ՍԱՆ ՖՐԱՆՍԻՍԿՈ - Արհեստական ինտելեկտը նախատեսված է բարելավել տիեզերական նավերի դիմադրողականությունը եւ տվյալների հավաքագրման կարողությունները, ինչը նրանց հնարավորություն կտա գործել ավելի մեծ ինքնավարությամբ՝ առանց ցամաքային հսկիչների ցուցումների վրա հիմնվելու: ՆԱՍԱ-ի Գոդդարդի Տիեզերական Թռիչքների Կենտրոնի ԱԲ հետազոտությունների գլխավոր Էվանա Գիզին SpaceNews-ին նկատեց, «Մեր նախորդ մեթոդները սահմանափակում էին: Կա այնքան շատ բան, որ մենք ձգտում ենք հասնել»: Բաշխված առաքելությունների կիրարկումը, որտեղ տիեզերական նավերը համագործակցում են վայրէջքի մոդուլների եւ ռովերների հետ, պահանջում է ինքնավար ֆունկցիոնալություններ: ԱԲ-ի կիրառումն ի վիճակի է դարձնում բազմակողմանի առաքելության ճարտարապետություններ՝ նոր տիեզերական նավերի եւ սենսորների ինտեգրման հնարավորություն տալով արդեն գործող եւ օրբիտում գտնվող զույգինների մեջ: «ՆԱՍԱ-ում եւ ամբողջ տիեզերական ոլորտում առաքելության հայեցակարգերը դարձնում են ավելի բարդ, ինչը նշանակում է, որ շատերն առանց ԱԲ-ի հնարավոր չեն լինի իրականացնել» - նշում է Գիզին, որ ունի ԱԲ-ի դոկտորական աստիճան Թաֆտսի Համալսարանից: **Մեթանի չափում** Այնուամենայնիվ, ԱԲ-ի կիրարկումը ՆԱՍԱ-ի առաքելություններում ներկայացնում է մարտահրավերներ: Տիեզերական առաքելությունների պլանավորողները սովորաբար ռիսկային փորձում են օգտագործել չներկայացված ալգորիթմներ: ԱԲ-ի ինտեգրացումը տիեզերանավերի գործողությունների մեջ հեշտացնելու համար ՆԱՍԱ-ի Գոդդարդի Տիեզերական Ավտոնոմիայի եւ Դիմադրողականության (SPAR) լաբորատորիան մշակել է ԱՎԿ Քննիչ Պլատֆորմ (OnAIR), որը հանդես է գալիս որպես բաց կոդով ծրագրային պիպելայն եւ ճանաչողական ճարտարագիտական գործիք, որը հասանելի է GitHub-ում, հայտնի ծրագրային զարգացողների պլատֆորմում: OnAIR-ի նախատիպը կիրառվել է ՆԱՍԱ-ի NAMASTE առաքելության մեջ, որը կիրառել է ինքնավար դրոնների հավաքածուն, որոնք կարողացել են չափել մեթանի բաշխումը Ալասկայի պերմաֆրոստային շրջաններում: (NAMASTE պետք է թրաբերիվություն մեթանի ակտիվության հետազոտության ցանց): «OnAIR-ը հնարավորություն տվեց դրոններին օպտիմալացնել տվյալների հավաքագրումն զգալի գիտական տարածքներում՝ հաստատելով ստանդարտ տվյալների ներմուծման եւ մշակման համար NAMASTE ծրագրի ճարտարապետության մեջ, ներառյալ ինքնավար չափումները, կատարված Օրգանային Նանոսենսորային Պլատֆորմի կողմից, որը ինտեգրված է դրոնների մեջ», բացատրեց Մահմուդա Սուլթանան, ՆԱՍԱ Գոդդարդի Մոլորակային Շրջապատների Լաբորատորիայի գործիքի գիտնականը, ով ունի դոկտորական աստիճան քիմիական ինժեներիայում MIT-ից: **ISS-ում փորձարկումը** OnAIR-ը նույնպես փորձարկվել է SpaceCube Edge-Node