Theo báo cáo phương tiện truyền thông vào thứ Hai (ngày 7 tháng 8), trích dẫn những người quen thuộc với vấn đề này, gã khổng lồ truyền thông xã hội Meta đã sa thải một nhóm nghiên cứu khoa học trước đó đã phát triển một phương pháp trí tuệ nhân tạo (AI) có thể dự đoán cấu trúc protein. Điều này cho thấy rằng công ty đang rời xa các dự án khoa học thuần túy để hướng tới các sản phẩm AI có khả năng kiếm tiền thương mại hơn.
Trước đây, Meta đã thuê khoảng một chục nhà khoa học cho một dự án có tên ESMFold, dự án đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng xử lý một lượng lớn dữ liệu sinh học để dự đoán cấu trúc protein và sử dụng AI để tạo cơ sở dữ liệu đầu tiên. Tiến bộ này đã từng được ca ngợi bởi những người tham gia vào việc phát triển các loại thuốc và phương pháp điều trị mới trong cộng đồng y tế.
Theo ba người quen thuộc với các kế hoạch tái cấu trúc của Meta, nhóm ESMFold đã bị giải tán vào mùa xuân này như một phần của đợt sa thải nhân công trên diện rộng của công ty. Tuy nhiên, nó chưa bao giờ được báo cáo trước đây.
Meta vẫn đang tuyển dụng hàng nghìn nhà khoa học và kỹ sư AI; nhóm của ESMFold thì nhỏ khi so sánh, những người này nói thêm. Tuy nhiên, động thái hủy bỏ dự án cho thấy Meta Corporation muốn từ bỏ nghiên cứu bầu trời xanh (nghĩa là tham gia vào nghiên cứu khoa học cơ bản, bất kể khả năng ứng dụng thực tế trong thời gian ngắn) và **thay vì hỗ trợ các dự án trí tuệ nhân tạo tạo doanh thu **.
Yaniv Shmueli, cựu nhà khoa học nghiên cứu và giám đốc kỹ thuật tại Meta AI, người đã làm việc trên ESMFold, cho biết: "Meta đang cố gắng điều chỉnh chiến lược nghiên cứu của mình để tìm hiểu thêm về cách tạo ra trí thông minh tiên tiến để nó trở thành hoạt động kinh doanh của Meta, không chỉ một số dự án mới lạ."
Nhóm ESMFold
Meta đã thành lập Phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo cơ bản (Công bằng) vào năm 2013, thuê các học giả hàng đầu trong lĩnh vực này và cống hiến hết mình cho nghiên cứu trong lĩnh vực này.
Vào tháng 11 năm ngoái, các nhà nghiên cứu của Fair đã xuất bản một bài báo trên tạp chí Science trình bày chi tiết kết quả của ESMFold: cơ sở dữ liệu gồm 617 triệu cấu trúc protein metagenomic được tạo bởi máy học, hay ESM Metagenome Atlas. Metagenomics là nghiên cứu về các protein ít được biết đến trong các mẫu môi trường từ khắp nơi trên hành tinh, bao gồm vi khuẩn trong đất, đại dương và cơ thể con người.
Dự án ESMFold lần đầu tiên đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn để tìm hiểu các mô hình tiến hóa và tạo ra các dự đoán cấu trúc chính xác trực tiếp từ các chuỗi DNA của protein.
Meta cũng đã tạo ra một cơ sở dữ liệu nguồn mở cho phép các nhà khoa học dễ dàng truy xuất các cấu trúc protein cụ thể liên quan đến công việc của họ, bày tỏ hy vọng rằng công việc này sẽ "thúc đẩy tiến bộ khoa học hơn nữa".
Dự án của Meta được coi là đối thủ cạnh tranh với công nghệ dự đoán nếp gấp protein AlphaFold của DeepMind, công nghệ từng được coi là đột phá khoa học vào năm 2020 với độ chính xác tương đương với các phương pháp trong phòng thí nghiệm. Và mô hình ngôn ngữ của ESMFold mô tả cấu trúc nhanh hơn 60 lần so với AlphaFold, mặc dù độ chính xác không tốt bằng AlphaFold.
Tim Hubbard, giáo sư tin sinh học tại King's College London, cho biết các công ty công nghệ lớn có thể có lợi thế trong việc triển khai các tài nguyên máy tính một cách nhanh chóng và trên quy mô lớn, cũng như cung cấp các dịch vụ tính toán đắt đỏ cho các nhà khoa học.
Nhưng Về lâu dài, chi phí khổng lồ để duy trì dịch vụ thuật toán và vận hành cơ sở dữ liệu là một vấn đề. Meta vẫn chưa xác nhận liệu dịch vụ có tiếp tục được cung cấp trong tương lai hay không, nhưng hiện tại dữ liệu vẫn có sẵn cho cộng đồng nghiên cứu. Hubbard dự đoán rằng giới học thuật sẽ tìm cách tiếp tục loại công việc này.
