Персонализиран AI: G-Assist Plug-Ins
Разгърнете AI потенциала на GeForce RTX с Project G-Assist! Създавайте персонализирани plug-ins за оптимизация, контрол и разширяване на AI възможностите.
Archives: 4
Veeam: AI достъп до данни с MCP
Veeam интегрира Model Context Protocol, отключвайки архивирани данни за AI. Това осигурява сигурност и ефективност, превръщайки данните в динамичен ресурс за интелигентни решения и иновации, отваряйки нови възможности.
Versa MCP: AI за мрежово управление
Versa представи MCP сървър за интегриране на Agentic AI с VersaONE SASE, предоставяйки видимост, бързо разрешаване на инциденти и ефективност.
Трите 'слепи петна' на A2A и MCP в Web3 AI агенти
Какво ще стане, ако A2A на Google и MCP на Anthropic станат златни стандарти за комуникация в разработката на web3 AI агенти? Средата и предизвикателствата в web3 се различават значително от web2 екосистемата, което прави тези протоколи несъвместими.
Grok вече 'вижда' света
Чатботът Grok на xAI вече може да 'вижда'! Новата функция Grok Vision анализира изображения и отговаря на въпроси, подобно на Gemini и ChatGPT.
Zhipu AI: Глобална стратегия и IPO
Zhipu AI разширява глобалното си присъствие чрез партньорства и подготовка за IPO. Компанията предлага суверенни AI агенти, инвестира в иновации и се стреми да стане водещ играч в AI сектора.
Zhipu AI: Глобална експанзия и IPO
Zhipu AI разширява международното си присъствие чрез партньорства и иновации, готвейки се за потенциално IPO. Компанията цели да стане водещ играч на глобалния AI пазар.
Zhipu AI: Глобална стъпка със Alibaba Cloud
Zhipu AI се разширява глобално чрез съюз с Alibaba Cloud. Компанията цели да подпомогне правителства в създаването на локални AI агенти и да засили позициите си на световния пазар.
A2A и HyperCycle: Бъдеще на AI
A2A на Google и HyperCycle оформят бъдещето на AI агентите. A2A цели да стандартизира комуникацията между AI агенти, докато HyperCycle предлага децентрализирана платформа за разгръщане на AI агенти в мащаб.
AI агенти: Времеви редове и големи данни
AI агенти за обработка на времеви редове и големи данни. Подходи и примери с Python.