Biological Computing Co. (TBC), una startup de San Francisco, se ha asociado con Amazon Web Services para llevar su primer producto comercial, un modelo de video de IA derivado de neuronas, a clientes que pagan. El modelo de texto a video está ajustado con software basado en cómo procesan la información las neuronas vivas.
TBC construyó el modelo en un generador de video de código abierto y afirma que produce video cinco veces más rápido y a un costo de inferencia 80% más bajo que el modelo base, con una mejor salida. Las neuronas en sí permanecen en el laboratorio, y TBC las utiliza durante el descubrimiento, luego convierte lo que aprende en una capa de software ligera que agrega menos del 0,1% al modelo subyacente.
Bajo la asociación, TBC planea ejecutar el modelo en los chips Trainium de Amazon, ofrecerlo para implementación en Amazon SageMaker AI y enumerarlo en el AWS Marketplace, para que los clientes puedan acceder a él desde los entornos de AWS que ya utilizan. Alex Ksendzovsky, director ejecutivo y cofundador de TBC, dijo que la asociación lleva la optimización de IA derivada de neuronas a escala comercial.
Jason Bennett, vicepresidente y director global de startups y capital de riesgo en AWS, describió la biología como un motor fundamentalmente diferente para encontrar mejores estrategias de optimización. Dijo que la naturaleza resolvió el problema de la eficiencia de la computación hace billones de años, y la idea de TBC es que podemos aprender del ordenador original, el cerebro humano, para hacer que la IA sea más rápida, eficiente y económica.
El caso comercial de TBC se basa en la economía de unidades, con salidas más baratas que permiten a una plataforma tomar más usuarios sin agregar servidores, una generación más rápida que acorta el ciclo creativo y menos clips no utilizables que significan menos cómputo quemado en trabajo que nadie mantiene. Jon Pomeraniec, cofundador y director de operaciones de TBC, dijo que el cómputo se está convirtiendo en uno de los principales restricciones de la IA, y necesitamos hacer que cada unidad de cómputo sea dramáticamente más productiva.
Cada experimento en células vivas alimenta una biblioteca creciente de datos de respuesta neural y algoritmos candidatos en TBC. Después de video, TBC quiere ejecutar otros modelos y arquitecturas a través de la misma canalización, seguido de más cargas de trabajo de IA. Las empresas y creadores pueden solicitar acceso anticipado ahora.
This article was written with the assistance of AI.
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