDを取得した。そこでの研究は自律航行――現実の物理環境を認識し、そこを移動し、相互作用できるAIシステムの構築――に焦点を当てていた。

CMUでの競技実績は、彼をグローバルな組み込み型AI（embodied AI）で最も強力な研究者の一人として確立した。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の激しい3つのベンチマーク――を制している。また、高リスクな問題に取り組むAI研究者向けの、最も選考が厳しいプログラムの一つであるFacebook Fellowship Awardも受賞した。

学業キャリアが終わる前に、Chaplotはすでに Facebook AI Researchでの時間を過ごしていた。視覚、ナビゲーション、ロボティクス向けの機械学習システムに取り組んでいた。その後、韓国のSamsung Electronicsに参加し、先進的なAIおよびロボティクスのプログラムに携わった。

その後、業界でのキャリアは2つの大きな転機を迎える。彼は共同創業者としてMistral AIに加わり、Mistral 7B、Mixtral 8x7B、Mistral Largeの学習に直接貢献した――これらのモデルによって、フランスのスタートアップは欧州で最も信頼できる大規模言語モデルのラボとして確立された。彼はPixtral 12Bを担当するマルチモーダル部門も率いた。その後、OpenAIの元CTOであるMira Muratiが創業したAIスタートアップ、Thinking Machines Labに、創業チームのメンバーとして加わった。

xAIにもたらすもの

Chaplotのスキルの具体的な組み合わせ――組み込み型AI研究、大規模言語モデルの学習、ロボティクス――は、xAIとSpaceXが一緒に構築しているものにそのまま対応している。Muskは、2社の合併を「物理的な知能とデジタルな知能を組み合わせる方法」だと説明しており、他のどの組織も現在そこまでの規模では試みていない。SpaceXはハードウェア、軌道インフラ、そして製造の文化を提供する。xAIはモデルを提供する。Chaplotは、その2つの領域の境界でキャリアのほぼ全てを過ごしてきた。

特にGrokモデルの学習への注力は、MilichとGinsbergの採用に関連している。コーディング能力とモデル学習は別の問題だ。MilichとGinsbergは、製品のエンジニアが使うものを構築している。Chaplotは、その製品が動く基盤となるモデルに取り組んでいる。この3人の採用を合わせると、筋の通った戦略が見えてくる。つまり、モデル層から上に向けてGrokを作り直し、その後、そうしたことを大規模にやれる人々が作ったプロダクトを通じて出荷する、ということだ。

より広い文脈は、会社がスピードを持って再編していることだ。xAIの最初の共同創業者の半数は去った。Muskは、Teslaの初期の開発サイクルで以前に使っていた言い方で、再建を説明している――加速の仕組みとしての「繰り返しの再発明」であり、機能不全の兆候ではない。では、その見立てが成り立つかは、再建されたxAIが次に何を出荷するか次第だ。

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