Поштовх суперінтелекту xAI щойно отримав співзасновника Mistral AI та члена засновницької команди Mira Murati

Фінтех рухається швидко. Новини скрізь, ясності — ні.

Щотижневий огляд FinTech Weekly зібрав ключові історії та події в одному місці.

Клікніть тут, щоб підписатися на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, BlackRock, Klarna та інших.

14 березня Девендрінг Сінгх Чаплот оголосив у X, що приєднується до xAI і SpaceX для роботи безпосередньо з Ілоном Маском. Маск перепостив цю заяву з однією фразою: Ласкаво просимо до xAI.

Це найм — третя значна залученість талантів за тиждень для xAI. Як повідомляв FintechWeekly, Ендрю Міліч і Джейсон Гінсберг — двоє інженерів, які масштабували Cursor до доходу у 2 мільярди доларів — приєдналися до xAI кілька днів тому. Цей патерн свідомий.

Маск публічно заявляв, що xAI створювали не з першого разу правильно. Він також визнав, що компанія пропустила перспективних кандидатів під час попередніх процесів найму і підтвердив, що записи співбесід переглядають, щоб відновити контакт із людьми, яких пропустили.

Чаплот не є пропущеним кандидатом. Він один із найкваліфікованіших дослідників штучного інтелекту, що наразі працюють поза великими американськими лабораторіями.

Хто такий Чаплот

Академічна кар’єра Девендри Сінгх Чаплота починається з 25-го місця у Всеіндійському рейтингу IIT-JEE 2010 року та 5-го місця на Міжнародній математичній олімпіаді того ж року. Він здобув бакалавра з комп’ютерних наук і інженерії в IIT Bombay та доктора філософії з машинного навчання в Карнегі Меллон, де його дослідження були зосереджені на автономній навігації — створенні систем штучного інтелекту, що можуть сприймати, рухатися та взаємодіяти з реальним фізичним середовищем.

Його дослідження в CMU закріпили його як одного з найсильніших дослідників у галузі тілесного AI у світі. Він переміг у CVPR 2019 PointNav Challenge, CVPR 2020 ObjectNav Challenge та NeurIPS 2022 Rearrangement Habitat Challenge — три з найконкурентніших тестів у дослідженнях навігації штучного інтелекту. Також він отримав стипендію Facebook, одну з найвибагливіших програм для дослідників AI, що працюють над високоризиковими задачами.

Перед завершенням академічної кар’єри Чаплот вже працював у Facebook AI Research, займаючись системами машинного навчання для зору, навігації та робототехніки. Згодом він приєднався до Samsung Electronics у Південній Кореї, працюючи над передовими програмами AI та робототехніки.

Після цього його кар’єра в промисловості зробила два важливі кроки. Він став співзасновником Mistral AI, де безпосередньо сприяв тренуванню моделей Mistral 7B, Mixtral 8x7B та Mistral Large — моделей, що зробили французький стартап найнадійнішою лабораторією великих мовних моделей у Європі. Також він керував мультимодальною групою, відповідальною за Pixtral 12B. Пізніше він приєднався до Thinking Machines Lab, AI-стартапу, заснованого Мірою Мураті, колишнім технічним директором OpenAI, як член її засновницької команди.

Що він приносить до xAI

Специфічне поєднання навичок Чаплота — дослідження тілесного AI, тренування великих мовних моделей і робототехніка — безпосередньо відповідає тому, що разом створюють xAI і SpaceX. Маск описав злиття двох компаній як спосіб поєднати фізичний та цифровий інтелект у масштабі, який наразі не намагається жодна інша організація. SpaceX забезпечує апаратне забезпечення, орбітальну інфраструктуру та культуру виробництва. xAI — моделі. Чаплот упродовж усього життя працював на межі цих двох сфер.

Його фокус на тренуванні моделі Grok особливо важливий для наймів Міліча та Гінсберга. Здатність до кодування та тренування моделей — це різні задачі. Міліч і Гінсберг створюють продукт, яким користуватимуться інженери. Чаплот працює над базовою моделлю, на якій базується продукт. Три найми разом формують цілісну стратегію: відновити Grok з рівня моделі і далі випустити його через продукт, створений людьми, які знають, як це робити масштабно.

Загальний контекст — швидка реструктуризація компанії. Половина з початкових співзасновників xAI вже пішла. Маск описував цей процес так само, як і ранні цикли розвитку Tesla — повторне винаходження як механізм прискорення, а не ознака проблем. Чи триматимеся ця концепція, залежить від того, що саме з’явиться у наступних релізах xAI.

Примітка редактора: Ми прагнемо до точності. Якщо ви помітили помилку, пропущену деталь або маєте додаткову інформацію про будь-яких згаданих осіб або компанії, будь ласка, напишіть нам на [email protected]. Ми швидко переглянемо та оновимо інформацію.