MIT-ის ახალი სისტემა გენერაციული AI-ის დიზაინს რეალურ სამყაროში ხდის გამოსაყენებელს
გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (GenAI) მიერ შექმნილი 3D დიზაინები ხშირად არამდგრადია რეალურ სამყაროში ფიზიკის გაგების ნაკლებობის გამო. მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის (MIT) კომპიუტერული მეცნიერებისა და ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიის (CSAIL) მკვლევრებმა შექმნეს სისტემა სახელწოდებით „PhysiOpt“, რომელიც გენერაციულ AI მოდელებს ფიზიკურ სიმულაციებს უმატებს. ეს უზრუნველყოფს, რომ 3D დაბეჭდილი ობიექტები, როგორიცაა ჭიქები და გასაღების დამჭერები, ფუნქციონალური და სტრუქტურულად გამართული იყოს, ავტო
ინდოეთის AI ბაზარი: უფასო შეთავაზებების დასასრული და მონეტიზაციის გამოწვევა
ინდოეთი გენერაციული AI აპლიკაციების ჩამოტვირთვების მსოფლიოში უმსხვილესი ბაზარი გახდა, თუმცა მონეტიზაციის სერიოზული გამოწვევის წინაშე დგას. ტექნოლოგიური გიგანტები, როგორებიც არიან OpenAI და Google, უფასო სარეკლამო აქციებს ამთავრებენ, რათა მომხმარებლები ფასიან აბონენტებად აქციონ. ეს ნაბიჯი შეამოწმებს ბაზრის მზადყოფნას გადაიხადოს AI სერვისებში, მიუხედავად მომხმარებელთა მასიური ზრდისა, რომლის ფონზეც შემოსავლები კვლავ დაბალია.
ინდურმა AI სტარტაპმა Sarvam-მა ადგილობრივი ენებისთვის Indus ჩატის აპლიკაცია გაუშვა
ინდურმა ხელოვნური ინტელექტის სტარტაპმა Sarvam-მა ვებ და მობილური მომხმარებლებისთვის Indus ჩატის აპლიკაცია წარადგინა, რომელიც მის ახალ 105B ენობრივ მოდელზე მუშაობს. აპლიკაცია მიზნად ისახავს ადგილობრივი ენებისა და მომხმარებლების მომსახურებას ინდოეთში, გენერაციული AI-ის სწრაფად მზარდ ბაზარზე, სადაც დომინირებენ გლობალური მოთამაშეები, როგორებიც არიან OpenAI და Google.
ChatGPT-ის ეფექტური გამოყენების საიდუმლო: როგორ შევქმნათ სწორი მოთხოვნები
ZDNET-ის სარედაქციო პრინციპები ემყარება მრავალსაათიან კვლევასა და დამოუკიდებელ ანალიზს, რათა მკითხველს მიაწოდოს ზუსტი და მიუკერძოებელი ინფორმაცია. ამავდროულად, სტატია იკვლევს ChatGPT-ის, მსოფლიოში ყველაზე პოპულარული გენერაციული AI ინსტრუმენტის, ეფექტური გამოყენების გზებს. ის გვირჩევს AI-სთან საუბარი, როგორც თანამშრომელთან, ფონური ინფორმაციის მიწოდებასა და მრავალსაფეხურიანი კითხვების დასმას, რათა მივიღოთ უფრო ზუსტი და ნიუანსირებული პასუხები.
Google-ის ხედვა AI-ზე Android დეველოპმენტში: პროდუქტიულობის ზრდა და დეველოპერების კონტროლი
Google აქტიურად აფართოებს ხელოვნური ინტელექტის (AI) შესაძლებლობებს Android დეველოპერებისთვის, Gemini გენერაციული AI-ის Android Studio-ში ინტეგრაციით. სტატიაში ხაზგასმულია Google-ის ინოვაციური მიდგომა, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, აირჩიონ სასურველი დიდი ენობრივი მოდელი. Google Play-ის ვიცე-პრეზიდენტი, სემ ბრაითი, საუბრობს AI-ის როლზე რუტინული ამოცანების ავტომატიზაციაში, რათა დეველოპერებმა ფოკუსირება მოახდინონ პროექტის არსზე. მიუხედავად ამისა, ხაზგასმულია ადამიანის ჩართულობის მნიშვნელობ
ხელოვნური ინტელექტის „იმედგაცრუების ხეობა“: რატომ არის ეს შესაძლებლობა და არა პრობლემა?
