Odaily Planet Daily News Lightning Labs ha lanzado nuevas herramientas de inteligencia artificial de Bitcoin diseñadas para permitir a los desarrolladores integrar sin problemas Bitcoin y Lightning Network en sus aplicaciones de inteligencia artificial.La suite incluye LLM Agent BitcoinTools, que permite a los desarrolladores crear agentes de IA que pueden mantener saldos de Bitcoin , envíe/reciba Bitcoin en Lightning Network e interactúe con los nodos daemon de Lightning Network. Además, esta versión incluye el servidor proxy inverso de Aperture, que es compatible con Lightning Node Connect y proporciona precios dinámicos de terminales de API. Estas herramientas mejorarán la accesibilidad y la funcionalidad de la infraestructura de IA. (El bloque)

Babbitt News, 9 de junio, según el informe de Chosun Ilbo, se ha confirmado que Samsung está desarrollando completamente su propio modelo de lenguaje grande (LLM) de IA para uso interno. Este producto es similar a ChatGPT. Se ha desarrollado desde junio y es liderado por el Instituto de Investigación de Samsung. Las fuentes dijeron que casi todos los recursos informáticos de la GPU de Samsung se han invertido en la capacitación de modelos a gran escala.La compañía planea completar el desarrollo de la primera versión de LLM en dos meses. Actualmente, Samsung planea usar este modelo grande para resumen de documentos, desarrollo de software y traducción de idiomas, y aún no ha decidido si proporcionará el producto a los consumidores.

Según el informe de 36 Krypton del 5 de junio, la empresa de datos de IA "Integer Intelligence" completó recientemente decenas de millones de rondas de financiación Pre A. Yishang Capital es el asesor financiero exclusivo. Esta ronda de financiación se utiliza principalmente para la actualización iterativa de la plataforma de ingeniería de datos inteligente (Plataforma ABAVA) La nueva plataforma ABAVA integrará modelos grandes de IA + modelos pequeños para lograr una anotación automática de datos eficiente. Además, la inteligencia de enteros también integrará las capacidades del servicio de datos RLHF (aprendizaje de refuerzo de retroalimentación humana) para proporcionar soluciones para el desarrollo y la iteración de modelos de lenguaje grande (LLM).

Según el informe de 36 Krypton del 5 de junio, la empresa de datos de IA "Integer Intelligence" completó recientemente decenas de millones de rondas de financiación Pre A. Yishang Capital es el asesor financiero exclusivo. Esta ronda de financiación se utiliza principalmente para la actualización iterativa de la plataforma de ingeniería de datos inteligente (Plataforma ABAVA) La nueva plataforma ABAVA integrará modelos grandes de IA + modelos pequeños para lograr una anotación automática de datos eficiente. Además, la inteligencia de enteros también integrará las capacidades del servicio de datos RLHF (aprendizaje de refuerzo de retroalimentación humana) para proporcionar soluciones para el desarrollo y la iteración de modelos de lenguaje grande (LLM).

金十数据5月21日讯，Lenovo Group ha lanzado la próxima generación de Copilot+PC, el Lenovo YogaSlim7x y el Lenovo ThinkPadT14sGen6, ambos equipados con el nuevo procesador Snapdragon XElite de Qualcomm. Según se informa, estos dos AIPC cuentan con una CPU Oryon de 12 núcleos, una GPU Adreno y una NPU Hexagon dedicada. Con las últimas funciones mejoradas de Microsoft y Copilot+, los usuarios pueden utilizar la funcionalidad de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) incluso sin conexión.

Según Interface News el 27 de junio, la empresa de bases de datos MongoDB anunció que cooperará con Google Cloud para acelerar el uso de IA generativa por parte de los desarrolladores y el desarrollo de nuevas aplicaciones. Los desarrolladores pueden aprovechar MongoDB Atlas y la integración con Google Cloud Vertex AI Large Language Model (LLM) para acelerar el desarrollo de software.

IT House publicó un artículo hoy que indica que el volumen de montón ciego del modelo de IA en realidad no es necesariamente mejor. Depende más de la calidad de los datos de entrenamiento. Microsoft lanzó recientemente un modelo de lenguaje phi-1 con 1.300 millones de parámetros. , usando entrenamiento de conjunto de datos de alta calidad de "Nivel de libro de texto", se dice que "el efecto real es mejor que GPT 3.5 con 100 mil millones de parámetros". El modelo se basa en la arquitectura de Transformer, y el equipo de Microsoft usó datos de "grado de libro de texto" de la web y "contenido lógicamente riguroso" procesado con GPT-3.5, así como ocho GPU Nvidia A100, para completar el entrenamiento en solo 4 dias El equipo de Microsoft dijo que, en lugar de aumentar la cantidad de parámetros del modelo, mejorar la calidad del conjunto de datos de entrenamiento del modelo puede mejorar la precisión y la eficiencia del modelo. Por lo tanto, usaron datos de alta calidad para entrenar el modelo phi-1. . En la prueba, la puntuación de phi-1 alcanzó el 50,6 %, mejor que GPT-3,5 (47 %) con 175 000 millones de parámetros. Microsoft también declaró que phi-1 será de código abierto en HuggingFace a continuación, y esta no es la primera vez que Microsoft desarrolla un LLM pequeño. Anteriormente, crearon un Orca de 13 mil millones de parámetros, que fue entrenado usando datos sintéticos GPT-4. El el rendimiento también es mejor que ChatGPT.

