эйай ньюз

Никогда такого не было и вот опять - британские учёные Washington Post выяснили, что BigTech платит в разы лучше академии

Ли Фэй-Фэй, типа крестной мамки ИИ (эта тетя еще и была научным руководителем Андрея Карпатого), закинула тему о бабле на нацпроект по AI перед Байденом. Суть в том, чтобы университеты cмогли догнать корпоративных монстров типа Meta, Google и Microsoft, которые уже натренировали кучу моделей, пока академия пыталась выжить на остатках грантов.

Ребята, конечно, совершили высадку на луну с 4kb RAM, но пока Meta закупает 350к H100, бедняги из Стэнфорда пытаются что-то выжать из своих 68... штучек. Я уже даже не говорю про разницу в з/п между индустрией и академией - можете глянуть levels.fyi сами.

Чтобы хоть как-то замутить свой исследовательский хайп, ученым приходится ломиться в биг-теки, которые в ответ задают направление ресерча. Как результат, большая часть крутых исследований теперь идет под флагом индустрии, а университеты вынуждены довольствоваться крохами. Чтобы это проверить, достаточно вспомнить хоть бы одну Foundation модель для Language или Computer Vision, которую натренировали в университете - мне сходу на ум ничего не приходит.

А вообще, Open source, конечно, задает жару всяким гуглам, только вот мощностей все равно катастрофически не хватает.

Ли уже каталась по Вашингтону, пытаясь пробить финансирование на "GPU для народа", чтобы хоть как-то уровнять шансы. В то же время, корпорации, типа Microsoft, уже подкинули кое-какие ресурсы ($20M) в общий котел, но это, по большому счету, капля в море.

Ситуация настолько критична, что почти 70% PhD по AI уходят в индустрию, искушенные зарплатами и возможностью работать над чем-то крутым. А 10 лет назад эта цифра была 21%. И вот они стоят перед выбором: сидеть в академии и пилить науку за гроши или перейти на темную сторону и ресерчить за бабло. Те, кто решает остается, приходится либо договариваться с индустрией, либо наблюдать, как их темы уплывают к тем, кто может позволить себе больше железа и данных.

По себе знаю, в универститетах круто в плане свободы выбора тем исследований, но там совсем нет ресурсов на тренировку современных больших моделей...

@ai_newz

Telegram

эйай ньюз

Google: "У нас нет преимущества перед конкурентами, также его нет у OpenAI"

Из Гугла утек внутренний документ, где один из ресерчеров пишет о том, что Гугл проигрывает гонку AI опенсоурсу, который не сдержан никакими юридическими трудностями.

Вот цитата…

www.group-telegram.com/us/ai_newz.com/2476

19.0K viewsedited  Mar 18, 2024 at 10:23

Никогда такого не было и вот опять - британские учёные Washington Post выяснили, что BigTech платит в разы лучше академии

Ли Фэй-Фэй, типа крестной мамки ИИ (эта тетя еще и была научным руководителем Андрея Карпатого), закинула тему о бабле на нацпроект по AI перед Байденом. Суть в том, чтобы университеты cмогли догнать корпоративных монстров типа Meta, Google и Microsoft, которые уже натренировали кучу моделей, пока академия пыталась выжить на остатках грантов.

Ребята, конечно, совершили высадку на луну с 4kb RAM, но пока Meta закупает 350к H100, бедняги из Стэнфорда пытаются что-то выжать из своих 68... штучек. Я уже даже не говорю про разницу в з/п между индустрией и академией - можете глянуть levels.fyi сами.

Чтобы хоть как-то замутить свой исследовательский хайп, ученым приходится ломиться в биг-теки, которые в ответ задают направление ресерча. Как результат, большая часть крутых исследований теперь идет под флагом индустрии, а университеты вынуждены довольствоваться крохами. Чтобы это проверить, достаточно вспомнить хоть бы одну Foundation модель для Language или Computer Vision, которую натренировали в университете - мне сходу на ум ничего не приходит.

А вообще, Open source, конечно, задает жару всяким гуглам, только вот мощностей все равно катастрофически не хватает.

Ли уже каталась по Вашингтону, пытаясь пробить финансирование на "GPU для народа", чтобы хоть как-то уровнять шансы. В то же время, корпорации, типа Microsoft, уже подкинули кое-какие ресурсы ($20M) в общий котел, но это, по большому счету, капля в море.

Ситуация настолько критична, что почти 70% PhD по AI уходят в индустрию, искушенные зарплатами и возможностью работать над чем-то крутым. А 10 лет назад эта цифра была 21%. И вот они стоят перед выбором: сидеть в академии и пилить науку за гроши или перейти на темную сторону и ресерчить за бабло. Те, кто решает остается, приходится либо договариваться с индустрией, либо наблюдать, как их темы уплывают к тем, кто может позволить себе больше железа и данных.

По себе знаю, в универститетах круто в плане свободы выбора тем исследований, но там совсем нет ресурсов на тренировку современных больших моделей...

@ai_newz

BY эйай ньюз