Odaily Planet Daily News Lightning Labs запустила нові інструменти штучного інтелекту Bitcoin, розроблені, щоб дозволити розробникам легко інтегрувати Bitcoin і Lightning Network у свої програми штучного інтелекту.Набір включає в себе LLM Agent BitcoinTools, який дозволяє розробникам створювати агенти AI, які можуть зберігати баланс Bitcoin , надсилати/отримувати біткойни в Lightning Network і взаємодіяти з демонами Lightning Network. Крім того, цей випуск включає зворотний проксі-сервер Aperture, який підтримує Lightning Node Connect і забезпечує динамічне ціноутворення кінцевої точки API. Ці інструменти підвищать доступність і функціональність інфраструктури ШІ. (Блок)

Babbitt News, 9 червня, згідно зі звітом Chosun Ilbo, було підтверджено, що Samsung повністю розробляє власну велику мовну модель штучного інтелекту (LLM) для внутрішнього використання. Цей продукт схожий на ChatGPT. Він розроблявся з червня і зараз під керівництвом Науково-дослідного інституту Samsung. Джерела повідомили, що майже всі обчислювальні ресурси GPU Samsung були інвестовані в масштабне навчання моделі.Компанія планує завершити розробку першої версії LLM протягом двох місяців. Зараз Samsung планує використовувати цю велику модель для резюме документів, розробки програмного забезпечення та мовного перекладу, і ще не вирішила, чи надавати продукт споживачам.

Відповідно до звіту 36 Krypton від 5 червня, компанія з обробки даних штучного інтелекту «Integer Intelligence» нещодавно завершила десятки мільйонів раундів фінансування Pre A. Yishang Capital є ексклюзивним радником з фінансування. Цей раунд фінансування в основному використовується для ітеративного оновлення інтелектуальної платформи обробки даних (платформа ABAVA). Нова платформа ABAVA буде інтегрувати великі моделі AI + малі моделі для досягнення ефективного автоматичного анотування даних. Крім того, цілочисельний інтелект також буде інтегрувати можливості служби даних RLHF (human feedback reinforcement learning) для надання рішень для розробки та ітерації великих мовних моделей (LLM).

Листопаду 21-го Lenovo представила першу в світі наступну покоління Copilot+PC - Lenovo Yoga Slim 7x та Lenovo ThinkPad T14s Gen 6, обидві з високопродуктивним процесором Qualcomm Snapdragon XElite. За даними компанії, ці два пристрої, що працюють на новому процесорі Snapdragon XElite, оснащені 12-ядерним процесором Oryon CPU, графічним процесором Adreno та спеціалізованим процесором Hexagon NPU. Завдяки новітнім функціям від Microsoft та Copilot+, користувачі зможуть використовувати функцію великомасштабного мовного моделювання (LLM) навіть без підключення до Інтернету.

Як повідомляє Interface News 27 червня, компанія з баз даних MongoDB оголосила, що співпрацюватиме з Google Cloud, щоб прискорити використання розробниками генеративного штучного інтелекту та розробку нових програм. Розробники можуть скористатися MongoDB Atlas та інтеграцією з Google Cloud Vertex AI Large Language Model (LLM) для прискорення розробки програмного забезпечення.

Сьогодні IT House опублікував статтю, в якій стверджує, що обсяг сліпої купи моделі ШІ насправді не обов’язково кращий. Це більше залежить від якості навчальних даних. Microsoft нещодавно випустила мовну модель phi-1 з 1,3 мільярда параметрів , використовуючи навчання високоякісного набору даних «на рівні підручника», кажуть, що «фактичний ефект кращий, ніж GPT 3.5 зі 100 мільярдами параметрів». Модель базується на архітектурі Transformer, і команда Microsoft використовувала дані «підручника» з Інтернету та «логічно точний вміст», оброблений за допомогою GPT-3.5, а також вісім графічних процесорів Nvidia A100, щоб завершити навчання лише за 4 години. дні . Команда Microsoft заявила, що замість збільшення кількості параметрів моделі покращення якості набору даних для навчання моделі може підвищити точність і ефективність моделі. Тому вони використовували високоякісні дані для навчання моделі phi-1. . У тесті показник phi-1 досяг 50,6%, що краще, ніж GPT-3,5 (47%) зі 175 мільярдами параметрів. Microsoft також заявила, що phi-1 буде відкритим вихідним кодом у HuggingFace наступного разу, і це не перший раз, коли Microsoft розробляє невеликий LLM.До цього вони створили 13 мільярдів параметрів Orca, який був навчений за допомогою синтетичних даних GPT-4. Продуктивність також краща, ніж у ChatGPT.

Як повідомляє Securities Times, 20 червня Jinshan Office провів щорічний брифінг щодо ефективності роботи за 2022 рік. Стосовно розробки продуктів, пов’язаних зі штучним інтелектом, Цзоу Тао, голова правління компанії, сказав, що ШІ є однією з важливих продуктових стратегій Kingsoft Office. Наразі компанія обирає «ходити на двох ногах» і спочатку вирішить співпрацювати з постачальниками технічних послуг, пов’язаними з AIGC та LLM, і проводити дослідження та розробку продукту через їхні технічні повноваження; водночас вони також є продовжуючи контактувати з деякими чудовими компаніями-початківцями. Крім того, поступово буде запущено функції, пов’язані з WPSAI, що, як очікується, повністю розширить можливості всієї лінійки продуктів компанії.