Intelligent Collaboration (SCENIC)-ի միջոցով: SpaceCube-ը ներառում է ամբողջությամբ վերակրագրելի պրոցեսորներ, պատրաստված սպառուլական եւ ռադիացիոն դիմող մասերից: 2023 թվականին SpaceCube-ը կցվել է միջին միջազգային տիեզերական կայանին: Լրացնելով իր առաջնային նպատակները, ներառյալ ցուցադրելով կոմերցիոն դաշտային ծրագիր՝ սահմանվող դարպասային զանգվածների նախագծերը տարածության մեջ: SPAR Լաբը բախվել է որոշ մարտահրավերների, բայց վերջում հաջողվել է ցուցադրել OnAIR-ը: «Սկզբում մենք նախատեսում էինք ողջ տարվա պատրաստել եւ բեռնել OnAIR-ը SCENIC-ին: Սակայն մոտ երկու ամիս անց մենք իմացանք, որ SCENIC-ը արդեն շուտ կանգ է առնելու, քան մենք սպասում էինք» - ասաց Ջեյմս Մարշալը, NASA Goddard-ի Գիտական տվյալների մշակման բաժնի ծրագրաների ինժեներ, ով ունի դոկտորական աստիճան համակարգչային գիտագիտության մեջ Ջորջ Վաշինգտոնյան Համալսարանից: Արդյունքում, նա եւ իր թիմը ստիպված էր խտացնել ամբողջ տարվա նախագիծը վեց ամիսում: Նրանք նույնպես ստիպված էին հարմարեցնել SCENIC-ի դանդաղում կանգնած հիմնական պրոցեսարանին: «Ժամանակի արագությունը 100 [մեգահերց] էր, եւ դրա ճարտարագիտությունը պակաս ընդհանուր էր, ինչը բարդացնում էր անհրաժեշտ Python գրադարանների պորտը, եւ արդյունքում ցածր կատարման», նշեց Մարշալը: OnAIR-ի համատեղումը SCENIC-ի արդեն առկա հիմնական թռիչքային համակարգի հետ ներկայացնում էր եւս մեկ խնդիր, որը հետազոտողները հաղթահարեցին իրենց նախորդ նախագծի փորձառությամբ: «Մեր ամբողջ թիմը (ընդամենը երեք հոգի) արդեն մշակել էին SCENIC-ի համար ծրագրային՝ թույլ տալով մեզ փորձարկել յուրաքանչյուրն SCENIC FlatSat-ի վրա եւ հարթ ներդնել կոդը»,- վերջացրեց Մարշալը

Մոռացեք «հիմնադիրի ռեժիմը»; ինչո՞ւ աշխատել այդքան, երբ կարելի է ընդունել «աստծո ռեժիմը» որպես ստեղծման հոր եւ մարդկության նոր դարաշրջան մուտք գործել: OpenAI-ի գլխավոր տնօրեն Սեմ Ալթման, որի գնահատումը հասել է 150 միլիարդ դոլարի, վաղուց առաջարկել է ԱԽ որպես համաշխարհային խնդիրների բուժման միջոց: Սակայն, ԱԽ-ի էկոլոգիական ազդեցության, այդ թվում էներգետիկ սպառման, ածխածնի արտանետումների և աղբյուրների ջերմության կրիայի միջոցով ջրային օգտագործումների մասին անհանգստությունները կարող են սահմանափակել կլիմայի փոփոխման դեմ պայքարը: Վերջին ընկալման մեջ Ալթմանը կիսում է ԱԽ-ի չափից արմատապես հույսը, նշելով դրա պոտենցիալը մարդկային առաջխաղացումները փոխակերպելու համար: Նա ԱԽ-ն ներկայացնում է որպես հեղափոխական գործիք, ավելին քան միայն փնտրումների այլընտրանք կամ տնային աշխատանքների աջակցություն: Մինչ նա նշում է բազմաթիվ եղանակները, թե ինչպես ԱԽ կարող է «փրկել աշխարհը», քննադատները պնդում են, որ այս մոտեցումը կարող է բողոք ուսումնասիրություն առաջացնել քան ոգեւորություն: Hacker News-ի մեկնաբանները, ինչպես օգտատերն sharkjacobs, արտահայտում են անհանգստություններ ԱԽ-ի պաշտպանների հավաստիության վերաբերյալ, երբ գտնում են տեխնոլոգիան անձնական կերպով օգտակար: Եկեք գնահատենք Ալթմանի պահանջները: 1

