Френският AI стартъп Mistral AI и корабният гигант CMA CGM сключиха 5-годишен договор за €100 млн. за интегриране на AI в логистиката и медиите. Партньорството подчертава ангажимента на CMA CGM към AI и валидира технологията на Mistral, засилвайки европейската AI сцена.
Meta представи новите си AI модели Llama 4: Scout и Maverick, достъпни за разработчици, и намекна за бъдещия Behemoth. Тези модели, използващи MoE архитектура, се интегрират в платформите на Meta като WhatsApp и Messenger, целящи конкуренция с OpenAI и Google, като същевременно предлагат 'отворен' достъп с известни ограничения за големи компании.
Meta представи Llama 4, отговор на конкуренцията като DeepSeek R1. Серията включва Maverick (400B) и Scout (109B), достъпни веднага, и Behemoth (2T) в процес на обучение. Моделите са мултимодални (текст, видео, изображения), с огромен контекстен прозорец (до 10M токена) и MoE архитектура. Фокусът е върху отворен код, разсъждение и интеграция в продуктите на Meta.
Meta Platforms представи серията Llama 4, следващото поколение на своите влиятелни отворени AI модели. Пускането включва три модела – Scout, Maverick и Behemoth (в разработка) – обучени върху текст, изображения и видео, целящи широк спектър от приложения и засилване на конкуренцията в AI индустрията. Моделите използват MoE архитектура за ефективност.
Очакваното пускане на Llama 4 на Meta се сблъсква със забавяния поради технически недостатъци и изоставане спрямо конкуренти като OpenAI. Meta се фокусира върху API за бизнеса, докато пазарът реагира с безпокойство, отразявайки се на акциите на компанията. Бъдещето на Meta в AI надпреварата зависи от преодоляването на тези предизвикателства.
Meta се готви да пусне Llama 4, следващата версия на своя водещ голям езиков модел, по-късно този месец. Въпреки това, дебютът е несигурен поради предишни отлагания, свързани с предизвикателства в разработката на генеративен AI. Пускането подчертава интензивната конкуренция в AI сферата, подсилена от възхода на ChatGPT на OpenAI, принуждавайки Meta да прави иновации.
Marc Andreessen подчерта забележително постижение: компактна версия на AI модела Llama на Meta, работеща на компютър с Windows 98 и само 128MB RAM. Това противопоставя миналото на компютрите с днешния AI, повдигайки въпроси за технологичното развитие и пропуснатите възможности.
NVIDIA представя FFN Fusion – техника за паралелизиране на FFN слоеве в LLM, преодолявайки последователните ограничения. Това намалява латентността и разходите при инференция, демонстрирано с Ultra-253B-Base, без компромис с производителността.
Meta въвежда Meta AI и AI Studio в Индонезия, предлагайки AI асистент на Bahasa Indonesia и инструменти за създаване на AI персони. Новите функции включват 'Imagine' за генериране на изображения и подобрени инструменти за маркетолози за сътрудничество със създатели на съдържание в Instagram, целящи по-голяма автоматизация и ефективност на рекламата.
Адаптиране на големи езикови модели (LLM) като Llama и Mistral за специализирани области чрез фина настройка (CPT, SFT, DPO, ORPO) и сливане на модели (SLERP). Изследване как сливането може да отключи нови, синергични способности, особено при по-големи модели, за научни и инженерни приложения.
