Sopra Steria и Mistral AI обединяват усилия за предоставяне на авангардни, суверенни и индустриализирани решения за генеративен изкуствен интелект, пригодени за големи европейски предприятия и публични администрации, гарантирайки сигурност на данните и персонализиране.
Grok, AI чатботът на XAi, вече е достъпен за Android. Отличава се с достъп до информация в реално време от X платформата и способността да задава въпроси. Идеален за проучване, творчество и обучение.
Anthropic представи Клод 3.7 Сонет, AI модел, съчетаващ бързи инстинктивни отговори с задълбочено аналитично мислене. Този хибриден подход предлага гъвкавост и прозрачност, имитирайки човешкото познание. Достъпен е чрез чатбот и API.
Китайската DeepSeek ускорява пускането на своя AI модел R2 на фона на засилена глобална конкуренция и регулаторен натиск от Запада Сблъсъкът с Alibaba и ограниченията върху хардуера добавят допълнително напрежение DeepSeek трябва да се докаже
Новият “Необуздан” режим на Grok 3 позволява нецензурирани разговори предизвиквайки противоречия. Този смел ход на xAI на Илон Мъск отличава компанията и повдига въпроси относно етиката и отговорността в развитието на изкуствения интелект.
Phi-4-multimodal и Phi-4-mini са най-новите малки езикови модели на Microsoft Проектирани за разработчици те предлагат мултимодални възможности и текстова обработка Тези компактни модели обещават революция в разработката на приложения с подобрена ефективност и възможности
X-IL е новаторска рамка за имитационно обучение която интегрира безпроблемно най-съвременни техники Модулният дизайн позволява лесно експериментиране с различни модалности последователни модели и архитектури за превъзходна производителност в роботиката
Изследователи от Moonshot AI представят Muon и Moonlight оптимизиращи мащабни езикови модели с ефективни техники за обучение намаляващи изчислителните разходи и подобряващи производителността
Kimi на Moonshot AI разкрива „Moonlight“ хибриден експертен модел с 30 милиарда и 160 милиарда параметъра обучен с Muon Той постига превъзходна производителност и ефективност използвайки 57 трилиона токена.
Въпреки огромните инвестиции в големи езикови модели, интегрирането им в практически приложения остава предизвикателство. Финото настройване и RAG имат ограничения. Суверенният AI и хардуерните изисквания също са важни. Бъдещето е в сложни, интегрирани AI системи.
