Odaily Planet Daily News Lightning Labs a lancé de nouveaux outils Bitcoin d'intelligence artificielle conçus pour permettre aux développeurs d'intégrer de manière transparente Bitcoin et le Lightning Network dans leurs applications d'intelligence artificielle.La suite comprend LLM Agent BitcoinTools, Il permet aux développeurs de créer des agents d'IA pouvant contenir des soldes Bitcoin , envoyez/recevez des bitcoins sur le Lightning Network et interagissez avec les nœuds démons du Lightning Network. De plus, cette version inclut le serveur proxy inverse Aperture, qui prend en charge Lightning Node Connect et fournit une tarification dynamique des points de terminaison API. Ces outils amélioreront l'accessibilité et la fonctionnalité de l'infrastructure d'IA. (Le bloc)

Babbitt News, 9 juin, selon le rapport Chosun Ilbo, il a été confirmé que Samsung est en train de développer entièrement son propre modèle de grande langue d'IA (LLM) à usage interne. Ce produit est similaire à ChatGPT. Il a été développé depuis juin et est dirigé par l'institut de recherche Samsung. . Des sources ont indiqué que la quasi-totalité des ressources de calcul GPU de Samsung ont été investies dans la formation de modèles à grande échelle.La société prévoit d'achever le développement de la première version de LLM d'ici deux mois. À l'heure actuelle, Samsung prévoit d'utiliser ce grand modèle pour le résumé de documents, le développement de logiciels et la traduction linguistique, et n'a pas encore décidé de fournir ou non le produit aux consommateurs.

Selon le rapport de 36 Krypton du 5 juin, la société de données AI "Integer Intelligence" a récemment réalisé des dizaines de millions de cycles de financement Pré A. Yishang Capital est le conseiller exclusif en financement. Ce tour de financement est principalement utilisé pour la mise à niveau itérative de la plate-forme d'ingénierie de données intelligente (plate-forme ABAVA) La nouvelle plate-forme ABAVA intégrera de grands modèles d'IA + de petits modèles pour réaliser une annotation automatique efficace des données. En outre, l'intelligence entière intégrera également des capacités de service de données RLHF (apprentissage par renforcement par rétroaction humaine) pour fournir des solutions pour le développement et l'itération de grands modèles de langage (LLM).

Selon le rapport de 36 Krypton du 5 juin, la société de données AI "Integer Intelligence" a récemment réalisé des dizaines de millions de cycles de financement Pré A. Yishang Capital est le conseiller exclusif en financement. Ce tour de financement est principalement utilisé pour la mise à niveau itérative de la plate-forme d'ingénierie de données intelligente (plate-forme ABAVA) La nouvelle plate-forme ABAVA intégrera de grands modèles d'IA + de petits modèles pour réaliser une annotation automatique efficace des données. En outre, l'intelligence entière intégrera également des capacités de service de données RLHF (apprentissage par renforcement par rétroaction humaine) pour fournir des solutions pour le développement et l'itération de grands modèles de langage (LLM).

"金十数据5月21日讯，联想集团推出首款搭载高通骁龙XElite的下一代Copilot+PC——联想YogaSlim7x和联想ThinkPadT14sGen6。据介绍，这两款搭载全新骁龙XElite处理器的AIPC配备12核OryonCPU、AdrenoGPU和专用HexagonNPU。借助微软和Copilot+的最新增强功能，用户即使离线也可以使用大型语言模型（LLM）功能。"

Selon Interface News du 27 juin, la société de bases de données MongoDB a annoncé qu'elle coopérerait avec Google Cloud pour accélérer l'utilisation de l'IA générative par les développeurs et le développement de nouvelles applications. Les développeurs peuvent tirer parti de MongoDB Atlas et de l'intégration avec Google Cloud Vertex AI Large Language Model (LLM) pour accélérer le développement de logiciels.

