¿Quién es Illia Polosukhin? - MBA de cuatro semanas

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Illia Polosukhin es una investigadora y filántropa ucraniana de inteligencia artificial cuyas pasiones son la inteligencia artificial, el lenguaje natural y mejorar el mundo con datos, software y blockchain.

educación y entrada a la carrera

Polosukhin obtuvo su Maestría en Matemáticas Aplicadas y Ciencias de la Computación del Instituto Politécnico de Kharkiv. Luego se mudó a los Estados Unidos y se unió a Salford Systems en 2008 como desarrollador de software.

Salford Systems, ahora Minitab, brinda a las organizaciones un conjunto de herramientas para detectar tendencias, resolver problemas y obtener información valiosa a partir de big data. Según su perfil de LinkedIn, Polosukhin trabajó en análisis predictivos, texto y geo-minería, y refinó el conjunto de herramientas de minería predictiva de la compañía.

Investigación de Google

Después de seis años en Salford Systems, Polosukhin se unió a Google Research en enero de 2014 y se convirtió en Gerente de Ingeniería en menos de 12 meses.

En Google, jugó un papel decisivo en el marco de aprendizaje automático TensorFlow con un enfoque en la arquitectura de Super Kernel Flow Network (SKFlow).

Polosukhin también dirigió un equipo que desarrolló las capacidades de preguntas y respuestas del motor de búsqueda de la empresa y fue uno de los coautores del artículo de 2017. La atención es todo lo que necesitas.

Mientras escribía muchos otros artículos importantes que promovían la ciencia de la IA, Polosukhin sintió que podía hacer más. En una entrevista con CoinDesk, describió su situación en ese momento: "Google tiene muchas ventajas y es un excelente lugar para aprender, pero se está moviendo muy lentamente. Quería moverme más rápido. Quería montar una start-up.”

Near.ai

Polosukhin fundó Near.ai en 2017 junto con Alexander Skidanov. Inicialmente, la empresa se centró en la IA, pero ambos encontraron difícil la comercialización sin acceso al capital para comprar hardware costoso para entrenar modelos.

Lo que tenía la empresa era un sistema de crowdsourcing que permitía a Polosukhin conectarse (y encontrar) con estudiantes de informática de todo el mundo. Pero era difícil pagarles por su trabajo en Ethereum, por lo que los dos idearon una forma más rentable de enviar transacciones.

Near.ai luego se conoció como Near Protocol, una cadena de bloques de prueba de participación que es simple, segura y escalable. Desde entonces, la empresa ha ampliado su misión para construir un ecosistema web abierto donde las personas controlen sus propios activos, datos y poder de gobierno.

Near es ahora un protocolo de cadena de bloques prominente con alrededor de 25 millones de cuentas, 450 000 transacciones diarias y un ecosistema vibrante de dApps y proyectos.

Colapso de FTX y Unchain Fund

Después del colapso de $ 32 mil millones de FTX y la consiguiente caída del fundador Sam Bankman-Fried, hubo mucho debate sobre los méritos de la criptomoneda.

Pero Polosukhin se mantuvo firme en que la descentralización era la respuesta y que el colapso de FTX fue un error humano. "No había nada descentralizado o transparente en el imperio FTX de Sam Bankman-Fried. En realidad, FTX se parece mucho más a las instituciones endeudadas que quebraron en 2008 que lo que está construyendo la mayor parte de la industria de la cadena de bloques.”

Para mostrar un mayor apoyo a las plataformas centralizadas y blockchain, Polosukhin fundó Unchain Fund para ayudar a los afectados por el conflicto en Ucrania. Según el último recuento, la fundación ha recaudado casi $10 millones para su misión de aprovechar el poder de la cadena de bloques en beneficio de las personas.

