Odaily Planet Daily News Lightning Labs đã ra mắt các công cụ Bitcoin trí tuệ nhân tạo mới được thiết kế để cho phép các nhà phát triển tích hợp liền mạch Bitcoin và Lightning Network vào các ứng dụng trí tuệ nhân tạo của họ. Bộ bao gồm LLM Agent BitcoinTools, Nó cho phép các nhà phát triển tạo ra các tác nhân AI có thể giữ số dư Bitcoin , gửi/nhận Bitcoin trên Lightning Network và tương tác với các nút daemon của Lightning Network. Ngoài ra, bản phát hành này bao gồm máy chủ proxy ngược Aperture, hỗ trợ Lightning Node Connect và cung cấp giá điểm cuối API động. Những công cụ này sẽ nâng cao khả năng tiếp cận và chức năng của cơ sở hạ tầng AI. (Khối)

Babbitt News, ngày 9 tháng 6, theo báo cáo của Chosun Ilbo, đã xác nhận rằng Samsung đang phát triển đầy đủ mô hình ngôn ngữ lớn AI (LLM) của riêng mình để sử dụng nội bộ. Sản phẩm này tương tự như ChatGPT. Nó đã được phát triển từ tháng 6 và là dẫn đầu bởi Viện nghiên cứu Samsung. . Các nguồn tin cho biết gần như toàn bộ tài nguyên máy tính GPU của Samsung đã được đầu tư vào đào tạo mô hình quy mô lớn, công ty có kế hoạch hoàn thành việc phát triển phiên bản đầu tiên của LLM trong vòng hai tháng. Hiện Samsung có kế hoạch sử dụng mô hình lớn này để tóm tắt tài liệu, phát triển phần mềm và dịch ngôn ngữ và vẫn chưa quyết định có cung cấp sản phẩm cho người tiêu dùng hay không.

Theo báo cáo của 36 Krypton vào ngày 5 tháng 6, công ty dữ liệu AI “Integer Intelligence” gần đây đã hoàn thành hàng chục triệu vòng gọi vốn Pre A. Yishang Capital là cố vấn tài chính độc quyền. Vòng tài trợ này chủ yếu được sử dụng để nâng cấp lặp đi lặp lại nền tảng kỹ thuật dữ liệu thông minh (Nền tảng ABAVA). Nền tảng ABAVA mới sẽ tích hợp AI các mô hình lớn + mô hình nhỏ để đạt được chú thích dữ liệu tự động hiệu quả. Ngoài ra, trí thông minh số nguyên cũng sẽ tích hợp các khả năng dịch vụ dữ liệu RLHF (học tăng cường phản hồi của con người) để cung cấp các giải pháp cho việc phát triển và lặp lại các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Theo báo cáo của 36 Krypton vào ngày 5 tháng 6, công ty dữ liệu AI “Integer Intelligence” gần đây đã hoàn thành hàng chục triệu vòng gọi vốn Pre A. Yishang Capital là cố vấn tài chính độc quyền. Vòng tài trợ này chủ yếu được sử dụng để nâng cấp lặp đi lặp lại nền tảng kỹ thuật dữ liệu thông minh (Nền tảng ABAVA). Nền tảng ABAVA mới sẽ tích hợp AI các mô hình lớn + mô hình nhỏ để đạt được chú thích dữ liệu tự động hiệu quả. Ngoài ra, trí thông minh số nguyên cũng sẽ tích hợp các khả năng dịch vụ dữ liệu RLHF (học tăng cường phản hồi của con người) để cung cấp các giải pháp cho việc phát triển và lặp lại các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

金十数据5月21日讯，Lenovo đã ra mắt thế hệ tiếp theo của Copilot+ PC, Lenovo Yoga Slim 7x và Lenovo ThinkPad T14s Gen 6, được trang bị vi xử lý Snapdragon XElite mới nhất từ Qualcomm. Hai model này được trang bị vi xử lý Snapdragon XElite mới nhất với CPU 12 nhân Oryon, GPU Adreno và Hexagon NPU riêng biệt. Với tính năng mạnh mẽ mới nhất từ Microsoft và Copilot+, người dùng có thể sử dụng tính năng Large Language Model (LLM) ngay cả khi không có kết nối internet.

Theo Interface News vào ngày 27 tháng 6, công ty cơ sở dữ liệu MongoDB đã thông báo rằng họ sẽ hợp tác với Google Cloud để tăng tốc việc sử dụng AI tổng quát của các nhà phát triển và phát triển các ứng dụng mới. Các nhà phát triển có thể tận dụng MongoDB Atlas và tích hợp với Google Cloud Vertex AI Large Language Model (LLM) để tăng tốc phát triển phần mềm.

