ארגונים חייבים להבין את הכלכלה של הסקת מסקנות כדי למקסם את הערך מבינה מלאכותית. הסקת מסקנות מציבה דרישות חישוביות ייחודיות, הדורשות איזון בין עלויות וביצועים. הבנת מדדי מפתח, חוקי קנה מידה ופתרונות מלאים חיונית ליישומי בינה מלאכותית יעילים ורווחיים.
מדריך מעשי להגדלת מודלי שפה גדולים (LLM) לייצור, כולל שימוש בממשקי API, פריסה מקומית וטכנולוגיות כמו Kubernetes ו-vLLM.
שילוב נתוני סטרימינג מ-Kafka לבסיסי ידע ב-Amazon Bedrock באמצעות מחברים מותאמים אישית, מאפשר יצירת RAG מהירה וגמישה, תוך מיקסום תובנות בזמן אמת.
חברת Anthropic הציגה פונקציית מחקר חדשה ב-Claude AI, המאפשרת לו לבצע חקירות מקיפות באופן אוטונומי ולספק תגובות מנומקות עם ציטוטים מאומתים במהירות.
מימוש שרת Model Context Protocol (MCP) ל-Claude Desktop כדי לאפשר גישה לנתוני בורסה עדכניים דרך AlphaVantage API, כולל ניתוח סנטימנט ושינויים במניות.
האם מודלים גדולים של שפה צריכים חלונות הקשר עצומים? מאמר זה בוחן את היתרונות, החסרונות והפשרות הכלכליות של הגדלת גודל ההקשר.
GenomOncology חשפה את BioMCP, טכנולוגיית קוד פתוח פורצת דרך המאפשרת למערכות בינה מלאכותית גישה חלקה למידע רפואי מומחה, ומקדמת פריצות דרך מונעות בינה מלאכותית בתחום הביו-רפואי.
Red Hat משיקה את Konveyor AI, כלי הממנף בינה מלאכותית יוצרת וניתוח קוד סטטי כדי להאיץ ולפשט מודרניזציה של יישומים לענן ול-Kubernetes. משתלב עם VS Code ומשתמש ב-RAG לשיפור הדיוק.
נוף הבינה המלאכותית מתפתח במהירות. מעבר לחידוש, המיקוד עובר לפריסה אסטרטגית והבנת ההבדלים בין סוגי AI, במיוחד בין מודלים יוצרים למודלי הסקה. הבנה זו חיונית לאסטרטגיה עסקית יעילה, שכן חברות משקיעות הון משמעותי ביוזמות AI ומצפות לתשואות גבוהות. הבחירה בכלי הנכון תלויה בהבנת תפקודיהם ומגבלותיהם.
Mistral AI משיקה את Mistral OCR, שירות זיהוי תווים אופטי (OCR) המופעל על ידי מודלי שפה גדולים (LLMs). הוא נועד להבין מסמכים מורכבים ורב-מודאליים, תוך שמירה על הקשר ומבנה, וחילוץ תמונות משובצות.
