OpenAI заменила Сэма Альтмана на посту генерального директора в неожиданном решении.

OpenAI выводит Сэма Альтмана с поста главы компании в потрясающем решении. Интересно, что привело к этому шагу и какие будут дальнейшие изменения в организации? Будем следить за развитием событий.

 OpenAI заменила Сэма Альтмана на посту генерального директора в неожиданном решении.

OpenAI уволила Сэма Альтмана с поста генерального директора в шокирующем повороте событий

Практические решения для бизнеса в сфере искусственного интеллекта

OpenAI объявила об увольнении Сэма Альтмана с поста генерального директора. Решение было принято после процесса проверки, который выявил, что Альтман “не всегда был искренен в своей коммуникации с советом директоров”.

Отсутствие прозрачности, по заявлению совета директоров, препятствовало выполнению их обязанностей и в конечном итоге привело к потере доверия к его руководству.

Роль Альтмана в индустрии генеративного ИИ была огромной, и его непринужденная, порой безразличная позиция вызывала как сторонников, так и критиков.

Альтман, занимавший должность одного из председателей OpenAI вместе с Илоном Маском с 2015 года, стремился “продвигать цифровой интеллект таким образом, чтобы это наиболее вероятно принесло пользу всему человечеству, не ограничиваясь необходимостью получения финансовой отдачи”.

В 2019 году OpenAI изменила свою структуру на модель с “ограниченной прибылью”, назначив Альтмана генеральным директором. При этом она отошла от своего “открытого” названия.

В заявлении совета директоров подчеркиваются причины увольнения Альтмана: “Уход мистера Альтмана является результатом обдуманного процесса проверки, проведенного советом директоров, который пришел к выводу, что он не всегда был искренен в своей коммуникации с советом директоров, что препятствовало его возможности выполнять свои обязанности”.

Это заявление подчеркивает серьезность ситуации и приверженность совета директоров принципам честности. Существует множество догадок о возможных скрытых мотивах, и Альтман в своем твите заявил, что “позже скажет больше о том, что будет дальше”.

Мне очень понравилось мое время в OpenAI. Оно было трансформационным для меня лично и, надеюсь, немного для мира. В первую очередь мне понравилось работать с такими талантливыми людьми. Буду иметь больше сказать о том, что будет дальше.

— Сэм Альтман (@sama) 17 ноября 2023 г.

Мира Мурати, технический директор OpenAI, назначена исполняющим обязанности генерального директора. Мурати, работавшая в компании пять лет, ожидается, что проведет ее через этап перехода. Она станет одной из немногих женщин-генеральных директоров в сфере искусственного интеллекта.

Несмотря на внезапное завершение его роли в OpenAI, вклад Альтмана в область искусственного интеллекта остается неоспоримым. Его видение роли ИИ в обществе и его вклад в развитие ИИ обусловили траекторию индустрии.

Рефлексируя о своем времени в OpenAI, Альтман поделился: “Мне очень понравилось мое время в OpenAI. Оно было трансформационным для меня лично и, надеюсь, немного для мира”.

Несомненно, в следующие дни появится намного больше информации, и отрасль и ее последователи будут следить за тем, что выберет Альтман для своего следующего шага и будет ли заметно изменение направления OpenAI.

Для рекомендаций по управлению искусственным интеллектом в бизнесе свяжитесь с нами по адресу hello@flycode.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей об искусственном интеллекте, подпишитесь на наш Telegram-канал t.me/flycodetelegramru.

Познакомьтесь с практическим примером решения на основе искусственного интеллекта: бот для продаж от flycode.ru/aisales, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте flycode.ru

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…