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

მუკეშ ამბანი ინდოეთში ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურაში $110 მილიარდის ინვესტიციას გეგმავს
ხელოვნური ინტელექტი 20 თებ

მუკეშ ამბანი ინდოეთში ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურაში $110 მილიარდის ინვესტიციას გეგმავს

ინდური კონგლომერატ Reliance-ის მილიარდერმა თავმჯდომარემ, მუკეშ ამბანიმ, წარადგინა გეგმა, რომლის მიხედვითაც კომპანია მომდევნო შვიდი წლის განმავლობაში ინდოეთში ხელოვნური ინტელექტის გამომთვლელ ინფრასტრუქტურაში დაახლოებით 110 მილიარდ დოლარს ჩადებს. ინვესტიცია მოიცავს გიგავატის მასშტაბის მონაცემთა ცენტრებს, ქვეყნის მასშტაბით Edge computing ქსელს და Reliance-ის Jio სატელეკომუნიკაციო პლატფორმაში ინტეგრირებულ ახალ AI სერვისებს. ეს ნაბიჯი ინდოეთში ხელოვნური ინტელექტის მიმართულებით მზარდი ინვესტიციების ტა

1 წთ კითხვა · 58 ნახვა
ახალი მეთოდი სტატიკური ემბედინგის მოდელების საწვრთნელად: 100-400-ჯერ უფრო სწრაფი CPU-ზე
ხელოვნური ინტელექტი 13 თებ

ახალი მეთოდი სტატიკური ემბედინგის მოდელების საწვრთნელად: 100-400-ჯერ უფრო სწრაფი CPU-ზე

ეს ბლოგპოსტი წარმოგიდგენთ მეთოდს სტატიკური ემბედინგის მოდელების საწვრთნელად, რომლებიც CPU-ზე 100-400-ჯერ უფრო სწრაფად მუშაობენ, ვიდრე უახლესი მოდელები, ხარისხის უმეტესი ნაწილის შენარჩუნებით. ეს ხსნის უამრავ საინტერესო გამოყენების შესაძლებლობას, მათ შორის მოწყობილობაზე და ბრაუზერში გაშვებას, Edge Computing-ს, დაბალენერგეტიკულ და ჩაშენებულ აპლიკაციებს. ჩვენ გამოვიყენეთ ეს მიდგომა ორი უკიდურესად ეფექტური ემბედინგის მოდელის მოსამზადებლად: sentence-transformers/static-retrieval-mrl-en-v1 ინგლისური ინ

1 წთ კითხვა · 67 ნახვა