Պերուի անապատում, հարյուրավոր հնագույն նկարներ, որոնք ներկայացնում են գլխատված մարդկային գլուխներ և ընտելացված լլամաներ, հայտնաբերվել են արհեստական բանականության հետ համագործակցությամբ: Հնեաբանները նախկինում կապել են այս արվեստի գործերը Նասկայի մշակույթի հետ, որ սկսել է այդ գեոգլիֆները փորագրել հողի վրա մոտ 2000 տարի առաջ: Այս նորահայտ գեոգլիֆները ոչ միայն փոքր են, այլև ավելի հին, քան հայտնի Նասկայի գծերն ու նախորդօրինակները, որոնք պատկերում են հսկայական երկրաչափական դիզայններ, տարածվող մի քանի կիլոմետր կամ վայրի կենդանիներ, միջինը մոտ 90 մետր երկարությամբ: Ի տարբերություն այս նորահայտ պատկերներն հիմնականում նկարագրում են մարդանման ֆիգուրներ և ընտելացված կենդանիներ, որոնք ունեն մոտ 9 մետր երկարություն: Որոշ պատկերներ կարծես ենթադրում են մարդկային զոհաբերության թեմաներ, ներկայացնելով գլխատված գլուխներ կողքին սվիններով օրբասներ: “Նասկա շրջանաշրջանի որոշ կավատկերը ներկայացնում են օրբաները, որոնք օգտագործում են դանակներ, որ կտրեն մարդկային գլուխներ,” բացատրում է Մասատո Սակայը Յամագատա համալսարանից Ճապոնիայում: “Սա օրբաները դնում է մարդկային զոհաբերության գործընթացում ներգրավված սուբյեկտներ դիրքում:” Սակայը և իր թիմը հայտնաբերել են այս փոքր գեոգլիֆները արհեստական բանականության մոդելը նվաճելով, որպեսզի դրանք հայտնաբերի օդային պատկերներում: Այս բարձր լուծման լուսանկարները ընդգրկում էին մոտավորապես տասն անգամ ավելի մեծ տարածք իսկ Նասկայի Պամպա բարձրավանդակի և նրա շրջակայքի թիվը, տարածք, որը նշանակվել է որպես ՅՈՒՆԵՍԿՕ-ի Համաշխարհային ժառանգության տարածք Նասկա գծերի համար: Արհեստական բանականությունը ստեղծել է գիծ քարտեզ, նշելով գեոգլիֆների հավանականությունը յուրաքանչյուր դրամարկղային հատվածում: Հեղինակները դեռևս նվիրել են ավելի քան 2600 ժամ ձեռքով հասցնելու առավել հուսալի լուսանկարների ստուգում և դաշտային ուսումնասիրություններ մտացնելով: Սակայն, նրանք գնահատում են, որ արհեստական բանականությունը համախոսելով գործընթացը 50 անգամ ավելի արագացրեց “98 տոկոս ցածր հավանականության օդային պատկերները զտելով և մնացել մյուս 2 տոկոսի հավանականությունները,” խոսում է համահեղինակ Մարկուս Ֆրեյտակը IBM հետազոտությունների կենտրոնից Նյու Յորքում: Արհեստական բանականության խորհրդատվություններին հետևելով, հետազոտարկները