Meta הכריזה על Llama 4, חבילת מודלי AI מתקדמת המניעה את העוזר Meta AI. טכנולוגיה זו משפרת את החוויה האינטראקטיבית בפלטפורמות Meta כמו WhatsApp, Messenger ו-Instagram, ומדגישה את מחויבות החברה לשילוב AI בחיי היומיום הדיגיטליים.
Meta משיקה את סדרת Llama 4, דור חדש של מודלי AI יסודיים. שני מודלים, Scout היעיל ו-Maverick החזק, זמינים כעת, בעוד Behemoth הענק נמצא באימון. המהלך מאתגר מתחרים כמו OpenAI ו-Google, משלב ארכיטקטורת MoE, ומדגיש את מחויבות Meta לקהילה הפתוחה (עם סייגים) ולשילוב AI בפלטפורמות שלה.
מטא מציגה את סדרת מודלי הבינה המלאכותית Llama 4, כולל Scout ו-Maverick הזמינים כעת, ו-Behemoth העתידי. המודלים משולבים בפלטפורמות מטא, משתמשים בארכיטקטורת MoE ומופצים ברישיון 'פתוח' ייחודי, תוך הדגשת האסטרטגיה התחרותית של החברה בתחום ה-AI.
Meta משיקה את Llama 4, דור חדש של מודלי AI בקוד פתוח, הכולל יכולות מולטימודליות מובנות, חלונות הקשר עצומים (עד 10 מיליון טוקנים), וארכיטקטורת MoE. המהלך בא כתגובה למתחרים כמו DeepSeek R1, ומציג את Maverick (400B), Scout (109B), ותצוגה מקדימה של Behemoth (2T).
Meta הציגה את סדרת Llama 4, הדור הבא של מודלי AI פתוחים. ההשקה כוללת שלושה מודלים - Scout, Maverick ו-Behemoth (בפיתוח) - עם יכולות מולטי-מודאליות, במטרה להתחרות בחזית הפיתוח ולהשפיע על הדינמיקה בתעשייה. המודלים אומנו על מערכי נתונים נרחבים של טקסט, תמונות ווידאו.
Meta Platforms עומדת בפני עיכובים אפשריים בהשקת מודל השפה הגדול Llama 4, על רקע דיווחים על ליקויים טכניים ופיגור בביצועים מול מתחרות כמו OpenAI. הדבר מעורר חששות לגבי מעמדה התחרותי במירוץ הבינה המלאכותית ומשפיע על סנטימנט המשקיעים, בעוד החברה מתמקדת בפיתוח API עסקי כדי לגשר על הפערים.
Meta מתכוננת להשקת Llama 4, מודל שפה מתקדם, על רקע תחרות עזה ב-AI. ההשקה נתקלת בעיכובים עקב אתגרים טכניים ולחץ משקיעים על השקעות עתק. המודל עשוי לשלב טכניקות חדשות כמו MoE ולהתמודד עם אסטרטגיית הפצה בין קניינית לקוד פתוח.
גרסה קומפקטית של מודל ה-AI Llama של Meta הורצה בהצלחה על מחשב Windows 98 עם 128MB RAM. Marc Andreessen הדגיש את ההישג, שעורר דיון על מסלולים טכנולוגיים חלופיים והאתגרים הטכניים העצומים שהתגברו עליהם, כולל מגבלות חומרה וזיכרון.
Meta משיקה את Meta AI ו-AI Studio באינדונזיה, מבוססים על Llama 3.2 ותומכים ב-Bahasa Indonesia. הכלים כוללים יצירת תמונות 'Imagine' ופלטפורמה לבניית דמויות AI. בנוסף, כלים משופרים למשווקים לחיבור עם יוצרים ב-Instagram, כולל חיפוש מילות מפתח ו-Partnership Ads משופרות, כחלק מחזון לאוטומציה מלאה של פרסום.
חקירת התאמת מודלי שפה גדולים (LLMs) לתחומים טכניים כמו מדע חומרים באמצעות כוונון עדין (fine-tuning) ומיזוג מודלים. המאמר מתמקד באסטרטגיות כמו CPT, SFT, DPO, ORPO ובעיקר במיזוג SLERP, המדגים כיצד מיזוג יכול להוביל ליכולות מתהוות (emergent capabilities) מעבר לסכום חלקי המודלים המקוריים, במיוחד במודלים גדולים כמו Llama ו-Mistral.