IT House a publié aujourd'hui un article indiquant que le volume de tas aveugle du modèle AI n'est en fait pas nécessairement meilleur. Cela dépend davantage de la qualité des données de formation. Microsoft a récemment publié un modèle de langage phi-1 avec 1,3 milliard de paramètres , en utilisant une formation d'ensemble de données de haute qualité "niveau manuel", il est dit que "l'effet réel est meilleur que GPT 3.5 avec 100 milliards de paramètres". Le modèle est basé sur l'architecture Transformer, et l'équipe Microsoft a utilisé des données "de qualité manuel" du Web et un "contenu logiquement rigoureux" traité avec GPT-3.5, ainsi que huit GPU Nvidia A100, pour terminer la formation en seulement 4 jours. L'équipe Microsoft a déclaré qu'au lieu d'augmenter le nombre de paramètres du modèle, l'amélioration de la qualité de l'ensemble de données de formation du modèle peut améliorer la précision et l'efficacité du modèle.Par conséquent, ils ont utilisé des données de haute qualité pour former le modèle phi-1. . Dans le test, le score de phi-1 a atteint 50,6 %, ce qui est mieux que GPT-3,5 (47 %) avec 175 milliards de paramètres. Microsoft a également déclaré que phi-1 sera ensuite open source dans HuggingFace, et ce n'est pas la première fois que Microsoft développe un petit LLM. Auparavant, ils ont créé un Orca de 13 milliards de paramètres, qui a été formé à l'aide de données synthétiques GPT-4. les performances sont également meilleures que ChatGPT.

Selon le Securities Times, le 20 juin, le bureau de Jinshan a organisé un briefing annuel sur les performances 2022. En ce qui concerne le développement de produits liés à l'IA, Zou Tao, président de la société, a déclaré que l'IA est l'une des stratégies produit importantes de Kingsoft Office. À l'heure actuelle, l'entreprise choisit de "marcher sur deux jambes", et choisira d'abord de coopérer avec des prestataires de services techniques liés à l'AIGC et au LLM, et de mener à bien la recherche et le développement de produits grâce à leur autonomisation technique ; en même temps, ils sont également continuer à contacter d'excellentes entreprises en démarrage. En outre, les fonctions liées à « WPSAI » seront progressivement lancées, ce qui devrait renforcer pleinement l'ensemble de la gamme de produits de l'entreprise.

Selon Businesskorea, selon des sources sud-coréennes, la division Device Solutions (DS) en charge de l'activité semi-conducteurs de Samsung Electronics développe son propre grand modèle de langage (LLM) de GPT-3.5 ou supérieur.Une intelligence artificielle personnalisée pour améliorer la productivité et le travail efficacité. Il est rapporté que le service devrait démarrer son service de base dès décembre de cette année et fournir des services de recherche professionnels comprenant des connaissances et des données sur l'entreprise en février de l'année prochaine.

Selon une enquête menée par TrendForce, un institut de recherche mondial, au cours du premier trimestre, les terminaux de consommation ont connu une saison creuse traditionnelle. Bien qu'il y ait eu quelques commandes urgentes dans la chaîne d'approvisionnement, la plupart d'entre elles étaient des réapprovisionnements de stocks pour des clients individuels, et la dynamique était un peu faible. Dans le même temps, la demande dans les applications automobiles et industrielles a été affectée par des facteurs tels que l'inflation, les conflits géopolitiques et l'énergie. Seuls les serveurs d'IA ont connu une croissance exceptionnelle grâce aux investissements massifs des principaux fournisseurs de services cloud dans le monde et à la tendance à la construction de grands modèles linguistiques (LLM) par les entreprises, devenant ainsi le seul point positif de la chaîne d'approvisionnement au premier trimestre. Sur la base de ces facteurs, la valeur de production des dix principaux fondeurs de plaquettes au monde a diminué de 4,3 % au premier trimestre pour atteindre 29,2 milliards de dollars.

