LIVE
AI-ს გავლენა SaaS-ის ბიზნეს მოდელზე: „SaaSpocalypse“ თუ ახალი ერა? · Anthropic-ის Claude-ის აღზევება Apple App Store-ის რეიტინგებში პენტაგონთან მოლაპარაკებების ფონზე · Honor Magic V6: უთხელესი დასაკეცი ტელეფონი? პირველი შთაბეჭდილებები · Honor Magic V6: ყველაზე თხელი დასაკეცი სმარტფონი და მისი შთამბეჭდავი შესაძლებლობები · ZDNET-ის სანდოობა და MWC 2026: Honor-ის დასაკეცი ტელეფონი Magic V6 და ხელოვნური ინტელექტის მქონე „რობოტი ტელეფონი“ · MWC 2026: Xiaomi Pad 8 Pro Matte Glass – Android ტაბლეტის ახალი ეტალონი? · AI-ს გავლენა SaaS-ის ბიზნეს მოდელზე: „SaaSpocalypse“ თუ ახალი ერა? · Anthropic-ის Claude-ის აღზევება Apple App Store-ის რეიტინგებში პენტაგონთან მოლაპარაკებების ფონზე · Honor Magic V6: უთხელესი დასაკეცი ტელეფონი? პირველი შთაბეჭდილებები · Honor Magic V6: ყველაზე თხელი დასაკეცი სმარტფონი და მისი შთამბეჭდავი შესაძლებლობები · ZDNET-ის სანდოობა და MWC 2026: Honor-ის დასაკეცი ტელეფონი Magic V6 და ხელოვნური ინტელექტის მქონე „რობოტი ტელეფონი“ · MWC 2026: Xiaomi Pad 8 Pro Matte Glass – Android ტაბლეტის ახალი ეტალონი? ·
AI TIME.ge პროექტი

AI სიახლეები

სულ 2 სტატია · გვერდი 1 / 1

პენტაგონი Anthropic-ს AI მოდელზე წვდომის ან „საფრთხის“ სტატუსის მინიჭების ულტიმატუმს უყენებს
AI 25 თებ

პენტაგონი Anthropic-ს AI მოდელზე წვდომის ან „საფრთხის“ სტატუსის მინიჭების ულტიმატუმს უყენებს

პენტაგონმა AI სტარტაპ Anthropic-ს ულტიმატუმი წაუყენა, რომლის მიხედვითაც კომპანიამ პარასკევ საღამომდე უნდა უზრუნველყოს აშშ-ის სამხედროებისთვის თავის AI მოდელზე შეუზღუდავი წვდომა. წინააღმდეგ შემთხვევაში, თავდაცვის სამინისტრო Anthropic-ს „მიწოდების ჯაჭვის რისკად“ გამოაცხადებს ან გამოიყენებს თავდაცვის წარმოების აქტს (DPA), რათა აიძულოს კომპანია, შეცვალოს მოდელი სამხედრო საჭიროებებისთვის. Anthropic-ი უარს ამბობს კომპრომისზე და აცხადებს, რომ მისი ტექნოლოგია არ უნდა იქნას გამოყენებული მასობრივი თვალთვა

1 წთ კითხვა · 62 ნახვა
SDXL-ის ოპტიმიზაცია: როგორ დავაჩქაროთ ინფერენცია და შევამციროთ მეხსიერების მოხმარება
ხელოვნური ინტელექტი 13 თებ

SDXL-ის ოპტიმიზაცია: როგორ დავაჩქაროთ ინფერენცია და შევამციროთ მეხსიერების მოხმარება

SDXL მოდელი, მიუხედავად მისი გაუმჯობესებული შესაძლებლობებისა, მნიშვნელოვნად დიდია, რაც დიდ მოთხოვნებს აყენებს GPU მეხსიერებასა და გამოთვლით დროს. ეს სტატია იკვლევს ოპტიმიზაციის ტექნიკებს, როგორიცაა დაბალი სიზუსტის (fp16) წონების გამოყენება, PyTorch 2.0-ის SDPA და torch.compile ფუნქციები, ასევე CPU-ზე გადმოტვირთვა, რათა გაიზარდოს ინფერენციის სიჩქარე და შემცირდეს მეხსიერების მოხმარება, რაც SDXL-ს უფრო პრაქტიკულს ხდის ფართო სპექტრის მომხმარებლებისთვის.

1 წთ კითხვა · 70 ნახვა