Fuente: Xinzhiyuan

Autor: Editor: Taozi tiene tanto sueño

OpenAI anunció oficialmente la primera adquisición de la historia.

Justo ahora, OpenAI adquirió Global Lighting, una empresa emergente que produjo una versión de código abierto de "Minecraft", por un monto desconocido.

Según el anuncio, todo el equipo de Global Illumination se unirá a OpenAI y se centrará en el desarrollo de ChatGPT en el futuro.

Global Lighting, cofundada por Thomas Dimson, Taylor Gordon y Joey Flynn, es una empresa que utiliza IA para crear herramientas creativas, infraestructura y experiencias digitales.

¿Qué implica la adquisición de OpenAI?

En este sentido, Jim Fan, científico investigador sénior de Nvidia, expresó gran curiosidad: "¿Cuál es el siguiente paso? ¿Ejecutar una simulación de civilización multiagente en GPT-5? ¿Quizás "My World" es todo lo que se necesita para construir AGI? "

"Ocho King Kong" se unió a OpenAI

Fundada en 2021, Global Illumination es una empresa de productos digitales con sede en Nueva York.

Más recientemente, la compañía desarrolló su producto más popular, el juego de rol en línea multijugador de código abierto "Biomes".

dirección del proyecto:

Todo el tiempo, el trabajo de Global Illumination se ha centrado en productos y servicios orientados a la visión.

En otras palabras, OpenAI puede estar expandiendo más funciones de imagen/video para ChatGPT, o para construir servicios de generación de imágenes Dall-E 2, o para lanzar un producto de texto y video para competir con la competencia Gen-2 de la startup Runway.

Por otro lado, el nombre de la empresa también es diferente.

El término "Iluminación global" se ha utilizado en gráficos por computadora durante muchos años para describir algoritmos para crear efectos de iluminación realistas en objetos 3D.

Uno de los algoritmos originales para la iluminación global fue propuesto en 1986 por el investigador de Caltech James Jim Kajiya.

La empresa consta de 8 miembros y 3 fundadores. Lo interesante es que el avatar de todos en el sitio web oficial usa villanos de píxeles.

Algunos internautas dijeron que este movimiento es una excelente "adquisición" de OpenAI, a través de adquisiciones para reclutar nuevos talentos.

En el anuncio de OpenAI, también se menciona que el equipo de Global Illumination ha realizado contribuciones a empresas famosas como Instagram, Facebook, YouTube, Google, Pixar, Riot Games, etc.

Echemos un vistazo juntos, ¿cuál es la fortaleza del equipo detrás de OpenAI a partir de esta adquisición?

Thomas Dimson

Thomas Dimson es director general de iluminación global.

Antes de comenzar la empresa, pasó la mayor parte de su carrera en Instagram.

En 2013, Thomas se unió a Instagram como ingeniero jefe y, cinco años después, fue ascendido a director de ingeniería.

Se le conoce como el "ingeniero número 16" de Ins, "el creador original del algoritmo de clasificación de contenido de Instagram", y renunció oficialmente en 2020.

En los 7 años de trabajo en Instagram, ha desempeñado un papel importante en el algoritmo de descubrimiento de la plataforma iterativa de Instagram, como el algoritmo de clasificación de información, la clasificación de exploración y la clasificación de historias.

Además, también inventó productos como calcomanías de votación de historias, Hyperlapse, emojineering, y Fast Company lo nombró una de las diez personas más creativas en los negocios.

En un artículo escrito para Future el año pasado, Thomas reveló que el equipo que dirigió desarrolló el sistema de clasificación/recomendación de contenido personalizado de Instagram, reemplazando la recomendación cronológica inversa predeterminada.

Taylor Gordon

Taylor Gordon es el director de tecnología de Global Illumination.

Taylor tiene más de 20 años de experiencia en programación, más de 8 años de educación en informática y más de 10 años de experiencia trabajando en empresas de tecnología líderes.

Tiene una rica experiencia en muchos laboratorios Facebook AI, Instagram, YouTube, Google, Microsoft.

En 2019, se dedicó principalmente a la investigación de visión por computadora en Facebook AI.

Asimismo, luego de unirse a Instagram en 2015, lideró el desarrollo de las clasificaciones de feeds, enfocándose en el aprendizaje automático y las clasificaciones para componentes de infraestructura.

En 2012, como ingeniero de aprendizaje automático de YouTube, fue el principal responsable de la recomendación de videos y dirigió la refactorización de la función de clasificación de infraestructura central.

Mientras estuvo en Microsoft, diseñó y creó algoritmos de producción para enlaces en el sitio en los resultados de búsqueda de Bing. En Google, responsable de servicios básicos internos y análisis de desarrollo de infraestructura y software de monitoreo.

Joey Flynn

Joey Flynn es director de productos de Global Illumination.

Él mismo también ha trabajado en Facebook e Ins, y el mundo exterior lo conoce como uno de los mejores diseñadores de Facebook.

En 2010, se unió a Facebook y lideró algunos proyectos importantes, como Chat Heads y el software móvil Home de Facebook.

