De acordo com relatos da mídia na segunda-feira (7 de agosto), citando pessoas familiarizadas com o assunto, a gigante da mídia social Meta demitiu uma equipe de pesquisa científica que havia desenvolvido anteriormente um método de inteligência artificial (IA) que pode prever estruturas de proteínas. Isso sugere que a empresa está se afastando de projetos puramente científicos em favor de produtos de IA mais comercialmente monetizáveis.
Anteriormente, a Meta contratou cerca de uma dúzia de cientistas para um projeto chamado ESMFold, que treinou um grande modelo de linguagem capaz de processar grandes quantidades de dados biológicos para prever estruturas de proteínas e usou IA para criar o primeiro banco de dados. O avanço já foi elogiado pelos envolvidos no desenvolvimento de novos medicamentos e tratamentos na comunidade médica.
De acordo com três pessoas familiarizadas com os planos de reestruturação da Meta, a equipe ESMFold foi dissolvida nesta primavera como parte das extensas demissões da empresa. No entanto, nunca foi relatado antes.
A Meta ainda emprega milhares de cientistas e engenheiros de IA; a equipe da ESMFold é pequena em comparação, acrescentaram as pessoas. No entanto, o movimento para cancelar o projeto mostra que a Meta Corporation quer abandonar a pesquisa blue sky (ou seja, se dedicar à pesquisa científica básica, independentemente da possibilidade de aplicação prática no curto prazo), e **em vez de apoiar projetos de inteligência artificial geradores de receita **.
Yaniv Shmueli, ex-cientista de pesquisa e gerente de engenharia da Meta AI que trabalhou na ESMFold, disse: "A Meta está tentando adaptar sua estratégia de pesquisa para aprender mais sobre como criar inteligência avançada para que se torne um negócio para a Meta, não apenas para alguns novidade. s projeto."
Equipe ESMFold
A Meta estabeleceu o Laboratório de Pesquisa em Inteligência Artificial Fundamental (Fair) em 2013, contratou os melhores estudiosos desse campo e se dedicou à pesquisa nesse campo.
Em novembro do ano passado, pesquisadores da Fair publicaram um artigo na revista Science detalhando os resultados do ESMFold: um banco de dados de 617 milhões de estruturas de proteínas metagenômicas criadas por aprendizado de máquina, ou ESM Metagenome Atlas. Metagenômica é o estudo de proteínas pouco conhecidas em amostras ambientais de todo o planeta, incluindo micróbios no solo, oceanos e corpo humano.
O projeto ESMFold primeiro treinou um grande modelo de linguagem para aprender padrões evolutivos e gerar previsões estruturais precisas diretamente das sequências de DNA das proteínas.
A Meta também criou um banco de dados de código aberto que permite aos cientistas recuperar facilmente estruturas de proteínas específicas relacionadas ao seu trabalho, expressando a esperança de que o trabalho "impulsione o progresso científico".
O projeto da Meta é considerado um concorrente da tecnologia de previsão de dobramento de proteínas da DeepMind, AlphaFold, que já foi considerada um avanço científico em 2020 com precisão comparável aos métodos de laboratório. E o modelo de linguagem do ESMFold descreve a estrutura 60 vezes mais rápido que o AlphaFold, embora a precisão não seja tão boa quanto a do AlphaFold.
Tim Hubbard, professor de bioinformática no King's College London, diz que as grandes empresas de tecnologia podem ter uma vantagem na implantação de recursos de computação rapidamente e em escala, além de fornecer serviços computacionalmente caros aos cientistas.
Mas A longo prazo, o enorme custo de manutenção do serviço de algoritmo e da operação do banco de dados é um problema. A Meta ainda não confirmou se o serviço continuará a ser oferecido no futuro, mas por enquanto os dados permanecem à disposição da comunidade de pesquisa. Hubbard antecipa que a academia encontrará maneiras de continuar esse tipo de trabalho.
Ataque total no campo de IA
A Meta foi um dos primeiros grandes grupos de tecnologia a investir em IA. Desde a sua fundação, o Fair Labs publicou muitos artigos e foi reconhecido pela comunidade científica por seus avanços em IA.
Por enquanto, no entanto, a empresa começou a ficar atrás de rivais como OpenAI, Microsoft e Google, que possuem chatbots AIGC para consumidores.
O ano de 2023 é chamado de "o ano da alta eficiência" pelo CEO Mark Zuckerberg. A Meta passou por uma grande reestruturação nos últimos meses, ajustou sua estrutura de gestão e demitiu cerca de 20.000 funcionários.
O novo foco da Meta será alavancar sua pesquisa e desenvolvimento de longa data em IA para criar produtos** em torno do AIGC, uma tecnologia que pode gerar passagens de texto semelhantes a humanos, bem como imagens e vídeos.
Em fevereiro, a Meta formou uma equipe AIGC liderada pelo chefe de produto Chris Cox que agora tem várias centenas de funcionários, incluindo funcionários transferidos da Fair Labs, de acordo com duas pessoas familiarizadas com o assunto. Entende-se que Meta está atualmente tentando reconfigurar a pesquisa de Fair para corresponder aos objetivos da equipe GenAI.
Na semana passada, foi noticiado que a Meta planeja lançar uma série de chatbots com diferentes estilos de personagens já em setembro deste ano, na tentativa de alcançar os concorrentes.
“A Meta continua comprometida em conduzir pesquisas exploratórias baseadas em ciência aberta, e outros projetos que foram transferidos do Fair Labs para o nosso negócio têm sido parte integrante de como a equipe opera”, disse Joelle Pineau, vice-presidente de pesquisa de inteligência artificial da Meta.
