🤖 Onde está o real valor gerado pela IA?

No drop de hoje, repetindo a palavra IA trocentas vezes:

• Onde está o real valor gerado pela IA?

• Dogs Robôs praticando Parkour Virtual

• Robôs cirurgiões aprendendo por videoaulas

• Common Corpus e seus 2 trilhões de tokens open-source

• Os Casos de Uso: Alibaba, Amazon, Perplexity, Apple, mGPS e OpenAI

• Prompt Like a Pro: Use a memória do GPT ao seu favor

Seu trabalho não será substituído por uma Inteligência Artificial, mas por alguém utilizando Inteligência Artificial. Quer ficar por dentro da década de avanços que rolam no universo de IA todas as semanas? Assina o AiDrop e te contamos tudo, sem tecniquês, todas as quintas-feiras no seu inbox.

Onde está o real valor gerado pela IA?

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Já ficou evidente a capacidade das startups de IA de captar investimentos. Também ficou escancarado os altos custos de desenvolvimento necessários para criá-las. Os números astronômicos de acesso do ChatGPT também deixaram explícito o interesse do público. Mas, para além de todo hype, onde está o real valor gerado pela IA? É o que esse report do BCG tentou encontrar.

Para isso, as empresa de IA foram classificadas em 4 categorias:

• 25%: não fazendo muito.

• 49%: ainda na fase de prova de conceito

• 22%: gerando algum valor

• 4%: criando valor substancial

Em outras palavras, apenas 1⁄4 da empresa de IA - que podem ou não ser exclusivamente nativas digitais - estão realmente gerando valor em cima dos investimentos. Aqui, o conceito de valor pode ser entendido como: 45% mais em redução de custos e 60% mais em crescimento de receitas do que outras empresas, divididos nas área de:

• 23% em Operações

• 20% em Marketing e Vendas

• 13% em Pesquisa e Desenvolvimento

• 12% em Atendimento ao Cliente

• 7% em Tecnologia

• 7% em Compras,

• 5% em Supply Chain, 4% financeiro e RH, 3% em Jurídico e 2% em Compliance

Os líderes apresentam algumas características em comum, entre elas: integração de IA tanto em redução de custos quanto aumento de receita, foco em pessoas e processos ao invés de tecnologia e algoritmos, investiram estrategicamente em poucos projetos de alta prioridade e definiram objetivos mais ambiciosos.

Dogs Robôs praticando Parkour Virtual

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Se você mostrar uns vídeos e imagens para o seu cachorrinho, ele aprenderia a fazer xixi no lugar certo? Talvez seu amigo de quatro patas não aprenda assim. Já os pesquisadores do MIT estão usando sequências de imagens e vídeos em ambientes virtuais para treinar os robôs caninos, o chamado LucidSim.

Através dele, os quadrúpedes foram expostos a mais de 10 milhões de imagens, simulando ambientes com obstáculos, escadas, cones e bolas de futebol para dificultar a navegação. O resultado?

• Os robôs treinados com o LucidSim conseguiram superar os obstáculos com uma taxa de sucesso acima de 90%, sendo zero-shot no mundo real.

• Métodos tradicionais de treino apresentam mais dificuldade em lidar com desafios inesperados, ao contrário do modelo, que se adaptou muito bem.

• As imagens geradas pelo LucidSim são feitas através do ChatGPT a partir de meta-prompts.

• O uso de câmeras RGB apresentou dificuldades, pois o reconhecimento de profundidade é mais difícil sem dados adicionais.

O LucidSim é um exemplo de que treinar um modelo de IA utilizando ferramentas de IA (IA²) é um ótimo modus operandi para realizar experimentos, quando o conteúdo generativo da IA não interfere no aprendizado intelectual da máquina.

🤖 Casos de Uso

• Alibaba apresentou o Accio, um mecanismo de busca B2B com IA que utiliza linguagem natural, mostrando um aumento de 40% das intenções de compra durante os testes piloto.

• Apple está desenvolvendo um tablet para controlar a casa, podendo fazer videochamadas e usar a Siri.

• Perplexity começou a veicular anúncios em sua plataforma através de “respostas patrocinadas” como recomendação.

• Amazon iniciou o desenvolvimento de um chip de IA com a Annapurna Labs para rivalizar com a Nvidia.

• mGPS é uma IA que rastreia rastros recentes baseados nas assinaturas microbianas, vinculando bactérias a origens geográficas.

• OpenAI planeja lançar em janeiro o “Operator”, um automatizador de tarefas para usuários.

🤖 Novidades em IA

• Suno, a tool de criação de músicas, mostrou uma demo do Suno V4 no X com vocalização com uma qualidade de estúdio e canto impressionantes.

• Nous Research lançou uma API de reasoning com o Hermes 3 70B que (em testes sintéticos) superou os modelos fechados mais famosos, possibilitando também usá-los através da sua chave API.

• Baidu apresentou em seu evento Baidu World novos produtos de IA, como um modelo text-to-image, uma tool de dev no-code e um óculos smart com IA.

• Greg Brockman, presidente da OpenAI está de volta após 3 meses sabáticos e planeja assumir outro cargo técnico dentro da empresa.

• Universidades de Berlim desenvolveram o AT-GS, uma técnica para criar modelos 3D precisos e consistentes de objetos ou cenas em movimento, usando dados de várias câmeras, saindo de 14min/frame para 38s/frame.

• Berkeley AI Research fez uma pesquisa sobre personas virtuais em LLMs utilizando antologias de histórias passadas.

Doutor robô cirurgião aprendendo com videoaulas

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Bastou um robô assistir algumas centenas de vídeos de cirurgiões experientes para conseguir executar exatamente o mesmo procedimento cirúrgico, com a mesma habilidade que doutores humanos.

A descoberta foi dos pesquisadores da universidade de John Hopkins, que utilizaram o conceito de "aprendizado por imitação" para treinar os robôs cirurgiões, eliminando a necessidade de treiná-los em cada movimento individual necessário durante um procedimento médico.

Como funciona o treinamento?

• Usa aprendizado por imitação e cinemática, como se fosse uma linguagem, mas aprimorando a precisão dos movimentos.

• Foram treinados com vídeos capturados por 7k unidades do sistema Da Vinci - uma plataforma robótica cirúrgica, usada por +50k cirurgiões.

• O modelo aprende rapidamente com poucas centenas de demonstrações, conseguindo se adaptar a novos ambientes apenas a partir de imagens.

• Apesar do sistema Da Vinci ser utilizado globalmente, ele pode cometer imprecisões, então o treinamento do robô foi focado em movimentos “relativos” em vez de “absolutos”.

O modelo é tão bom que aprende coisas que nem lhe ensinaram. Por exemplo, se ele deixar a agulha cair, ele automaticamente a pegará e continuará. A descoberta é um passo significativo em direção a uma nova fronteira na robótica médica.

PROMPT LIKE A PRO

A memória do ChatGPT foi lançada em fevereiro de 2024 e se você tem acumulado informações sobre você até agora, você pode ser uma biblioteca a ser explorada:

Ps: conta pra gente o que o ChatGPT te contou sobre você mesmo? Só clicar em responder!

Common Corpus: 2 trilhões de tokens open-source

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Todas as gigantes da inteligência artificial - OpenAI, Meta, Anthropic, Google e Microsoft - já enfrentaram ações judiciais por suposta violação de direitos autorais em seus dados de treinamento de IA. Afinal, pouco se sabe quais são e de onde vieram tais dados. Mas, se depender da Aliança de IA de Dados Abertos Confiáveis, essa bagunça vai acabar.

A PleIAs acaba de lançar o Common Corpus, o maior dataset multi-idiomas para treinar LLMs, contendo mais de 2 trilhões de tokens providos de conteúdo licenciado, mostrando a detalhadamente a documentação de cada origem de dados.

Dentro do Common Corpus estão:

• OpenCulture: uma coleção com 926B tokens, com livros de domínio público, jornais e conteúdo do Wikisource. Através de um OCR próprio, corrigiram erros de digitalização históricos e aplicaram filtragem para outros erros.

• OpenGovernment: 387B tokens de documentos financeiros e jurídicos, incluindo Finance Commons (de fontes como SEC e OMC) e Legal Commons (incluindo Europarl e Caselaw Access Project).

• OpenSource: 334B tokens de código de alta qualidade de código aberto do GitHub, filtrado com o uso do ArmoRM para garantir que apenas os 80% melhores envios por classificação de qualidade sejam incluídos.

• OpenScience: 221B tokens de conteúdo acadêmico do Open Alex e outros repositórios de ciência aberta, processados usando modelos de visão-linguagem para preservar a estrutura e o formato cruciais dos documentos.

• OpenWeb: 132B tokens da Wikipedia, YouTube Commons e outros sites disponíveis sob licenças permissíveis, como Stack-Exchange.

O dataset foi treinado com pelo menos 1B dados de mais de 30 idiomas, incluindo o Português, com 9B, mas o seu maior conteúdo está em inglês com 808B. A partir de agora, projetos de modelos open-source terão mais fontes de dados para aprendizado e menos problemas para licenciá-los.

O dataset está disponível aqui →

Programa de Indicação

Hoje é o penúltimo dia do Programa de Indicação do AiDrop para você indicar a newsletter gratuita e ganhar gratuitamente os prêmios. Você tem até amanhã (15/11) para indicar e ganhar até 1 ano de ChatGPT Plus ou MidJourney Standard!

• 🏆 1º lugar: David (26 indicações)

• 🏆 2º lugar: João V. (25 indicações)

• 🏆 3º lugar: Jean C. (16 indicações)

• 4º lugar: Cezar R. (14 indicações)

• 5º lugar: Bi V. (11 indicações)

Os vencedores serão anunciados na edição de terça-feira (19/11).
Você ainda pode participar, basta clicar nesse botão abaixo, indicar e você já estará concorrendo:

Imagem IA da semana