ਇਸ ਹਫਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਲੂਮਬਰਗ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਥੋਰ ਗ੍ਰੈਪੇਲ, ਅਲਫਾਗੋ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਜਿਸਨੇ ਇਸ ਗਰਮੀਆਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਅਲਫਾਬੇਟ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਸੀ, ਮੈਟਿਸ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਲਈ ਲੱਖਾਂ ਡਾਲਰ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਮਰਥਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਇਹ ਵਾਧਾ, DeepMind ਦੇ ਸਾਬਕਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਉੱਦਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਲਦੀ ਲਹਿਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਮ ਹੈ, ਜੋ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ AI ਵਿੱਚ ਅਗਲੀ ਛਾਲ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਆਵੇਗੀ ਜੋ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਲੂਮਬਰਗ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੰਡਿੰਗ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਅਜੇ ਵੀ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਮੈਟਿਸ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਬਾਅਦ ਦੇ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ 'ਤੇ ਸੈਂਕੜੇ ਮਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰਾਂ ਦੀ ਹੋਰ ਕਿਸ਼ਤ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
ਮੇਟਿਸ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਕੀ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ
ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹਨ, ਪਰ ਰੂਪਰੇਖਾ ਸਟਾਰਟਅਪ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਲੂਮਬਰਗ ਦੁਆਰਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਮੈਟਿਸ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਣਜਾਣ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਐਕਸ਼ਨ ਚੁਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਗ੍ਰੈਪੇਲ ਦਾ ਆਪਣਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਰਣਨ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਲਫਾਗੋ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਫਰੰਟੀਅਰ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ, ਤਾਂ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਣ।
ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਅੰਤਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੇ ਪਾਠ ਤੋਂ ਅਗਲੇ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਮੇਟਿਸ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸਾਥੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਜੜ੍ਹਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਉਹ ਤਰੀਕਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਮਨੁੱਖੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਗ੍ਰੇਪੇਲ ਦੇ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਬਾਜ਼ੀ ਦਾ ਭਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ AlphaGo, DeepMind ਦੇ ਲੈਂਡਮਾਰਕ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੀ ਜਿਸਨੇ ਸਵੈ-ਪਲੇ ਅਤੇ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੁਆਰਾ Go ਦੀ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਉਸਨੇ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਇਸ ਗਰਮੀ ਵਿੱਚ ਰਵਾਨਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ Google DeepMind ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਇਆ।
DeepMind ਡਾਇਸਪੋਰਾ ਅਰਬਾਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ
ਮੇਟਿਸ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸਾਧਾਰਣ ਪੂੰਜੀ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਿੱਸਾ ਉਸੇ ਲੰਡਨ ਮੂਲ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਹੈ।
ਡੇਵਿਡ ਸਿਲਵਰ, ਜਿਸ ਨੇ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦੀ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਟੀਮ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ, ਨੇ ਅਪ੍ਰੈਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸਟਾਰਟਅਪ ਇਨਫੇਬਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲਈ $5.1 ਬਿਲੀਅਨ ਮੁੱਲ ਉੱਤੇ $1.1 ਬਿਲੀਅਨ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ, TechCrunch ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, Sequoia ਅਤੇ Lightspeed ਨੇ ਗੇੜ ਵਿੱਚ ਸਹਿ-ਲੀਡ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਤੇ Nvidia ਅਤੇ Google ਦੇ ਨਾਲ, CNBC ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ। Yann LeCun, Meta ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ, AMI ਲੈਬਜ਼ ਲਈ ਮਾਰਚ ਵਿੱਚ $3.5 ਬਿਲੀਅਨ ਪ੍ਰੀ-ਮਨੀ ਮੁੱਲਾਂਕਣ 'ਤੇ $1.03 ਬਿਲੀਅਨ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਵਿਸ਼ਵ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ - ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵਾਤਾਵਰਣ ਇੱਕ ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਕਿਵੇਂ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇਗਾ, ਇੱਕ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ TechCrunch ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵ ਆਰਥਿਕ ਫੋਰਮ ਲੇਖ ਨੇ ਸੰਕਲਪ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਘਰ ਦੇ ਨੇੜੇ, ਏਮੂਲੇਟ, ਤਿੰਨ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਵੈਟਰਨਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਅਗਸਤ ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਇੱਕ $3.7 ਬਿਲੀਅਨ ਮੁਲਾਂਕਣ 'ਤੇ $700 ਮਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, PYMNTS ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਹਫਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਇਸ ਸਾਲ ਦੀਪਮਾਈਂਡ ਦੇ ਲੰਡਨ ਦਫਤਰਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਘੁੰਮਣ ਵਾਲੀ ਤੀਜੀ ਲੈਬ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗਾ ਜਿਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸੈਂਕੜੇ ਮਿਲੀਅਨ ਦੀ ਵਿੱਤੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੋਵੇਗੀ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਪਿਛਲੇ ਐਲਐਲਐਮ ਕਿਉਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ
ਇਹਨਾਂ ਉੱਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝਾ ਧਾਗਾ ਇੱਕ ਥੀਸਿਸ ਹੈ ਕਿ ਅੱਜ ਦੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਾਨੂੰਨ ਆਪਣੇ ਆਪ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਹੀਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨਗੇ ਜੋ ਭੌਤਿਕ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਡਰੱਗ ਖੋਜ, ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਸਭ ਲਈ ਅਜਿਹੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਣਜਾਣ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ - ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਜੋ ਅਲਫਾਗੋ ਨੇ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਤੰਗ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਸਨ ਅਤੇ ਉਹ ਮੇਟਿਸ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਵਰਗੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਨੂੰ ਹੁਣ ਆਮ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਬਲੂਮਬਰਗ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਲਹਿਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਨੋਟ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਟਰੈਂਚਡ ਦੌਰ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੂੰਜੀ ਨੂੰ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, AI ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਵਿੱਚ ਫੈਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਨਵੀਆਂ ਲੈਬਾਂ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਸੰਕੇਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ ਸਿਰਲੇਖ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੌਰ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮਰਥਕਾਂ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਵੱਧ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਘੱਟ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਮੇਟਿਸ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਦਾ ਢਾਂਚਾ - ਲੱਖਾਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਫਾਲੋ-ਆਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਾਧਾ - ਉਸ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਹੀ ਦਾ ਜੋਖਮ ਵਾਲਾ ਪਾਸਾ ਵੀ ਬਰਾਬਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਅਜੇ ਤੱਕ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਉਤਪਾਦ ਨਹੀਂ ਭੇਜਿਆ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਿੱਚ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਜਾਂ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜਾ ਚੌੜਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ PYMNTS ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਕਵਰੇਜ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਾਮ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਨ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਐਂਕਰ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਕਮਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ।
ਫਿਰ ਵੀ, ਗ੍ਰੇਪੇਲ ਦੇ ਵਾਧੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੁਤੰਤਰ ਲੈਬਾਂ ਵਿੱਚ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦੀ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਸ ਹੁਣ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਧੁਨਿਕ AI ਬੂਮ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਕਾਰਜ ਲਈ ਫੰਡ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ। ਕੀ ਮੈਟਿਸ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ AlphaGo ਦੀ ਸਾਬਤ ਹੋਈ ਪਲੇਬੁੱਕ ਨੂੰ ਵਪਾਰਕ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੂਰਦਰਸ਼ੀ ਸੀ ਜਾਂ ਝਗੜਾ। AI ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਫੰਡਿੰਗ ਦੌੜ ਦੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਕਵਰੇਜ ਲਈ, ਸਾਡੇ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨਿਊਜ਼ ਸੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ।
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
