Tag: LLM

20 טיפים למקצוענים הפורצים לתחום הבינה המלאכותית או הבינה המלאכותית הגנרטיבית

מאמר זה מספק 20 טיפים מעשיים מאת חברי מועצת העסקים של פורבס, המסייעים לאנשי מקצוע לפרוץ לתחום הבינה המלאכותית או הבינה המלאכותית הגנרטיבית. הטיפים כוללים התחלה בקטן, הימנעות מחשיבה שבינה מלאכותית לבדה מספיקה, ביצוע מחקר, גישה לבינה מלאכותית כמשתמש, תעדוף שליטה במושגי יסוד של בינה מלאכותית, חקירת שיעורים מקוונים בחינם, הבנת אלגוריתמים ורשתות עצביות, מציאת נישה, תרומה לפרויקטים בקוד פתוח או מעשיים, פיתוח מיומנויות טכניות, חשיבה ביקורתית ותקשורת, שליטה בהנדסת הנחיות, נקיטת פרספקטיבה ארוכת טווח, מיצוב עצמך בצד העסקי של בינה מלאכותית, בחינת השיקולים האתיים, הבנת ה'למה' מאחורי בינה מלאכותית, רדיפה אחר התשוקה שלך, להיות לומד, שילוב מומחיות בתחום עם ידע בבינה מלאכותית, דחיפת גבולות ופעולה כגשר בין בעיות עסקיות לפתרונות בינה מלאכותית.

20 טיפים למקצוענים הפורצים לתחום הבינה המלאכותית או הבינה המלאכותית הגנרטיבית

הדומיננטיות של ByteDance בשוק הצ'אטבוטים בסין

בסין, שוק הצ'אטבוטים של בינה מלאכותית עובר שינוי משמעותי, כאשר Doubao של ByteDance הופך לכוח דומיננטי, ומאפיל על שחקנים מבוססים כמו Alibaba ו-Baidu. מאמר זה בוחן את הגורמים לעלייתו של Doubao, האתגרים העומדים בפני מתחריו וההשלכות הרחבות יותר על עתיד הבינה המלאכותית בסין.

הדומיננטיות של ByteDance בשוק הצ'אטבוטים בסין

מודל Kimi k1.5 של Moonshot AI משתווה לביצועי OpenAI o1

מודל Kimi k1.5 של Moonshot AI מציג ביצועים מרשימים בתחומי מתמטיקה, קידוד והנמקה מולטימודלית, ומשתווה ואף עולה על מודל o1 של OpenAI. המודל החדש מהווה פריצת דרך בתחום הבינה המלאכותית ומסמן את הפוטנציאל של חדשנות מקומית.

מודל Kimi k1.5 של Moonshot AI משתווה לביצועי OpenAI o1

כלי AI בזמן אמת של OpenAI תוך 20 דקות

מאמר זה מתמקד בהתקדמות משמעותית בבינה מלאכותית גנרטיבית (AIGC) ויישום מודלי שפה גדולים (LLM). הוא מדגיש את השחרור של סוכן AI בזמן אמת של OpenAI, שניתן לפתח תוך 20 דקות בלבד. התקדמות זו מדגימה פיתוח יעיל של יישומים מבוססי AI.

כלי AI בזמן אמת של OpenAI תוך 20 דקות

מנגנון קשב חדש מפחית מטמון KV

מאמר זה מציג מנגנון קשב חדש בשם Multi-matrix Factorization Attention (MFA) וגרסתו MFA-Key-Reuse (MFA-KR), שמפחיתים משמעותית את עלות ההסקה של מודלי שפה גדולים תוך שיפור הביצועים. MFA ו-MFA-KR עולים על MLA בביצועים ומתאימים לביצועים של MHA מסורתי, תוך הפחתת השימוש במטמון KV בעד 93.7%. המאמר מנתח את העיצוב הכללי והקיבולת של מנגנוני קשב, מציג את המושג של Generalized Multi-Head Attention (GMHA) כמסגרת מאחדת, וקובע את Fully Parameterized Bilinear Attention (FPBA) כגבול העליון התיאורטי של הביצועים. MFA משלבת שלוש חדשנות עיקריות: הגדלת מספר וממד ראשי הקשב, שימוש בפירוק דרגה נמוכה, ושימוש בראש מפתח-ערך יחיד. תוצאות ניסיוניות מראות כי MFA שומרת על ביצועים מצוינים גם בסדרי גודל גדולים, ומשיגה חיסכון משמעותי בזיכרון.

מנגנון קשב חדש מפחית מטמון KV

ESM3 פריצת דרך במחקר חלבונים מודל ביולוגי עם API חינמי

ESM3 מודל ביולוגי פורץ דרך עם 98 מיליארד פרמטרים מבית Evolutionaryscale, מאפשר עיבוד סימולטני של רצף, מבנה ותפקוד חלבונים. ה-API זמין כעת בחינם, זכה לשבחים מיאן לקון, ומדמה 5 טריליון שנות אבולוציה.

ESM3 פריצת דרך במחקר חלבונים מודל ביולוגי עם API חינמי

מודל הבינה המלאכותית פורץ הדרך של מיקרוסופט לעיצוב חומרים מגביר את הדיוק פי 10

מיקרוסופט הציגה את MatterGen, מודל שפה גדול פורץ דרך שנועד ליצור חומרים אנאורגניים. מודל זה, הבנוי על ארכיטקטורת מודל דיפוזיה, מסוגל לייעל בהדרגה סוגי אטומים, קואורדינטות וסריגים מחזוריים, ומאפשר יצירה מהירה של חומרים אנאורגניים חדשים ומגוונים. MatterGen מגדיל משמעותית את שיעור החומרים היציבים, הייחודיים והחדשים שנוצרים, והמבנים שנוצרים קרובים פי עשרה למינימום האנרגיה המקומית שלהם. למודל יש פוטנציאל לחולל מהפכה בתחומים כמו טכנולוגיית סוללות ולקדם את הבינה המלאכותית הכללית. MatterGen משתמש בתהליך דיפוזיה ליצירת מבנה גבישי מסודר ויציב ממצב התחלתי אקראי לחלוטין, ומשלב רשתות ניקוד אקווריאנטיות כדי להנחות את המודל להתאים אטומים ופרמטרים של סריג. בנוסף, מודולי מתאם משפרים את הגמישות על ידי התאמה עדינה של המודל למשימות שונות.

מודל הבינה המלאכותית פורץ הדרך של מיקרוסופט לעיצוב חומרים מגביר את הדיוק פי 10