Las tesis centrales:

Illia Polosukhin es una investigadora y filántropa ucraniana de inteligencia artificial cuyas pasiones son la inteligencia artificial, el lenguaje natural y mejorar el mundo con datos, software y blockchain.
Polosukhin se unió a Google Research en enero de 2014 y se convirtió en Gerente de Ingeniería en menos de 12 meses. Jugó un papel decisivo en el marco de aprendizaje automático TensorFlow con un enfoque en la arquitectura Super Kernel Flow Network (SKFlow)
Polosukhin cofundó Near.ai en 2017 con Alexander Skidanov. Inicialmente, la empresa se centró en la IA, pero encontró difícil la comercialización y luego hizo la transición a un ecosistema de plataforma de blockchain y Web3 de prueba de participación.

Siga leyendo: Historia de OpenAI, Quién es el propietario de OpenAI, Modelos comerciales de IA, Economía de IA.

Análisis del modelo de negocio en red

Paradigma de IA

Pre-entrenamiento

Modelos de lenguaje grande

grandes-lenguaje-modelos-llms — Los modelos de lenguaje grande (LLM) son herramientas de IA que pueden leer, resumir y traducir texto. Esto les permite predecir palabras y formar oraciones que reflejan cómo las personas escriben y hablan.

Modelos Generativos

Ingeniería rápida

pronta ingenieria — La ingeniería rápida es un concepto de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que implica descubrir entradas que producen resultados deseables o útiles. Como ocurre con la mayoría de los procesos, la calidad de las entradas determina la calidad de las salidas en la ingeniería rápida. El diseño de avisos efectivos aumenta la probabilidad de que el modelo devuelva una respuesta favorable y contextual. El modelo de preentrenamiento de imágenes de lenguaje contrastivo (CLIP) desarrollado por OpenAI es un ejemplo de un modelo que utiliza indicaciones para clasificar imágenes y leyendas de más de 400 millones de pares de imágenes y leyendas.

Estructura organizativa de OpenAI

estructura organizativa openai — OpenAI es un laboratorio de investigación de inteligencia artificial que se transformó en una organización sin fines de lucro en 2019. La estructura corporativa está organizada en torno a dos empresas: OpenAI, Inc., una LLC de Delaware de un solo miembro controlada por OpenAI Non-Profit, y OpenAI LP, que es una organización limitada con fines de lucro. OpenAI LP se rige por la Junta Directiva de OpenAI, Inc (la Fundación), que actúa como Socio General. Al mismo tiempo, los socios limitados están compuestos por empleados de LP, algunos miembros de la junta y otros inversores, como la fundación sin fines de lucro de Reid Hoffman, Khosla Ventures, y Microsoft, el principal inversor de LP.

Modelo de negocio de IA abierta

cómo-openai-gana-dinero — OpenAI ha construido la capa fundamental de la industria de la IA. Con grandes modelos generativos como GPT-3 y DALL-E, OpenAI brinda acceso API a las empresas que desean desarrollar aplicaciones basadas en sus modelos fundamentales, al tiempo que les permite integrar estos modelos en sus productos y personalizar estos modelos con datos patentados e IA adicional. Características. Por otro lado, OpenAI también lanzó ChatGPT, que evolucionó en torno a un modelo freemium. Microsoft también comercializa productos Opener a través de su asociación comercial.

OpenAI/Microsoft

Modelo de negocio de IA de estabilidad

cómo-la-estabilidad-hace-dinero-ai — Stability AI es la entidad detrás de Stable Diffusion. Stability gana dinero con nuestros productos de IA y con la prestación de servicios de consultoría de IA a las empresas. Stability AI monetiza Stable Diffusion a través de las API de DreamStudio. Si bien también lanza código abierto para que cualquiera pueda descargarlo y usarlo. Stability AI también gana dinero con los servicios empresariales, donde el equipo de desarrollo central brinda a los clientes empresariales la capacidad de mantener, escalar y personalizar Stable Diffusion u otros modelos generativos grandes para satisfacer sus necesidades.

Estabilidad del ecosistema de IA

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