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AI，OpenAI和Google DeepMind的两个巨头已正式团结起来，以开展业务。威廉·费德斯（William Fedus）和埃金·古库克（Ekin Dogus Cubuk）今天正式宣布，为新公司建立了常规实验室。威廉·费德斯（William Fedus）曾经是开放培训的副总裁，并在Google Brain工作。 Ekin Dogus Cubk是另一个Co -Founder。他以前曾是Google DeepMind的材料科学和化学主管。他们还来自Google Brain，并宣布该公司的目标是为AI科学家创建一个核心概念。 AI科学家 +自动化研究所的常规实验室认为，科学工作应该推测世界如何运作，进行实验并从结果中学习。智能是必要的，但在此过程中还不够。仅当验证该想法与现实一致时，才创建新知识。因此，常规的实验室以前已经与AI科学家建造了Laborateautomation河流，但AI在他的科学领域，源自基于互联网数据培训的模型。但是，尽管它们的数据很大，但他们的数据仍然有限（大约100亿个文本令牌），近年来，Avuardia AI模型已经完全耗尽了自己。研究人员正在尝试更好地利用这些数据，但是正如科学家知道的那样，重读教科书可以提供新的想法，但最终，他们必须试验以查看是否为自动化实验室配置了想法。有三个主要优势。 1。提供大量在其他地方无法获得的高质量数据（每个实验都可以生成数据GB）2。它会产生非常有价值的负面结果。很少出版3。常规实验室选择从人体科学领域（例如人类的能力驱散物理世界的能力限制技术进步）开始。该领域的原因是，由于相对快速实验和速度的高信号 /噪声，物理是一个更可验证的enviro由于物理模拟可以有效地建模许多系统。 AI是一个包含可验证数据和结果（数学，代码等）的系统。在OUD中取得更快的进展。此外，在物理科学领域，环保公司的目标之一是强化学习（RL），是发现比现有材料更高的运营温度的超导体。该领域的主要进步将有助于创建下一代运输，并以最小的损失建立网格，但这只是一个例子。实现材料设计自动化将允许摩尔的定律，太空旅行和核融合加速。例如，我们有助于血管导管制造商解决用芯片散热的问题。在培训个性化的AI代理商的工程师和研究人员时，帮助工程师和研究人员了解现实测试和投资一致性的数据，以加速产品的迭代Ondering Team是Co-Chatgpt，DeepMind的GNOMO运营商，期权操作员（现为代理商），神经元网络的护理机制和杀戮。他们还扩展了自动化物理学研究所，为过去十年中一些最重要的物质发现做出了贡献。该公司还获得了主要投资者的支持。 A16Z与其他投资者一起领导了3亿美元的资金，包括费利西斯，DST Global，Nvitar（Nvidia’s Venture Capital Farm），Accel和个人投资者，例如Jeff Bezos，Elad Gil，Eric Gil，Eric Schmidt和Jeff Dean。这些资金将用于发展团队，扩大实验室并发展第一代AI科学家。
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