IT House hôm nay đã có bài viết cho biết khối lượng mù quáng của mô hình AI thực ra chưa chắc đã tốt hơn mà nó phụ thuộc nhiều hơn vào chất lượng của dữ liệu đào tạo. Microsoft mới đây đã phát hành mô hình ngôn ngữ phi-1 với 1,3 tỷ tham số , sử dụng đào tạo tập dữ liệu chất lượng cao "cấp sách giáo khoa", người ta nói rằng "hiệu quả thực tế tốt hơn GPT 3.5 với 100 tỷ tham số". Mô hình này dựa trên kiến trúc Transformer và nhóm Microsoft đã sử dụng dữ liệu "cấp sách giáo khoa" từ web và "nội dung nghiêm ngặt về mặt logic" được xử lý bằng GPT-3.5, cũng như tám GPU Nvidia A100, để hoàn thành khóa đào tạo chỉ trong 4 ngày . Nhóm Microsoft cho biết thay vì tăng số lượng tham số của mô hình, việc cải thiện chất lượng tập dữ liệu đào tạo của mô hình có thể nâng cao độ chính xác và hiệu quả của mô hình. . Trong bài kiểm tra, điểm số của phi-1 đạt 50,6%, tốt hơn GPT-3.5 (47%) với 175 tỷ tham số. Microsoft cũng tuyên bố rằng phi-1 sẽ được mã nguồn mở trong HuggingFace tiếp theo và đây không phải là lần đầu tiên Microsoft phát triển một LLM nhỏ, trước đây họ đã tạo ra một Orca 13 tỷ tham số, được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu tổng hợp GPT-4. hiệu suất cũng tốt hơn ChatGPT.

Theo Thời báo Chứng khoán, vào ngày 20 tháng 6, Văn phòng Kim Sơn đã tổ chức một cuộc họp giao ban hàng năm về hiệu quả hoạt động năm 2022. Về việc phát triển các sản phẩm liên quan đến AI, Zou Tao, Chủ tịch công ty cho biết, AI là một trong những chiến lược sản phẩm quan trọng của Kingsoft Office. Hiện tại, công ty chọn "đi bằng hai chân" và trước tiên sẽ chọn hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ kỹ thuật liên quan đến AIGC và LLM, đồng thời thực hiện nghiên cứu và phát triển sản phẩm thông qua trao quyền kỹ thuật của họ; đồng thời, họ cũng là tiếp tục liên hệ với một số công ty khởi nghiệp xuất sắc. Ngoài ra, các chức năng liên quan đến "WPSAI" sẽ dần dần được ra mắt, dự kiến sẽ trao quyền hoàn toàn cho toàn bộ dòng sản phẩm của công ty.

Theo Businesskorea, theo các nguồn tin từ Hàn Quốc, bộ phận Giải pháp thiết bị (DS) phụ trách mảng kinh doanh chất bán dẫn của Samsung Electronics đang phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) GPT-3.5 hoặc cao hơn của riêng mình để tùy chỉnh trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao năng suất và công việc. hiệu quả. Được biết, dịch vụ này dự kiến sẽ bắt đầu dịch vụ cơ bản vào đầu tháng 12 năm nay và cung cấp các dịch vụ tìm kiếm chuyên nghiệp bao gồm kiến thức và dữ liệu của công ty vào tháng 2 năm sau.

Ngày 12 tháng 6, theo khảo sát của TrendForce và Bconsult, tổ chức nghiên cứu thị trường toàn cầu, thiết bị tiêu dùng đã vào mùa giảm giá truyền thống trong quý 1, mặc dù chuỗi cung ứng đôi khi có đơn hàng khẩn cấp, nhưng hầu hết là hành vi tái nhập kho của một số khách hàng cá nhân, động lực hơi yếu; đồng thời, nhu cầu cho các ứng dụng ô tô và điều khiển công nghiệp bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như lạm phát, xung đột địa chính trị, năng lượng vv, chỉ có máy chủ trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một điểm sáng duy nhất trong chuỗi cung ứng quý 1 khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây (CSP) đầu tư một số lượng lớn vốn vào đó và doanh nghiệp thành lập các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên quy mô lớn. Dựa trên những yếu tố nêu trên, giá trị sản xuất của mười công ty gia công mạch tích hợp lớn nhất của thế giới trong quý 1 giảm 4,3% so với quý trước, đạt 29,2 tỷ đô la Mỹ.