En 2014, Flynn concibió y creó Slingshot, una aplicación de mensajería de Facebook.

Alexei Karpenko

El propio Alexei Karpenko ha trabajado en Facebook, Midnox y Apple.

Andrés Top

Andrew Top es el líder técnico de Cobalt, la plataforma de aplicaciones detrás de la aplicación YouTube TV, y ha estado en YouTube durante siete años.

En 2012, se unió al equipo como líder de gráficos, implementando sus respectivos subconjuntos de API de gráficos patentados de la API de gráficos GLES para PlayStation 3, PlayStation 4 y WiiU.

También diseñó la pila de procesamiento de gráficos Cobalt para permitir velocidades de fotogramas de animación más rápidas en dispositivos integrados que Chrome.

Las otras contribuciones de Andrew incluyen:

-Diseñé un diseño de alto nivel de los componentes principales del navegador, el motor Java, la API web (incluido DOM), el motor de red y los gráficos.

-Diseñé e implementé una solución web multiplataforma de baja latencia para ver videos esféricos 3D 360 de YouTube en televisores y auriculares VR.

• Sistemas diseñados para monitorear y analizar problemas de desempeño.

Nick Cooper

Nick Cooper ha trabajado en Artifact, Ins, Google.

Ian Silver

Según su página de inicio, Ian Silber también trabajó en Artifact and Ins.

Brandon Wang

El único investigador chino del equipo, que trabajó en la investigación de animación de juegos en Riot Games y Pixar.

También es muy bueno en renderizado en tiempo real, renderizado basado físicamente y juego en red.

A continuación se muestran algunos de los proyectos diseñados por Brandon Wang.

Versión de código abierto de "My World", puede ejecutarlo con un navegador

"Biomes" es un MMORPG (juego de rol multijugador masivo en línea) de código abierto creado para la web.

Simplemente abra el navegador, puede construir, reunir, jugar minijuegos y más.

En cuanto a OpenAI, de hecho, ya en 2022, se propuso un nuevo "modelo de preentrenamiento en video" VPT, que permite a la IA aprender a construir picos de piedra desde cero en "Minecraft".

El proceso completo le lleva a un jugador experto al menos 20 minutos en completarse, y se requieren un total de 24,000 operaciones.

Dirección de investigación:

Específicamente, los investigadores recopilaron primero una ola de subcontratistas de anotación de datos que jugaban juegos, incluidos videos y registros de operaciones de teclado y mouse.

Descripción general del método VPT

Luego, use estos datos para hacer un modelo de dinámica inversa (modelo de dinámica inversa, IDM), para inferir cómo se mueven el teclado y el mouse cuando cada paso del video está en progreso.

De esta manera, toda la tarea se vuelve mucho más simple y solo requiere muchos menos datos que antes para lograr el objetivo.

La influencia de los datos de entrenamiento del modelo base en el ajuste fino

Después de 70 000 horas de capacitación, el modelo de clonación de comportamiento de OpenAI puede hacer cosas que otros modelos no pueden.

Por ejemplo, cómo talar árboles para recolectar madera, cómo usar madera para hacer palos y cómo usar palos para hacer mesas. Y este conjunto de cosas requiere que un jugador más hábil opere durante menos de 50 segundos.

Además de ser una mesa, el modelo puede nadar, cazar y comer.

Incluso hay una operación de espectáculo de "correr, saltar y construir", es decir, al despegar, pon un ladrillo o un bloque de madera debajo de tus pies, y puedes construir un pilar saltando y saltando. Este es un curso obligatorio para jugadores experimentados.

Versión simple "Corre y salta"

Hacer un pico de diamante, que es más difícil, requiere una larga y complicada serie de subtareas.

Para que esta tarea sea manejable, los investigadores recompensan al agente por cada elemento de la secuencia.

Descubrieron que las políticas de RL entrenadas con métodos tradicionales casi no recibieron recompensas, nunca aprendieron a recolectar registros y rara vez recolectaron palos.

En marcado contraste, el modelo VPT ajustado con datos humanos no solo puede aprender a hacer un pico de diamante, sino también lograr un éxito a nivel humano en la recolección de todos los artículos.

hacer un pico de piedra

En este sentido, algunos internautas piensan que los parques infantiles de OpenAI Gym son "Mi mundo".

Antes de aplicar estos sistemas en el mundo real, es una buena idea practicarlos en un mundo virtual y ver qué sucede. La velocidad del entrenamiento también puede ser más rápida. Espero ver algunos videos increíbles de Minecraft acelerando en unos meses.

El equipo de ingeniería de la startup proviene de un equipo de diseño de alto nivel y creo que ChatGPT se actualizará mucho pronto.

Otros piensan eso por lo que ha hecho Global Illumination. OpenAI necesita mucho las capacidades de sus productos, pero combinado con la ciudad de IA de Stanford hace unos días, este tipo de juego de caja de arena con alto grado de libertad y bajo costo operativo combinado con IA tendrá infinitas posibilidades, por lo que OpenAI puede valorar a sus miembros. Las capacidades del producto también pueden estar puramente basadas en este juego de alto grado de libertad.

Referencias: