A Biological Computing Co. (TBC), uma startup de San Francisco, parceirou-se com a Amazon Web Services para trazer seu primeiro produto comercial, um modelo de vídeo de IA derivado de neurônios, para clientes pagantes. O modelo de texto-para-vídeo é ajustado com software baseado em como os neurônios vivos processam informações.

A TBC construiu o modelo em um gerador de vídeo de código aberto e afirma que ele produz vídeo cinco vezes mais rápido e com 80% menos custo de inferência do que o modelo base, com melhor saída. Os neurônios em si permanecem no laboratório, e a TBC os usa durante a descoberta, então transforma o que aprende em uma camada de software leve que adiciona menos de 0,1% ao modelo subjacente.

Sob a parceria, a TBC planeja executar o modelo nos chips Trainium da Amazon, oferecê-lo para implantação na Amazon SageMaker AI e listá-lo no AWS Marketplace, para que os clientes possam acessá-lo a partir dos ambientes AWS que já usam. Alex Ksendzovsky, CEO e co-fundador da TBC, disse que a parceria leva a otimização de IA derivada de neurônios para escala comercial.

Jason Bennett, Vice-Presidente e Diretor Global de Startups e Capital de Risco da AWS, descreveu a biologia como um motor fundamentalmente diferente para encontrar estratégias de otimização melhores. Ele disse que a natureza resolveu o problema de eficiência de computação bilhões de anos atrás, e a percepção da TBC é que podemos aprender com o computador original - o cérebro humano - para tornar a IA mais rápida, mais eficiente e mais econômica.

O caso comercial da TBC se baseia na economia de unidades, com saídas mais baratas permitindo que uma plataforma atenda a mais usuários sem adicionar servidores, geração mais rápida encurtando o loop criativo e menos cliques inviáveis significando menos computação desperdiçada em trabalho que ninguém mantém. Jon Pomeraniec, co-fundador e COO da TBC, disse que o computação está se tornando um dos principais constrangimentos da IA, e precisamos tornar cada unidade de computação dramaticamente mais produtiva.

Cada experimento em células vivas alimenta uma biblioteca crescente de dados de resposta neural e algoritmos candidatos na TBC. Após o vídeo, a TBC deseja executar outros modelos e arquiteturas pela mesma pipeline, seguido de mais cargas de trabalho de IA. Empresas e criadores podem solicitar acesso antecipado agora.

Este artículo fue escrito con la asistencia de IA.
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