მიუხედავად იმისა, რომ ორგანიზაციების მიერ ხელოვნურ ინტელექტში (AI) განხორციელებული ინვესტიციები უზარმაზარია და 2026 წლისთვის $2.52 ტრილიონს მიაღწევს, Gartner-ის თანახმად, გენერაციული AI ახლა „იმედგაცრუების ხეობაში“ იმყოფება. ეს ფაზა, რომლის დროსაც ტექნოლოგიის მიმართ ინტერესი მცირდება, რადგან საწყისი ექსპერიმენტები დაპირებულ შედეგებს არ იძლევა, Gartner-ის მთავარი პროგნოზისტის, ჯონ-დევიდ ლავლოკის თქმით, სინამდვილეში იმედის მომცემი ნიშანია. ის მოუწოდებს ბიზნესსა და ციფრულ პროფესიონალებს, გამოიყენონ
Alexa-ს ახალი ერა: როგორ გარდაქმნის ხელოვნური ინტელექტი ჩვენს ჭკვიან სახლებს
ZDNET-ის მიმოხილვით, ვირტუალური ასისტენტები სმარტფონებივით გავრცელებული ხდება, ხოლო Amazon Alexa განსაკუთრებით პოპულარულია სახლებში. სტატია დეტალურად აღწერს, თუ როგორ ცვლის გენერაციული AI-ით გაძლიერებული Alexa+ ყოველდღიურ ცხოვრებას, სმარტფონების გარეშე, ავტომატიზირებული რუტინებით, ენის თარგმნით, შეკვეთების თვალყურის დევნით და ოჯახის წევრებთან კომუნიკაციით.
Segmind-ის ინოვაცია: გენერაციული AI მოდელები SD-Small და SD-Tiny - უფრო სწრაფი და ეფექტური
კომპანია Segmind-მა წარმოადგინა შეკუმშული გენერაციული AI მოდელები, SD-Small და SD-Tiny, რომლებიც მნიშვნელოვნად აჩქარებენ დასკვნის გამოტანის პროცესს და ამცირებენ რესურსების მოხმარებას. Knowledge-Distillation (KD) ტექნიკით გაწვრთნილი ეს მოდელები საბაზისო მოდელებთან შედარებით 35%-ით და 55%-ით ნაკლებ პარამეტრს შეიცავს, მაგრამ გამოსახულების შედარებით ხარისხს ინარჩუნებს. წინა წელს გამოშვებულ voltaML ბიბლიოთეკასთან ერთად, რომელიც ინფერენციის სიჩქარეს 4-6-ჯერ ზრდის, ახალი მოდელები 100%-მდე მეტ სისწრაფეს
Hugging Face-ი და NVIDIA-ი „ტრენინგს DGX Cloud-ზე“ უშვებენ Enterprise Hub-ის ორგანიზაციებისთვის
Hugging Face-მა NVIDIA-სთან ერთად წარადგინა „ტრენინგი DGX Cloud-ზე“, ახალი სერვისი Hugging Face Hub-ზე, რომელიც განკუთვნილია Enterprise Hub-ის ორგანიზაციებისთვის. ეს პლატფორმა მომხმარებლებს აძლევს მყისიერ წვდომას NVIDIA H100 Tensor Core GPU-ებზე, რათა მარტივად დახვეწონ პოპულარული გენერაციული AI მოდელები, როგორიცაა Llama, Mistral და Stable Diffusion. სერვისი ამარტივებს ხელოვნური ინტელექტის მოდელების წვრთნის პროცესს კოდის გარეშე მუშაობის (no-code) და მოხმარების მიხედვით გადახდის (pay-as-you-go) მო
Hugging Face-ი NVIDIA-სთან პარტნიორობით „Train on DGX Cloud“ სერვისს უშვებს Enterprise Hub ორგანიზაციებისთვის
