Microsofts BitNet b1.58 2B4T ist ein bahnbrechendes KI-Modell. Es läuft nahtlos auf CPUs, auch auf energieeffizienten Chips wie dem Apple M2, ohne teure GPUs zu benötigen. Open-Source MIT-Lizenz fördert Zusammenarbeit und Innovation.
Nvidia sieht sich mit möglichen Zöllen und Exportbeschränkungen nach China konfrontiert. Kann CEO Jensen Huang diese Herausforderungen meistern, ähnlich wie in der Vergangenheit? Eine Analyse seiner bisherigen Reaktionen gibt Aufschluss.
Nvidias H20-Chip wird zum Spielball in internationalen Verhandlungen. Dies unterstreicht einen Konflikt um den Rückgang der US-Technologieführerschaft und die Neugestaltung der globalen Computing-Power-Landschaft.
Googles Gemma 3 QAT-Modelle machen fortschrittliche KI einem breiteren Publikum zugänglich. Sie reduzieren den Speicherbedarf und ermöglichen den Betrieb auf Consumer-GPUs wie der NVIDIA RTX 3090.
Die USA verschärfen die Exportkontrollen für Nvidia-AI-Chips nach China. Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die Technologieindustrien beider Länder und schürt die technologische Rivalität.
UTD-Studenten überzeugen bei Amazons KI-Challenge, während Professor Hansen eine renommierte Auszeichnung für seine Leistungen im Bereich der Sprachtechnologie erhält.
Isomorphic Labs revolutioniert die Medikamentenentwicklung durch KI, indem biologische Prozesse als Informationssysteme betrachtet werden. Dies beschleunigt die Entdeckung neuer Therapien und verbessert die Patientenversorgung.
Microsoft stellt ein hocheffizientes KI-Modell vor, das nahtlos auf CPUs läuft und KI zugänglicher und vielseitiger macht. Es ist ein großer Fortschritt bei der Bereitstellung von KI auf verschiedenen Hardwareplattformen, von Smartphones bis hin zu IoT-Geräten.
Microsoft hat BitNet b1.58 2B4T vorgestellt, ein 1-Bit-LLM mit zwei Milliarden Parametern, trainiert mit vier Billionen Token. Es läuft effizient auf CPUs und ist so auch auf Geräten wie dem Apple M2 Chip zugänglich.
Nvidia bekräftigt Engagement in China trotz US-Exportkontrollen. Jensen Huang betont die Bedeutung des chinesischen Marktes für Nvidia und die Notwendigkeit, wettbewerbsfähige Produkte anzubieten, während man sich an die US-Gesetze hält.