հայտնաբերել են ընդհանուրում 303 պատկերավոր գեոգլիֆներ 2022 և 2023 դաշտային ուսումնասիրություններում: Նրանցից 178-ը ինքնուրույն հայտնաբերվել են արհեստական բանականության կողմից, իսկ մյուս 66 գեոգլիֆները առանց հատուկ նշանների բայց հայտնաբերել են արհեստական բանականության կողմից նշված խմբերում գեոգլիֆներ: “Արհեստական բանականության կողքով ստացված հեռիդարկման տվյալների գնահատումը նշանակալից առաջընթաց է, քանի որ Նասկա շրջանի գեոգլիֆների լիարժեք քարտեզը դեռևս առկա չէ,” նշում է Կարստեն Լամբերսը Լեյդենի համալսարանից Նիդերլանդներում: Այնուամենայնիվ, նա ջուտում է, որ “այս բարձր տեխնոլոգիան ամենայն հավանականությամբ հայտնաբերվում է ավելի նվիրված գեոգլիֆներ—օրնելի 'ցածր կախված ատամներ'—քան ավելի դժվարություններ ենթակա որոնք դեռեւս անհայտ են մնացել:” Մոտավորապես 1000 արհեստական բանականության կողմից հայտնաբերված թեկնածուներ դեռեւս գնահատման շարքում են ապագա դաշտային հետազոտություններում, նշում է Սակայը: Այս փոքր գեոգլիֆները հիմնականում հայտնվում են սարերի լանջերին կողքով ոլորապտույտ արահետների, եւ հավանաբար մասնակցել են անձնական կամ փոքր խմբերի ծիսական գործողությունների մեջ: Այդ դեպքում, հսկայական գիծ գեոգլիֆները հավանաբար ծառայել են համայնքային ծիսական կենտրոններ, հավելում է նա: Արհեստական բանականության կողմ գծագրված ստուգման գործընթացը նաեւ ցույց է տալիս ներգրավման ներուժ գեոգլիֆներ հայտնաբերման ընթացիս Նասկա գծերի Համաշխարհային ժառանգության տարածքի ներկայիս սահմաններից դուրս գտնվող տարածաշրջաններում, նշում է Դավիդ Բերեսֆորդ-Ջոնեսը Քեմբրիջի համալսարանից: Առկախությունը առաջնային է, քանի որ շատ գեոգլիֆներ “կանգնած են բացակայության շեմին գյուղատնտեսական ընդլայնման, քաղաքների զարգացման եւ քամու էներգետիկ նախաձեռնությունների հետեւանքով,” նշում է նա:

Ըստ Միջազգային էներգետիկայի գործակալության, արևածագքանոներում գործող տվյալների միջանցները կախված են կրկնապատկելու իրենց էլեկտրաէներգիայի շահագործումը մինչև 2026 թվականը, տարանցելով որոշ խոշոր երկրների շահագործումը: Քրիս Գլադվինը, տեխնոլոգիայի տնօրինող, նշել է *Fortune*-ում, որ մինչ մենք կիրառում ենք արհեստական ինտելեկտը, որպեսզի հաղթահարենք գլոբալ խնդիրները, ինչպիսիք են կլիմայական փոփոխությունը և առողջապահությունը, մենք նույնպես առաջացնում ենք բնապահպանական ճգնաժամ: Նոր հետազոտությունը The Washington Post-ից և Կալիֆոռնիայի համալսարանի, Ռիվերսայդի հետ համագործակցությամբ ցույց տվեց, որ OpenAI-ի ChatGPT-ն պահանջում է 519 միլիլիտր ջուր՝ մոտավորապես մեկ շիշ՝ 100-բառանոց էլեկտրոնային նամակ գրելու համար: Եթե ամեն տասներորդ ամերիկացի (16 միլիոն մարդ) կիրառում են