Tổng lực tấn công lĩnh vực AI
Meta là một trong những tập đoàn công nghệ lớn đầu tiên đầu tư vào AI. Kể từ khi thành lập, Fair Labs đã xuất bản nhiều bài báo và được cộng đồng khoa học công nhận về những tiến bộ trong lĩnh vực AI.
Tuy nhiên, hiện tại, công ty đã bắt đầu tụt hậu so với các đối thủ như OpenAI, Microsoft và Google, những công ty đều có chatbot AIGC cho người tiêu dùng.
CEO Mark Zuckerberg gọi năm 2023 là "năm hiệu quả cao", Meta đã trải qua một cuộc tái cấu trúc quy mô lớn trong những tháng gần đây, điều chỉnh cơ cấu quản lý và sa thải khoảng 20.000 nhân viên.
Trọng tâm mới của Meta sẽ là tận dụng nghiên cứu và phát triển lâu dài của mình về AI để tạo ra các sản phẩm** xoay quanh AIGC, một công nghệ có thể tạo ra các đoạn văn bản cũng như hình ảnh và video giống như lời nói của con người.
Vào tháng 2, Meta đã thành lập một nhóm AIGC do giám đốc sản phẩm Chris Cox đứng đầu, hiện có hàng trăm nhân viên, bao gồm cả những nhân viên được chuyển đến từ Fair Labs, theo hai người quen thuộc với vấn đề này. Meta hiện đang cố gắng cấu hình lại nghiên cứu của Fair để phù hợp với mục tiêu của nhóm GenAI.
Tuần trước, có thông tin cho rằng Meta có kế hoạch ra mắt một loạt chatbot với các phong cách nhân vật khác nhau vào đầu tháng 9 năm nay, nhằm bắt kịp các đối thủ cạnh tranh.
Joelle Pineau, phó chủ tịch nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Meta cho biết: “Meta vẫn cam kết thực hiện nghiên cứu khám phá dựa trên khoa học mở và các dự án khác đã được chuyển từ Fair Labs sang hoạt động kinh doanh của chúng tôi luôn là một phần không thể thiếu trong cách thức hoạt động của nhóm”. .
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Cuối cùng đã từ bỏ nghiên cứu khoa học thuần túy! Meta giải tán nhóm ESMFold để thúc đẩy toàn diện quá trình thương mại hóa AI
**Nguồn: **Hiệp hội tài chính
Chỉnh sửa Chu Tử Nghi
Theo báo cáo phương tiện truyền thông vào thứ Hai (ngày 7 tháng 8), trích dẫn những người quen thuộc với vấn đề này, gã khổng lồ truyền thông xã hội Meta đã sa thải một nhóm nghiên cứu khoa học trước đó đã phát triển một phương pháp trí tuệ nhân tạo (AI) có thể dự đoán cấu trúc protein. Điều này cho thấy rằng công ty đang rời xa các dự án khoa học thuần túy để hướng tới các sản phẩm AI có khả năng kiếm tiền thương mại hơn.
Trước đây, Meta đã thuê khoảng một chục nhà khoa học cho một dự án có tên ESMFold, dự án đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng xử lý một lượng lớn dữ liệu sinh học để dự đoán cấu trúc protein và sử dụng AI để tạo cơ sở dữ liệu đầu tiên. Tiến bộ này đã từng được ca ngợi bởi những người tham gia vào việc phát triển các loại thuốc và phương pháp điều trị mới trong cộng đồng y tế.
Theo ba người quen thuộc với các kế hoạch tái cấu trúc của Meta, nhóm ESMFold đã bị giải tán vào mùa xuân này như một phần của đợt sa thải nhân công trên diện rộng của công ty. Tuy nhiên, nó chưa bao giờ được báo cáo trước đây.
Meta vẫn đang tuyển dụng hàng nghìn nhà khoa học và kỹ sư AI; nhóm của ESMFold thì nhỏ khi so sánh, những người này nói thêm. Tuy nhiên, động thái hủy bỏ dự án cho thấy Meta Corporation muốn từ bỏ nghiên cứu bầu trời xanh (nghĩa là tham gia vào nghiên cứu khoa học cơ bản, bất kể khả năng ứng dụng thực tế trong thời gian ngắn) và **thay vì hỗ trợ các dự án trí tuệ nhân tạo tạo doanh thu **.
Yaniv Shmueli, cựu nhà khoa học nghiên cứu và giám đốc kỹ thuật tại Meta AI, người đã làm việc trên ESMFold, cho biết: "Meta đang cố gắng điều chỉnh chiến lược nghiên cứu của mình để tìm hiểu thêm về cách tạo ra trí thông minh tiên tiến để nó trở thành hoạt động kinh doanh của Meta, không chỉ một số dự án mới lạ."