Selon un rapport de Financial Associated Press du 14 juin, Bank of America Securities a publié un rapport indiquant qu'AMD a récemment annoncé sa dernière puce GPU AI "MI300 X", et prédit que le marché des puces AI augmentera depuis les États-Unis. 30 milliards de dollars cette année à 150 milliards de dollars américains en 2027. . Cependant, la banque reste "neutre" sur AMD car la société n'a mentionné aucun client commercial participant à ses nouveaux produits GPU. AMD est encore loin derrière Nvidia, car AMD ne commencera pas à échantillonner les puces AI avant le trimestre prochain. En termes de timing, lorsque AMD commencera à se stabiliser avec des accélérateurs GPU basés sur 5 nm, Nvidia pourrait lancer son GPU d'architecture Blackwell de nouvelle génération basé sur 3 nm et optimisé LLM, étendant encore son avance déjà considérable sur le marché de l'IA.

Selon PANews news le 7 juillet, selon The Block, Lightning Labs a lancé un nouvel outil bitcoin d'intelligence artificielle. Les outils sont conçus pour aider les développeurs à intégrer de manière transparente Bitcoin et le Lightning Network dans leurs applications d'IA. La suite comprend LLM Agent BitcoinTools, qui permet aux développeurs de créer des agents IA capables de conserver des soldes Bitcoin, d'envoyer/recevoir des Bitcoins sur le Lightning Network et d'interagir avec les nœuds Lightning Network Daemon. De plus, cette version inclut Aperture Reverse Proxy Server, qui prend en charge Lightning Node Connect et propose une tarification dynamique des terminaux API. Ces outils amélioreront l'accessibilité et la fonctionnalité de l'infrastructure d'IA.

Odaily Planet Daily News La société minière Bitcoin Hive Blockchain a déclaré vendredi lors d'une conférence téléphonique avec des analystes que la société permettra aux clients de former des modèles d'intelligence artificielle linguistique à grande échelle dans son centre de données, par rapport à des concurrents tels que ChatGPT d'OpenAI. confidentialité. Aydin Kilic, PDG et président de la société, a déclaré : "Les entreprises remarquent maintenant qu'elles ne veulent pas télécharger des données clients sensibles vers des entreprises comme OpenAI qui ont un LLM (Large Language Model) public. Nous voulons assurer la confidentialité dans Hive via Hive Cloud, les entreprises peuvent avoir un contrat de service, posséder leurs données et leur confidentialité, et continuer à exécuter des charges de travail de calcul d'IA sur nos GPU." Les actions de Hive ont augmenté de près de 2% sur le Nasdaq vendredi. (CoinDesk)

Selon un rapport d'IT House du 25 juin, le développeur Iván Martínez Toro a récemment lancé le modèle open source PrivateGPT, qui permet aux utilisateurs de poser des questions basées sur leurs propres documents sans connexion Internet. Il est rapporté que le modèle open source PrivateGPT peut être exécuté localement sur des appareils domestiques, et le modèle open source de grande langue (LLM) appelé gpt4 doit tous être téléchargé avant d'être exécuté. Ensuite, demandez aux utilisateurs de placer tous leurs fichiers associés dans un répertoire afin que le modèle récupère toutes les données. Après avoir formé le LLM, l'utilisateur peut poser n'importe quelle question au modèle et il répondra en utilisant le document fourni comme contexte. PrivateGPT peut ingérer plus de 58 000 mots et nécessite actuellement beaucoup de ressources informatiques locales (un processeur haut de gamme est recommandé) pour être configuré. Toro a déclaré que PrivateGPT est actuellement au stade de la preuve de concept (PoC), ce qui prouve au moins qu'un grand modèle similaire à ChatGPT peut être créé entièrement localement. Il est prévisible que le potentiel de cette conversion PoC en produits réels puisse permettre entreprises pour accéder à la personnalisation, à la sécurité et à la confidentialité ChatGPT pour augmenter la productivité.