ChatGPT ամսական մեկ նամակ ուղարկելու համար, դա կհավասարի ավելի քան 435 միլիոն լիտր ջուր տարեկան: Չնայած շտապ ուշադրությունը եղել է ChatGPT-ի էներգիայի արժեքների վրա, ջրօգտագործման հարցն զգալի ուշադրություն է գրավում: ChatGPT-ին ուղարկված յուրաքանչյուր խնդրանքը վերափոխվում է կոդի, որը մշակվում է սերվերներով, որոնք պահանջում են հովացում տաքությունից կանխելու համար, հաճախ օգտագործելով ջրային հովացուցիչներ: Տարբեր կլիմայական պայմանները ազդում են յուրաքանչյուր տվյալների կենտրոնի ջրային և էներգետիկ կիրառությունը, և վայրեր ինչպես օրինակ Վեսթ Դես Ուոինսը, Այովա, դառնում են նախընտրելի տեղեր մեղմ կլիմայի պատճառով: Շաոլե Ռենը, Կալիֆոռնիայի համալսարանի բնագավառի պրոֆեսոր, ով ուսումնասիրում է արհեստական ինտելեկտի բնապահպանական ազդեցությունը, արտահայտեց մտահոգություն արհեստական ինտելեկտի ընթացքում աճող ջրօգտագործման մասին, հատկապես ռեսուրսների կխինու և կլիմայական փոփոխության ընթացքում: Նա ընդգծեց, որ և՛ ջրի պակասությունը և՛ հնացած ենթակառուցվածքները են մեծ խնդիրներ: Ռենը զգուշացրեց, որ ընթացիկ ջրօգտագործումը արհեստական ինտելեկտի կողմից կարող է որոշակի լարվածություն առաջացնել տվյալների կենտրոնների և տեղի համայնքների միջև, հնարավոր է առաջնորդելով հասարակական անկարգությունների: Microsoft-ի կայունության զեկույցը ցույց տվեց միջազգային ջրօգտագործման 34%-անոց աճ 2021-ից 2022 թվականներին, մինչ Google-ը գրանցեց 20%-անոց աճ, հիմնականում կապված արհեստական ինտելեկտի գործունեության հետ: Հոլի Ալպինը, Microsoft-ի նախկին ավագ ծրագիրը կառավարման որոշող, հեռացավ այս բնապահպանական մտահոգություններից, ընդգծելով, որ արհեստական ինտելեկտն ու մեքենայական ուսուցումը կարող են 15%-ով ավելացնել հանածո վառելիքի արդյունահանումը, ինչը կարող է խանգարել վերականգնվող էներգիայի անցումները: Նա նշել է բազմաթիվ գործընկերությունները Microsoft-ում, որոնք ունեն մեծ արտանեպ պաշտոնական հետեւանքներ:

Khosla-ն անդրադարձել է նաև դիստոպիական հնարավորությունների հետևանքով, ինչպիսիք են՝ մարդու գործակալության քայքայումը և ԱԻ անազնիվ օգտագործման հնարավորությունը: Սակայն նա հակադարձեց, որ ԱԻ մրցապայմաններում «հետ մնալու» ռիսկը ներկայացնում է «առավելագույն վտանգ»: «Այս կատարողական անհանգստության իմ գնահատականն այն է, որ կատը արդեն պարկից դուրս է», գրել է Khosla-ն, կարևորելով, որ մենք կանգնած ենք «հանդիպման» սպասվածից բացարձակ ընտրության դիմաց՝ թույլ տալով, որ վատ խաղացողները առաջադիմեն, կամ «առաջ գնալու»: Khosla-ն ճանաչվում է ԱԻ վերաբերյալ օպտիմիստական կանխատեսումների համար, ուստի մենք հրահանգեցինք ChatGPT-ի վերջին մոդելին՝ o1-preview-ին, որը միջոց