Según el Securities Times, el 20 de junio, la oficina de Jinshan realizó una sesión informativa anual sobre el desempeño de 2022. Con respecto al desarrollo de productos relacionados con la IA, Zou Tao, presidente de la empresa, dijo que la IA es una de las estrategias de producto importantes de Kingsoft Office. En la actualidad, la empresa opta por "caminar sobre dos piernas", y primero optará por cooperar con proveedores de servicios técnicos relacionados con AIGC y LLM, y llevar a cabo investigación y desarrollo de productos a través de su capacitación técnica; al mismo tiempo, también son continuando en contacto con algunas excelentes empresas de nueva creación. Además, las funciones relacionadas con "WPSAI" se lanzarán gradualmente, lo que se espera que potencie completamente toda la línea de productos de la compañía.

Según Businesskorea, según fuentes de Corea del Sur, la división Device Solutions (DS) a cargo del negocio de semiconductores de Samsung Electronics está desarrollando su propio modelo de lenguaje grande (LLM) de GPT-3.5 o superior.Inteligencia artificial personalizada para mejorar la productividad y el trabajo eficiencia. Se informa que se espera que el servicio comience su servicio básico a principios de diciembre de este año y brinde servicios de búsqueda profesional que incluyen conocimiento y datos de la empresa en febrero del próximo año.

Según una encuesta de TrendForce, una agencia de investigación de mercado global, en el primer trimestre, los dispositivos terminales de consumo entraron en la temporada baja tradicional. Aunque hubo algunos pedidos urgentes en la cadena de suministro, en su mayoría fueron acciones de reabastecimiento de inventarios de clientes individuales, lo que resultó en una dinámica ligeramente débil. Al mismo tiempo, la demanda de aplicaciones para automóviles y control industrial fue afectada por factores como la inflación, conflictos geopolíticos y energía. Solo los servidores de IA surgieron como el único punto brillante en la cadena de suministro del primer trimestre, debido a la inversión masiva de los gigantes globales de CSP y la tendencia de construir grandes modelos de lenguaje (LLM) por parte de las empresas. En base a los factores mencionados anteriormente, el valor de la producción de las diez principales fundiciones de obleas en el mundo en el primer trimestre disminuyó un 4,3% trimestralmente a US $ 29.200 millones.

Según un informe de Financial Associated Press del 14 de junio, Bank of America Securities emitió un informe que indica que AMD anunció recientemente su último chip GPU AI "MI300 X", y predice que el mercado de chips AI aumentará desde EE. UU. $30 mil millones este año a US$150 mil millones en 2027. . Sin embargo, el banco se mantiene "neutral" con respecto a AMD, ya que la compañía no mencionó a ningún cliente comercial que participara en sus nuevos productos de GPU. AMD todavía está muy por detrás de Nvidia, ya que AMD no comenzará a probar chips de IA hasta el próximo trimestre. En términos de tiempo, cuando AMD comience a estabilizarse con aceleradores de GPU basados en 5nm, Nvidia puede lanzar su GPU de arquitectura Blackwell optimizada para LLM basada en 3nm de próxima generación, ampliando aún más su liderazgo ya considerable en el mercado de IA.

Según las noticias de PANews del 7 de julio, según The Block, Lightning Labs ha lanzado una nueva herramienta de bitcoin de inteligencia artificial. Las herramientas están diseñadas para ayudar a los desarrolladores a integrar sin problemas Bitcoin y Lightning Network en sus aplicaciones de IA. La suite incluye LLM Agent BitcoinTools, que permite a los desarrolladores crear agentes de IA que pueden mantener saldos de Bitcoin, enviar/recibir Bitcoin en Lightning Network e interactuar con los nodos Lightning Network Daemon. Además, esta versión incluye Aperture Reverse Proxy Server, que es compatible con Lightning Node Connect y ofrece precios dinámicos de terminales de API. Estas herramientas mejorarán la accesibilidad y la funcionalidad de la infraestructura de IA.

Según un informe de IT House del 25 de junio, el desarrollador Iván Martínez Toro lanzó recientemente el modelo de código abierto PrivateGPT, que permite a los usuarios hacer preguntas basadas en sus propios documentos sin conexión a Internet. Se informa que el modelo de código abierto PrivateGPT se puede ejecutar localmente en dispositivos domésticos, y el modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto llamado gpt4 debe descargarse antes de ejecutarse. Luego, indique a los usuarios que coloquen todos sus archivos relacionados en un directorio para que el modelo extraiga todos los datos. Después de entrenar el LLM, el usuario puede hacer cualquier pregunta al modelo y responderá usando el documento proporcionado como contexto. PrivateGPT puede ingerir más de 58 000 palabras y actualmente requiere una gran cantidad de recursos informáticos locales (se recomienda una CPU de gama alta) para configurarse. Toro dijo que PrivateGPT se encuentra actualmente en la etapa de prueba de concepto (PoC), lo que al menos prueba que un gran modelo similar a ChatGPT se puede crear completamente localmente. Es previsible que el potencial de esta conversión de PoC en productos reales pueda permitir empresas para acceder a personalización, seguridad y privacidad ChatGPT para aumentar la productividad.

Odaily Planet Daily News La compañía minera Bitcoin Hive Blockchain dijo en una llamada de ganancias con analistas el viernes que la compañía permitirá a los clientes entrenar modelos de inteligencia artificial de lenguaje a gran escala en su centro de datos, en comparación con competidores como ChatGPT de OpenAI. La compañía afirma que es mejor privacidad. Aydin Kilic, director ejecutivo y presidente de la empresa, dijo: "Las empresas ahora se dan cuenta de que no quieren cargar datos confidenciales de los clientes a empresas como OpenAI que tienen un LLM (modelo de lenguaje grande) público. Queremos brindar privacidad en Hive a través de Hive Cloud, las empresas pueden tener un acuerdo de servicio, poseer sus datos y su privacidad, y seguir ejecutando cargas de trabajo de cómputo de IA en nuestras GPU". Las acciones de Hive subieron casi un 2 por ciento en Nasdaq el viernes. (CoinDesk)