Як повідомляє Businesskorea, згідно з південнокорейськими джерелами, підрозділ Device Solutions (DS), який відповідає за напівпровідниковий бізнес Samsung Electronics, розробляє власну велику мовну модель (LLM) GPT-3.5 або вище.Налаштований штучний інтелект для підвищення продуктивності та роботи. ефективність. Повідомляється, що базову послугу сервіс запустить уже в грудні цього року, а в лютому наступного року надасть професійні послуги пошуку, включаючи інформацію про компанії та дані.

За даними TrendForce, глобального дослідницького центру ринку, на початку традиційного недобороного періоду першого кварталу споживчі кінцеві пристрої, хоча постачальні ланцюги час від часу зустрічають спалахи замовлень, але в основному це індивідуальні клієнти, які замовляють товари на поповнення запасів, тому енергія дещо втрачається; У той же час попит на автомобільні та промислові застосування зазнаває впливу інфляції, геополітичних конфліктів, енергетики та інших факторів, тільки AI-сервери стали єдиним яскравим плямою у поставках першого кварталу, завдяки великим інвестиціям світових гігантів CSP та тренду будування великих мовних моделей (LLM) підтримка постачальних ланцюгів у першому кварталі. За цими обставинами виробництво десяти найбільших глобальних підрядників кристалічних пластин в першому кварталі скоротилося на 4,3% до 29,2 млрд доларів США.

Згідно зі звітом Financial Associated Press від 14 червня, Bank of America Securities опублікував звіт, у якому йдеться про те, що Super Micro анонсувала свій останній чіп AI GPU «MI300 X» і прогнозує, що ринок чіпів AI зросте з 30 мільярдів доларів США цього року до 150 мільярдів доларів США у 2027 році. Однак банк залишається «нейтральним» щодо AMD, оскільки компанія не згадувала жодних комерційних клієнтів, які беруть участь у її нових продуктах GPU. AMD все ще сильно відстає від Nvidia, оскільки AMD не почне тестувати чіпи штучного інтелекту до наступного кварталу. З точки зору часу, коли AMD почне стабілізуватися за допомогою прискорювачів GPU на основі 5-нм, Nvidia може випустити свій GPU наступного покоління на основі 3-нм архітектури Blackwell, оптимізованої для LLM, ще більше збільшуючи своє вже значне лідерство на ринку ШІ.

Згідно з новинами PANews 7 липня, згідно з The Block, Lightning Labs запустила новий інструмент штучного інтелекту для біткойнів. Інструменти розроблені, щоб допомогти розробникам легко інтегрувати біткойн і Lightning Network у свої програми ШІ. Набір включає LLM Agent BitcoinTools, який дозволяє розробникам створювати агентів штучного інтелекту, які можуть зберігати баланси Bitcoin, надсилати/отримувати Bitcoin у Lightning Network і взаємодіяти з вузлами Lightning Network Daemon. Крім того, цей випуск включає Aperture Reverse Proxy Server, який підтримує Lightning Node Connect і пропонує динамічне ціноутворення кінцевих точок API. Ці інструменти підвищать доступність і функціональність інфраструктури ШІ.

Щоденні новини Odaily Planet. Компанія Hive Blockchain, що займається видобутком біткойнів, заявила під час телефонної розмови з аналітиками в п’ятницю, що компанія дозволить клієнтам навчати широкомасштабні мовні моделі штучного інтелекту у своєму центрі обробки даних порівняно з такими конкурентами, як ChatGPT від OpenAI. Компанія стверджує, що краще. конфіденційність. Айдін Кіліч, генеральний директор і президент компанії, сказав: «Компанії зараз помічають, що вони не хочуть завантажувати конфіденційні дані клієнтів до таких компаній, як OpenAI, які мають публічну LLM (велику мовну модель). Ми хочемо забезпечити конфіденційність у Hive через Hive Cloud, компанії можуть укладати угоди про надання послуг, володіти своїми даними та конфіденційністю, а також виконувати робочі навантаження ШІ на наших графічних процесорах». У п'ятницю акції Hive виросли майже на 2 відсотки на Nasdaq. (CoinDesk)

Згідно зі звітом IT House від 25 червня, розробник Іван Мартінес Торо нещодавно запустив модель з відкритим кодом PrivateGPT, яка дозволяє користувачам задавати запитання на основі власних документів без підключення до Інтернету. Повідомляється, що модель з відкритим кодом PrivateGPT можна запускати локально на домашніх пристроях, а модель великої мови (LLM) з відкритим кодом під назвою gpt4 потрібно завантажити перед запуском. Потім попросіть користувачів помістити всі пов’язані файли в каталог, щоб модель одержала всі дані. Після навчання LLM користувач може поставити моделі будь-яке запитання, і вона відповість, використовуючи наданий документ як контекст. PrivateGPT може приймати понад 58 000 слів і наразі вимагає багато локальних обчислювальних ресурсів (рекомендовано процесор високого класу) для налаштування. Торо сказав, що PrivateGPT зараз знаходиться на стадії підтвердження концепції (PoC), що принаймні доводить, що велика модель, схожа на ChatGPT, може бути створена повністю локально. Передбачається, що потенціал перетворення цього PoC у реальні продукти може дозволити компаніям доступ до персоналізації, безпеки та конфіденційності. ChatGPT для підвищення продуктивності.