NVIDIA-მ იაპონური ენის მოდელი Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese წარადგინა, Nejumi Leaderboard 4-ზე უახლესი მიღწევით
NVIDIA-მ გამოუშვა Nemotron-Nano-9B-v2-Japanese, მსუბუქი და ეფექტური მოდელი 10 მილიარდზე ნაკლები პარამეტრით, რომელიც იაპონური ენის ღრმა გაგებასა და ძლიერ აგენტურ შესაძლებლობებს გვთავაზობს. მან Nejumi Leaderboard 4-ზე 10B-ზე ნაკლები პარამეტრის მქონე მოდელებს შორის უახლეს მიღწევას მიაღწია, რაც იაპონური კორპორატიული ხელოვნური ინტელექტის განვითარებაში მნიშვნელოვანი ეტაპია. მოდელი ეფუძნება Nemotron-Nano-9B-v2-ის არქიტექტურასა და Nemotron-Personas-Japan-ის მაღალი ხარისხის სინთეზურ მონაცემებს.
ბრძოლა კორპორატიული ხელოვნური ინტელექტისთვის მწვავდება: Glean-ის სტრატეგია, როგორც ინტელექტუალური ფენა
კორპორატიული ხელოვნური ინტელექტის ბაზარზე კონკურენცია მწვავდება: Microsoft-ი Copilot-ს Office-ში აერთიანებს, Google კი Gemini-ს Workspace-ში ნერგავს. OpenAI და Anthropic პირდაპირ მსხვილ კომპანიებს სთავაზობენ სერვისებს. ამ ფონზე, Glean, რომელიც თავდაპირველად საწარმოსთვის განკუთვნილი საძიებო ინსტრუმენტი იყო, სტრატეგიას ცვლის და მიზნად ისახავს გახდეს ინტელექტუალური ფენა, რომელიც AI მოდელებს კორპორატიულ მონაცემებთან დააკავშირებს. კომპანია ფსონს დებს მოქნილობაზე, მრავალმოდელურ მხარდაჭერაზე და მონაცემ
მნიშვნელოვანი განახლებები ჩვენს ფასწარმოქმნასა და სერვისებში
ჩვენს ფასწარმოქმნის გვერდზე მნიშვნელოვანი ცვლილებები განხორციელდა: Inference API სერვისი სრულად უფასო გახდა, დაინერგა „Inference Endpoints“ კორპორატიული გადაწყვეტილებებისთვის, ხოლო Spaces-ისთვის აპარატურული განახლებები მოხდა. ბილინგი ცენტრალიზებულია, ახალი სერვისებისთვის მხოლოდ ბარათის დამატებაა საჭირო, ყოველთვიური ინვოისებით. ჩვენ ვახდენთ მონეტიზაციას AI-სთვის გამოთვლით რესურსებზე მარტივი წვდომის უზრუნველყოფით.
Microsoft-ის ექსპერტი: აგენტური AI – უდიდესი შესაძლებლობა საჯარო ღრუბლის შემდეგ
Microsoft-ის კორპორატიული ვიცე-პრეზიდენტი, ამანდა სილვერი, ხსნის, თუ როგორ გარდაქმნის აგენტური ხელოვნური ინტელექტი (AI) სტარტაპებსა და საწარმოებს, მას საჯარო ღრუბლის ტექნოლოგიების გამოჩენის ტოლფას შესაძლებლობად მიიჩნევს. ის დეტალურად განიხილავს AI აგენტების პრაქტიკულ გამოყენებას და იმ გამოწვევებს, რაც მათ ფართომასშტაბიან დანერგვას აფერხებს.