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Finalmente desisti da pesquisa científica pura! Meta dissolve equipe ESMFold para promover totalmente a comercialização de IA
**Fonte: **Associação Financeira
Editar Zhou Ziyi
De acordo com relatos da mídia na segunda-feira (7 de agosto), citando pessoas familiarizadas com o assunto, a gigante da mídia social Meta demitiu uma equipe de pesquisa científica que havia desenvolvido anteriormente um método de inteligência artificial (IA) que pode prever estruturas de proteínas. Isso sugere que a empresa está se afastando de projetos puramente científicos em favor de produtos de IA mais comercialmente monetizáveis.
Anteriormente, a Meta contratou cerca de uma dúzia de cientistas para um projeto chamado ESMFold, que treinou um grande modelo de linguagem capaz de processar grandes quantidades de dados biológicos para prever estruturas de proteínas e usou IA para criar o primeiro banco de dados. O avanço já foi elogiado pelos envolvidos no desenvolvimento de novos medicamentos e tratamentos na comunidade médica.
De acordo com três pessoas familiarizadas com os planos de reestruturação da Meta, a equipe ESMFold foi dissolvida nesta primavera como parte das extensas demissões da empresa. No entanto, nunca foi relatado antes.
A Meta ainda emprega milhares de cientistas e engenheiros de IA; a equipe da ESMFold é pequena em comparação, acrescentaram as pessoas. No entanto, o movimento para cancelar o projeto mostra que a Meta Corporation quer abandonar a pesquisa blue sky (ou seja, se dedicar à pesquisa científica básica, independentemente da possibilidade de aplicação prática no curto prazo), e **em vez de apoiar projetos de inteligência artificial geradores de receita **.
Yaniv Shmueli, ex-cientista de pesquisa e gerente de engenharia da Meta AI que trabalhou na ESMFold, disse: "A Meta está tentando adaptar sua estratégia de pesquisa para aprender mais sobre como criar inteligência avançada para que se torne um negócio para a Meta, não apenas para alguns novidade. s projeto."
Equipe ESMFold
A Meta estabeleceu o Laboratório de Pesquisa em Inteligência Artificial Fundamental (Fair) em 2013, contratou os melhores estudiosos desse campo e se dedicou à pesquisa nesse campo.
Em novembro do ano passado, pesquisadores da Fair publicaram um artigo na revista Science detalhando os resultados do ESMFold: um banco de dados de 617 milhões de estruturas de proteínas metagenômicas criadas por aprendizado de máquina, ou ESM Metagenome Atlas. Metagenômica é o estudo de proteínas pouco conhecidas em amostras ambientais de todo o planeta, incluindo micróbios no solo, oceanos e corpo humano.
O projeto ESMFold primeiro treinou um grande modelo de linguagem para aprender padrões evolutivos e gerar previsões estruturais precisas diretamente das sequências de DNA das proteínas.
A Meta também criou um banco de dados de código aberto que permite aos cientistas recuperar facilmente estruturas de proteínas específicas relacionadas ao seu trabalho, expressando a esperança de que o trabalho "impulsione o progresso científico".
O projeto da Meta é considerado um concorrente da tecnologia de previsão de dobramento de proteínas da DeepMind, AlphaFold, que já foi considerada um avanço científico em 2020 com precisão comparável aos métodos de laboratório. E o modelo de linguagem do ESMFold descreve a estrutura 60 vezes mais rápido que o AlphaFold, embora a precisão não seja tão boa quanto a do AlphaFold.
Tim Hubbard, professor de bioinformática no King's College London, diz que as grandes empresas de tecnologia podem ter uma vantagem na implantação de recursos de computação rapidamente e em escala, além de fornecer serviços computacionalmente caros aos cientistas.
Mas A longo prazo, o enorme custo de manutenção do serviço de algoritmo e da operação do banco de dados é um problema. A Meta ainda não confirmou se o serviço continuará a ser oferecido no futuro, mas por enquanto os dados permanecem à disposição da comunidade de pesquisa. Hubbard antecipa que a academia encontrará maneiras de continuar esse tipo de trabalho.
Ataque total no campo de IA
A Meta foi um dos primeiros grandes grupos de tecnologia a investir em IA. Desde a sua fundação, o Fair Labs publicou muitos artigos e foi reconhecido pela comunidade científica por seus avanços em IA.
Por enquanto, no entanto, a empresa começou a ficar atrás de rivais como OpenAI, Microsoft e Google, que possuem chatbots AIGC para consumidores.
O ano de 2023 é chamado de "o ano da alta eficiência" pelo CEO Mark Zuckerberg. A Meta passou por uma grande reestruturação nos últimos meses, ajustou sua estrutura de gestão e demitiu cerca de 20.000 funcionários.
O novo foco da Meta será alavancar sua pesquisa e desenvolvimento de longa data em IA para criar produtos** em torno do AIGC, uma tecnologia que pode gerar passagens de texto semelhantes a humanos, bem como imagens e vídeos.
Em fevereiro, a Meta formou uma equipe AIGC liderada pelo chefe de produto Chris Cox que agora tem várias centenas de funcionários, incluindo funcionários transferidos da Fair Labs, de acordo com duas pessoas familiarizadas com o assunto. Entende-se que Meta está atualmente tentando reconfigurar a pesquisa de Fair para corresponder aos objetivos da equipe GenAI.
Na semana passada, foi noticiado que a Meta planeja lançar uma série de chatbots com diferentes estilos de personagens já em setembro deste ano, na tentativa de alcançar os concorrentes.
“A Meta continua comprometida em conduzir pesquisas exploratórias baseadas em ciência aberta, e outros projetos que foram transferidos do Fair Labs para o nosso negócio têm sido parte integrante de como a equipe opera”, disse Joelle Pineau, vice-presidente de pesquisa de inteligência artificial da Meta.