OpenAI-ն պնդում է, որ ի վիճակի է մտածել շտապելուց առաջ և անընդհատ հարցեր լուծել՝ կիսվելու իր դիրքորոշումը Khosla-ի էսսեի վերաբերյալ: OpenAI-ի GPT O1-ը արտահայտել է որոշ վերապահումներ: Նշվեց, որ OpenAI-ի առաջադեմ ԱԻ-ը ամբողջովին համահունչ չէր Khosla-ի բոլոր պնդումներին: Թեև համաձայնություն արտահայտեց որոշ հարցերում, ինչպես ԱԻ-ի պոտենցիալը տնտեսական և սոցիալական թարմացումների համար, առողջապահության և կրթության դեմոկրատացումը և ստեղծագործականության խթանելը, նշվում էր նաև, որ կարող է վերագծել մարդկային նպատակը և կարևորել ԱԻ առաջնորդության և բռնապետելած ռեժիմների կողմից սպառնալիքների հարցում: Այնուամենայնիվ, դրանք գնահատեց Khosla-ի որոշ կանխատեսումները ԱԻ-ի վերաբերյալ որպես «չափազանց օպտիմիստիկ», մասնավորապես պնդումը, որ ԱԻ-ն կարող է կատարել 80% աշխատանքների 80% աշխատանքներում առաջիկա 25 տարվա ընթացքում: Նշվեց նաև, որ ԱԻ ինտեգրումը տարբերության վրա կլինի համաշխարհային մասշտաբով, այդպիսով հարցեր տալով Khosla-ի տեսությամբ կապված աշխատատեղերի կորուստների մասին: ChatGPT-ն նշեց նաև, որ Khosla-ի էսսեն նվազեցրել է դիստոպիական ռիսկերը, ներառյալ էթիկական և բարոյական դիլեմաները, անազնիվ օգտագործման հնարավորությունները, և ԱԻ վրա ոխի հույսը, որը կարող է սասանել կարևոր մտածողության: Khosla-ն նշել էր, որ ԱԻ համակարգերը ստեղծվում են մարդկանց կողմից և «եթե սխալ ենք անում, համբավը կլինի մեզ վրա»: Նմանապես, ChatGPT-ն հակառակում է Khosla-ի տեսակետներից ԱԻ-ի հետ կապված հավասարության վերաբերյալ: Չաթբոտը նշել է, որ տնտեսական վերածագրելության ստացումը մեծ խնդիր է ներկայացնում, և որ ԱԻ զարգացումը կարող է հարստության կենտրոնացումը և անհավասարությունը սրել: Հավելյալ կերպ, նշել է, որ կառուցվածքային բավարար ենթակառուցվածքները չունեցող երկրները կարող են դժվարանալ ԱԻ առաջընթացներից օգուտ ստանալ: Ավարտելով, ChatGPT-ն պնդեց, որ Khosla-ն ստացել է ԱԻ դրական կողմերը, մինչդեռ թերագնահատելով տարատեսակ խնդիրներն ու ռիսկերը: Ահա հիմնական կարևորությունները ChatGPT-ից Khosla-ի տեսակետների մասին: Ես համաձայն եմ Վինոդ Կոսլայի կանխատեսումների և ԱԻ-ի փոխակերպող հատկության մասին հույսը արտապատկերող հետաքննական տեսանկյան հետ: Սակայն, ես նաև ունենում եմ որոշ անհանգստություններ որոշակ զուգահեռներին եւ առաջարկվող լուծումներին: Khosla-ի էսսեն տալիս է խրախուսող տեսանկյուն ԱԻ-ի հնարավորության` արկածային ապագայի վերաբերյալ, որը բնորոշվում է առագանակությամբ, ստեղծագործականությամբ և վերագծված մարդկային դերով: Նրա օպտիմիզմը ընդգծում է ԱԻ-ի փոխակերպող հնարավորությունը և անհրաժեշտ է գործող քաղաքականություն ղեկավարման համար դրա առավելությունները