Nhóm ESMFold
Meta đã thành lập Phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo cơ bản (Công bằng) vào năm 2013, thuê các học giả hàng đầu trong lĩnh vực này và cống hiến hết mình cho nghiên cứu trong lĩnh vực này.
Vào tháng 11 năm ngoái, các nhà nghiên cứu của Fair đã xuất bản một bài báo trên tạp chí Science trình bày chi tiết kết quả của ESMFold: cơ sở dữ liệu gồm 617 triệu cấu trúc protein metagenomic được tạo bởi máy học, hay ESM Metagenome Atlas. Metagenomics là nghiên cứu về các protein ít được biết đến trong các mẫu môi trường từ khắp nơi trên hành tinh, bao gồm vi khuẩn trong đất, đại dương và cơ thể con người.
Dự án ESMFold lần đầu tiên đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn để tìm hiểu các mô hình tiến hóa và tạo ra các dự đoán cấu trúc chính xác trực tiếp từ các chuỗi DNA của protein.
Meta cũng đã tạo ra một cơ sở dữ liệu nguồn mở cho phép các nhà khoa học dễ dàng truy xuất các cấu trúc protein cụ thể liên quan đến công việc của họ, bày tỏ hy vọng rằng công việc này sẽ "thúc đẩy tiến bộ khoa học hơn nữa".
Dự án của Meta được coi là đối thủ cạnh tranh với công nghệ dự đoán nếp gấp protein AlphaFold của DeepMind, công nghệ từng được coi là đột phá khoa học vào năm 2020 với độ chính xác tương đương với các phương pháp trong phòng thí nghiệm. Và mô hình ngôn ngữ của ESMFold mô tả cấu trúc nhanh hơn 60 lần so với AlphaFold, mặc dù độ chính xác không tốt bằng AlphaFold.
Tim Hubbard, giáo sư tin sinh học tại King's College London, cho biết các công ty công nghệ lớn có thể có lợi thế trong việc triển khai các tài nguyên máy tính một cách nhanh chóng và trên quy mô lớn, cũng như cung cấp các dịch vụ tính toán đắt đỏ cho các nhà khoa học.
Nhưng Về lâu dài, chi phí khổng lồ để duy trì dịch vụ thuật toán và vận hành cơ sở dữ liệu là một vấn đề. Meta vẫn chưa xác nhận liệu dịch vụ có tiếp tục được cung cấp trong tương lai hay không, nhưng hiện tại dữ liệu vẫn có sẵn cho cộng đồng nghiên cứu. Hubbard dự đoán rằng giới học thuật sẽ tìm cách tiếp tục loại công việc này.
Tổng lực tấn công lĩnh vực AI
Meta là một trong những tập đoàn công nghệ lớn đầu tiên đầu tư vào AI. Kể từ khi thành lập, Fair Labs đã xuất bản nhiều bài báo và được cộng đồng khoa học công nhận về những tiến bộ trong lĩnh vực AI.
Tuy nhiên, hiện tại, công ty đã bắt đầu tụt hậu so với các đối thủ như OpenAI, Microsoft và Google, những công ty đều có chatbot AIGC cho người tiêu dùng.
CEO Mark Zuckerberg gọi năm 2023 là "năm hiệu quả cao", Meta đã trải qua một cuộc tái cấu trúc quy mô lớn trong những tháng gần đây, điều chỉnh cơ cấu quản lý và sa thải khoảng 20.000 nhân viên.
Trọng tâm mới của Meta sẽ là tận dụng nghiên cứu và phát triển lâu dài của mình về AI để tạo ra các sản phẩm** xoay quanh AIGC, một công nghệ có thể tạo ra các đoạn văn bản cũng như hình ảnh và video giống như lời nói của con người.
Vào tháng 2, Meta đã thành lập một nhóm AIGC do giám đốc sản phẩm Chris Cox đứng đầu, hiện có hàng trăm nhân viên, bao gồm cả những nhân viên được chuyển đến từ Fair Labs, theo hai người quen thuộc với vấn đề này. Meta hiện đang cố gắng cấu hình lại nghiên cứu của Fair để phù hợp với mục tiêu của nhóm GenAI.
Tuần trước, có thông tin cho rằng Meta có kế hoạch ra mắt một loạt chatbot với các phong cách nhân vật khác nhau vào đầu tháng 9 năm nay, nhằm bắt kịp các đối thủ cạnh tranh.
Joelle Pineau, phó chủ tịch nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Meta cho biết: “Meta vẫn cam kết thực hiện nghiên cứu khám phá dựa trên khoa học mở và các dự án khác đã được chuyển từ Fair Labs sang hoạt động kinh doanh của chúng tôi luôn là một phần không thể thiếu trong cách thức hoạt động của nhóm”. .