Theo báo cáo của Financial Associated Press vào ngày 14 tháng 6, Bank of America Securities đã đưa ra một báo cáo cho biết AMD gần đây đã công bố chip GPU AI mới nhất của mình "MI300 X" và dự đoán rằng thị trường chip AI sẽ tăng từ Hoa Kỳ. 30 tỷ đô la Mỹ trong năm nay lên 150 tỷ đô la Mỹ vào năm 2027. . Tuy nhiên, ngân hàng vẫn "trung lập" với AMD khi công ty không đề cập đến bất kỳ khách hàng thương mại nào tham gia vào các sản phẩm GPU mới của mình. AMD vẫn còn thua xa Nvidia, vì AMD sẽ không bắt đầu lấy mẫu chip AI cho đến quý sau. Về thời điểm, khi AMD bắt đầu ổn định với các bộ tăng tốc GPU dựa trên 5nm, Nvidia có thể ra mắt GPU kiến trúc Blackwell dựa trên 3nm, được tối ưu hóa cho LLM thế hệ tiếp theo, tiếp tục mở rộng vị trí dẫn đầu vốn đã khá lớn của mình trên thị trường AI.

Theo tin tức PANews ngày 7 tháng 7, theo The Block, Lightning Labs đã tung ra một công cụ bitcoin trí tuệ nhân tạo mới. Các công cụ được thiết kế để giúp các nhà phát triển tích hợp liền mạch Bitcoin và Lightning Network vào các ứng dụng AI của họ. Bộ này bao gồm LLM Agent BitcoinTools, cho phép các nhà phát triển tạo các tác nhân AI có thể giữ số dư Bitcoin, gửi/nhận Bitcoin trên Lightning Network và tương tác với các nút Daemon của Lightning Network. Ngoài ra, bản phát hành này bao gồm Máy chủ proxy ngược Aperture, hỗ trợ Lightning Node Connect và cung cấp giá điểm cuối API động. Những công cụ này sẽ nâng cao khả năng tiếp cận và chức năng của cơ sở hạ tầng AI.

Theo báo cáo của IT House vào ngày 25 tháng 6, nhà phát triển Iván Martínez Toro gần đây đã ra mắt mô hình mã nguồn mở PrivateGPT, cho phép người dùng đặt câu hỏi dựa trên tài liệu của chính họ mà không cần kết nối Internet. Được biết, mô hình nguồn mở PrivateGPT có thể chạy cục bộ trên các thiết bị gia đình và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nguồn mở có tên là gpt4 đều cần được tải xuống trước khi chạy. Sau đó, hướng dẫn người dùng đặt tất cả các tệp liên quan của họ vào một thư mục để mô hình lấy tất cả dữ liệu. Sau khi đào tạo LLM, người dùng có thể hỏi mô hình bất kỳ câu hỏi nào và nó sẽ trả lời bằng cách sử dụng tài liệu được cung cấp làm ngữ cảnh. PrivateGPT có thể nhập hơn 58.000 từ và hiện yêu cầu rất nhiều tài nguyên máy tính cục bộ (khuyên dùng CPU cao cấp) để thiết lập. Toro nói rằng PrivateGPT hiện đang trong giai đoạn chứng minh khái niệm (PoC), điều này ít nhất chứng minh rằng một mô hình lớn tương tự như ChatGPT có thể được tạo hoàn toàn cục bộ. các công ty để truy cập cá nhân hóa, bảo mật và quyền riêng tư. ChatGPT để tăng năng suất.

Odaily Planet Daily News Công ty khai thác bitcoin Hive Blockchain cho biết trong một cuộc gọi thu nhập với các nhà phân tích vào thứ Sáu rằng công ty sẽ cho phép khách hàng đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo ngôn ngữ quy mô lớn trong trung tâm dữ liệu của mình, so với các đối thủ cạnh tranh như ChatGPT của OpenAI, Công ty tuyên bố tốt hơn sự riêng tư. Aydin Kilic, Giám đốc điều hành và Chủ tịch của công ty cho biết: "Các công ty hiện nhận thấy rằng họ không muốn tải dữ liệu nhạy cảm của khách hàng lên các công ty như OpenAI có LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) công khai. Chúng tôi muốn cung cấp quyền riêng tư trong Hive thông qua Hive Cloud, Các công ty có thể có thỏa thuận dịch vụ, sở hữu dữ liệu và quyền riêng tư của họ, đồng thời vẫn chạy khối lượng công việc tính toán AI trên GPU của chúng tôi." Cổ phiếu của Hive đã tăng gần 2% trên Nasdaq vào thứ Sáu. (CoinDesk)