լավացնելու համար: Սակայն, այս տեսանկյան մասին իրագործելը պահանջում է մեծ խնդիրիքներից քաշելուն: Մինչ ես կիսում եմ Khosla-ի ԱԻ պատահայտման մասին խաստանկանությունը, ես առաջարկում եմ չափավորված մոտեցում, որը հավասարեցնում է նորարարությունը գլխավորապես և նախազգուշականությամբ: Տեսակետների տարբերակներ նշելու և այլընտրանքային տեսանկյունները ներառելով, մենք կարող ենք նպաստել ապագային, որտեղ ԱԻ-ը աջակցում է մարդկային կազմակերպությանը՝ առանց առաջացնելով ոչ թե կանխամտածված ակնհայտ ազդեցություններ: ԱԻ ապագան դատապարտյալված չէ; դա որոշվելու է մեր հավաքական ընտրությունների միջոցով, մեր այսօրվա որոշումներով: ԱԻ-ի հնարավորությունները հաստատելով, իսկ նախնին հստակեցնում դրա խնդիրները մատակարարումը, մենք կարող ենք առաջադիմել ավելի հավասարակշռված և արժեքավոր հասարակության ճանապարհի վրա: Կարևոր է, որ այս փոխակերպող տարամեկից առաջ գնալիս մենք առաջնորդվենք իմաստությամբ, հետաքրքրասիրությամբ և համընդհանուր լավության միասնությամբ:

Letta անունով ստարտափը դուրս է գալիս գաղտնիության ռեժիմից՝ ներկայացնելով տեխնոլոգիա, որը թույլ է տալիս AI մոդելներին հիշել օգտագործողներին և անցյալ խոսակցությունները: Զարգացած UC Berkeley-ի հայտնի ստարտափ ինկուբատորում, Letta-ն ապահովել է $10 միլիոն սկզբնական կապիտալ՝ առաջնորդած Felicis-ի Astasia Myers-ի կողմից՝ հասնելով $70 միլիոն հետարտադրական գնահատման: Ստարտափը ստացել է աջակցություն ճանաչված անկյան ներդրողներից AI ոլորտում, ներառյալ Google-ի Jeff Dean-ը և Hugging Face-ի Clem Delangue-ը: Letta-ն հիմնադրվել է Berkeley-ի PhD ուսանողների՝ Sarah Wooders-ի և Charles Packer-ի կողմից, որպես Sky Computing Lab-ի արտադրանք և լայնորեն հայտնի MemGPT բաց կոդով նախագծի կոմերցիոն մասնաճյուղ: Sky Computing Lab-ը, որը ղեկավարվում է պրոֆեսոր Ion Stoica-ի կողմից, ունի հաջողված ընկերությունների և առաջադեմ բաց կոդով լեզվի մոդելների նախագծագիծեր: MemGPT-ը նախատեսված է հաղթահարելու ավանդական մեծ լեզպակերպության մոդելների (LLMs) որակազրկված բնույթը, ինչպիսին է ChatGPT-ը, որը դժվարանում է հիշել օգտագործողի տվյալները ժամանակի ընթացքում: Այս ունակությունը կարևոր է, օգտագործման համար, ինչպիսիքները են հաճախորդների աջակցությունն ու առողջապահական վիճակագրության պահպանումը: Ինտերեսը MemGPT-ի նկատմամբ այնքան մեծ էր, որ այս գրքի պահեստումը սպառվեց Hacker News-ում մինչ պաշտոնական թողարկումը: Ստանալով մեծ ուշադրություն, հիմնադիրները արագ պատրաստեցին MemGPT-ի բացումը GitHub-ում, որը հավաքեց հազարավոր աստղեր և ճյուղավորումեր՝ հավելյալ հարցազրույցներով և տեսական ցուցադրումներով: Myers-ը, որը հայտնաբերեց նախագիծը