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Cientistas da subsidiária de inteligência artificial da Google, DeepMind, estão em negociações com investidores para criar uma startup de IA em Paris, conforme relatado pela Bloomberg News na sexta-feira (19), citando fontes familiarizadas com as conversas.
Laurent Sifre e Karl Tuyls, cientistas que já deram aviso prévio para deixar a DeepMind, discutiram com investidores sobre uma rodada de financiamento que poderia arrecadar mais de 200 milhões de euros (217,84 milhões de dólares), de acordo com o relatório.
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Startup estaria focada em criar novo modelo de IA
A empresa, atualmente conhecida como Holistic, pode estar focada na construção de um novo modelo de IA, acrescentou o relatório. O Google e a DeepMind ainda não se pronunciaram sobre o assunto.
A DeepMind foi adquirida pela Google, controlada pela Alphabet, há cerca de uma década para impulsionar a pesquisa em IA e agora lançou suas próprias ofertas na corrida para competir com chatbots de IA generativa, como o ChatGPT, apoiado pela Microsoft.
A Mistral AI, sediada em Paris e cofundada por um ex-pesquisador da DeepMind, anunciou em dezembro que arrecadou 385 milhões de euros (419,34 milhões de dólares) em sua segunda rodada de financiamento em sete meses.
DeepMind já resolveu problema matemático “indecifrável”
Em dezembro de 2023, cientistas do Google DeepMind anunciaram ter usado um grande modelo de linguagem para solucionar um enigma matemático. A descoberta foi publicada na revista Nature.
Os pesquisadores da DeepMind usaram uma LLM batizada de FunSearch, que descobriu uma solução para o chamado “quebra-cabeça do conjunto cap set”. É um problema matemático de Ciências da Computação. Resumindo, consiste em descobrir quantos pontos você pode colocar em uma página sem que três deles formem uma linha reta.
Os estudos traziam soluções apenas para dimensões pequenas. Depois de milhões de sugestões e algumas dezenas de repetições do processo geral – o que levou alguns dias – o FunSearch descobriu agora novas e grandiosas construções.
O FunSearch ainda conseguiu criar um código que produziu uma solução correta e até então desconhecida para o problema do conjunto de limites.