Hugging Face-ი, NVIDIA-სთან ერთად, წარმოგიდგენთ „Train on DGX Cloud“-ს – ახალ სერვისს, რომელიც ხელმისაწვდომია Enterprise Hub ორგანიზაციებისთვის Hugging Face Hub-ზე. ეს პლატფორმა ამარტივებს ღია მოდელების გამოყენებას NVIDIA DGX Cloud-ის მაღალსიჩქარიან გამოთვლით ინფრასტრუქტურასთან. სერვისი მომხმარებლებს აძლევს მყისიერ წვდომას უახლეს NVIDIA H100 Tensor Core GPU-ებზე, რაც მათ საშუალებას აძლევს, მარტივად დააზუსტონ პოპულარული გენერაციული AI მოდელები, როგორიცაა Llama, Mistral და Stable Diffusion. „Train
Cloudflare Workers AI და Hugging Face-ის ინტეგრაცია: ხელმისაწვდომი გენერაციული AI დეველოპერებისთვის
Cloudflare Workers AI-ზე განთავსება დეველოპერებს საშუალებას აძლევს შექმნან მძლავრი გენერაციული AI აპლიკაციები GPU ინფრასტრუქტურისა და სერვერების მართვის გარეშე, ძალიან დაბალი საოპერაციო ხარჯებით. ეს ინტეგრაცია, რომელიც აფართოებს Cloudflare-ისა და Hugging Face-ის სტრატეგიულ პარტნიორობას, გვთავაზობს სერვერების გარეშე (serverless) წვდომას პოპულარულ Hugging Face მოდელებზე, მოთხოვნის მიხედვით გადახდის (pay-per-request) მოდელით, რითაც წყდება GPU-ს სიმცირისა და ფიქსირებული ხარჯების პრობლემა.
Google Cloud-ი და Hugging Face-ი გენერაციული AI მოდელების განთავსებას ამარტივებენ
Google Cloud-მა და Hugging Face-მა გამოუშვეს ახალი ფუნქცია „Deploy on Google Cloud“, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, შექმნან საწარმოო მზადყოფნის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (AI) აპლიკაციები ინფრასტრუქტურის მართვის გარეშე, პირდაპირ მათ უსაფრთხო Google Cloud გარემოში. ეს გაფართოება Google-ის მომხმარებლებისთვის ღია გენერაციული AI მოდელებზე წვდომასა და მათ განთავსებას ამარტივებს, Vertex AI-სა და GKE-ზე 1-კლიკით განთავსების გამოცდილებას სთავაზობს.
Raspberry Pi-მ AI HAT+ 2 გამოუშვა: თქვენი Pi 5 გენერაციულ AI მანქანად იქცევა
Raspberry Pi Foundation-მა წარმოადგინა AI HAT+ 2, 130 დოლარიანი აქსესუარი, რომელიც Raspberry Pi 5-ს ლოკალური გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმად აქცევს. ეს არის მნიშვნელოვანი განახლება, რომელიც საშუალებას გაძლევთ გაუშვათ ჩატბოტები, სურათების გენერაცია და ხმოვანი ასისტენტები ინტერნეტის გარეშე, მხედველობაზე დაფუძნებული და გენერაციული AI მოდელების მხარდაჭერით.
როგორ მუშაობს ხელოვნური ინტელექტი? გენერაციული AI-ს საფუძვლები დამწყებთათვის
ხელოვნური ინტელექტი (AI) მონაცემებიდან სწავლობს შაბლონებს და მათ იყენებს პროგნოზირებისთვის, კონტენტის გენერირებისთვის ან პრობლემების გადასაჭრელად. გენერაციული AI, როგორიცაა ChatGPT ან გამოსახულების და ვიდეოს გენერატორები, ამ პროცესს კიდევ უფრო აფართოებს ახალი, უნიკალური კონტენტის – ტექსტის, ხელოვნების ნიმუშების, მუსიკის და სხვა – შექმნით, რაც აქამდე არასდროს არსებობდა.