Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Машинное обучение

📢 FT: стартап Янна Лекуна AMI Labs привлёк $1.03 млрд для разработки world models

Компания получила финансирование при pre-money оценке $3.5 млрд. Раунд поддержали крупные инвесторы: Cathay Innovation, Bezos Expeditions Джеффа Безоса, Temasek, SBVA и Nvidia. AMI Labs (Advanced Machine Intelligence Labs) строит системы нового типа — world models, которые должны решить ограничения современных LLM. Лекун давно утверждает, что текущие языковые модели не способны к настоящему reasoning и автономности, потому что они обучаются только на тексте. А реальный мир работает не только на языке — он подчиняется физическим законам, пространству и взаимодействию объектов. Поэтому AMI разрабатывает архитектуру JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) — модель, которая учится понимать пространственные данные и поведение объектов. Идея в том, чтобы AI мог: - предсказывать, как ведут себя объекты - планировать действия в физическом мире - принимать решения в сложных средах Такие модели могут стать основой для надёжных автономных агентов. Первые клиенты компании — организац

📢 FT: стартап Янна Лекуна AMI Labs привлёк $1.03 млрд для разработки world models.

Компания получила финансирование при pre-money оценке $3.5 млрд. Раунд поддержали крупные инвесторы: Cathay Innovation, Bezos Expeditions Джеффа Безоса, Temasek, SBVA и Nvidia.

AMI Labs (Advanced Machine Intelligence Labs) строит системы нового типа — world models, которые должны решить ограничения современных LLM.

Лекун давно утверждает, что текущие языковые модели не способны к настоящему reasoning и автономности, потому что они обучаются только на тексте.

А реальный мир работает не только на языке — он подчиняется физическим законам, пространству и взаимодействию объектов.

Поэтому AMI разрабатывает архитектуру JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) — модель, которая учится понимать пространственные данные и поведение объектов.

Идея в том, чтобы AI мог:

- предсказывать, как ведут себя объекты

- планировать действия в физическом мире

- принимать решения в сложных средах

Такие модели могут стать основой для надёжных автономных агентов.

Первые клиенты компании — организации, работающие со сложными системами:

- производители

- автопром

- аэрокосмические компании

- биомедицина

- фармацевтика

В долгосрочной перспективе технология может появиться и в потребительских продуктах. Например, Лекун считает, что домашние роботы должны обладать базовым «здравым смыслом», чтобы понимать физический мир.

Также обсуждается возможность применения технологии в Ray-Ban Meta smart glasses.

ft.com/content/e5245ec3-1a58-4eff-ab58-480b6259aaf1