գրքի պահեստումով, տեսավ դրա կոմերցիոն հնարավորությունը և կապվեց հիմնադիրների հետ: Եռյակը հանդիպումներ ունեցավ տարբեր ներդրումային հիմնադրամների հետ, մինչև ընտրեցին Felicis-ը, աջակցված Stoica-ի միջոցով խթանված հայտնի ներդրողների ցանցի կողմից: Այս պահին, Letta-ն պատրաստվում է թողարկել իր կոմերցիոն արտադրանքը՝ Letta Cloud-ը, որը կառաջարկի ծառայություն ծրագրավորողներին՝ տեղակայելու Stateful AI գործակալներ REST API-ների միջոցով և կառցել երկարաժամկետ տվյալները: Թեև MemGPT-ն արդեն օգտագործվում է, Letta Cloud-ը շուտով կհայտնվի բետա օգտագործողների համար: Wooders-ը լուսաբանում է MemGPT-ի գլխավոր օգտագործումը՝ որպես ստեղծող հետաքրքիր, անհատականացված չատբոչների, ներառյալ մասնագիտացված ֆունկցիաներ, ինչպիսիք են օգնել քաղցկեղի հիվանդներին՝ ուսումնական նրանց բժշկական պատմությունից: Սակայն, մրցակցությունը բարձր է, քանի որ ընկերություններ, ինչպիսիք են LangChain-ը և OpenAI-ի Assistants API-ն արդեն առաջարկում են նմանօրինակ ծառայություններ: Չնայած մրցակցային դաշտում, Letta-ն տարբերակվում է՝ պնդելով համատեղելիություն ցանկացած AI մոդելի հետ, ի տարբերություն OpenAI-ի, որը սահմանափակված է իր AI առաջարկներով: Բացի այդ, Letta-ն նվիրված է բաց կոդի սկզբունքներին, պահանջելով թափանցիկություն փոխարեն մասնավոր լուծումների, որը հիմնադիր Packer-ը հավատում է, որ անհրաժեշտություն է արդյունավետ AI կիրառության զարգացման համար:

Նախագիծը պաշտոնական գնահատանք ստացավ ` The New York Times-ում Ջոնի Այվա մասին ներկայացված հոդվածում, թեև այն չբացահայտեց հատուկ մանրամասներ նախագծի բնույթականի մասին։ Արդյունաբերական դիզայներ Մարկ Նյուսոնը, ով համագործակցում է Այվայի հետ, նշել է, որ թիմերը դեռ որոշում են նախագծի ճշգրիտ շրջանակները: Այնուամենայնիվ, դա չի խոչընդոտել ներդրողներին մասնակցելուց: Նախագիծը ընթացքի մեջ է, որպեսզի դառնա «unicorn» տարեվերջին, համաձակ ներդրումների շնորհիվ, ինչպիսիք են Լորեն Փաուել Ջոբսի գլխավորած Emerson Collective-ը: Այվայի LoveDesign-ը պատասխանատվություն է կրում արտադրանքի դիզայնի ստեղծման համար: Ավթիվիև Սեմ Ալթմանը հանդիպել են անցյալ տարի Airbnb-ի գործադիր տնօրեն Բրայան Չեսկիի կազմակերպած ընթրիքի ժամանակ։ Նրանց քննարկումներում անդրադարձել են ինչպես գեներատիվ ԱԲ-ն կարող է թույլ տալ նոր հաշվարկման սարքերի մշակումը, և այլ թեմաներին։ Այս հարաբերությունը հանգեցրել է հետագա ընթրիքների և ի վերջո գործընկերության պայմանագրի։ Փետրվարին ստարտափը ապահովել է գրասենյակային տարածք և հավաքել 10 աշխատակիցների, այդ թվում՝ այն անհատին, ով հաջորդել է Այվային Apple-ում, ինչպես նաև iPhone-ի արտադրանքի զարգացման ղեկավարին: