Google memperkenalkan model Quantization-Aware Training (QAT) untuk Gemma 3. Model ini mengurangi penggunaan memori sambil mempertahankan kualitas tinggi, memungkinkan implementasi di berbagai perangkat keras.
Gemini AI Google mencapai 350 juta pengguna bulanan, namun masih di belakang ChatGPT dan Meta AI. Persaingan ketat mendorong Google untuk terus berinovasi dan memperluas jangkauannya di pasar AI.
Bagi Mercedes-Benz, keberadaan yang kuat di Tiongkok bukan hanya pilihan, tetapi keharusan strategis. Inovasi dinamis dan jaringan pemasok canggih Tiongkok menjadikannya komponen penting dari strategi global Mercedes-Benz.
Microsoft memperkenalkan LLM 1-bit, BitNet b1.58 2B4T, yang menawarkan efisiensi tinggi dan aksesibilitas untuk GenAI pada CPU biasa.
Nvidia meluncurkan NeMo microservices, alat lengkap untuk mempercepat pengembangan agen AI. Ini menandai kemajuan besar dalam otomatisasi dan produktivitas berbasis AI.
Nvidia meluncurkan NeMo microservices untuk integrasi agen AI ke alur kerja enterprise. Alat ini membantu perusahaan memaksimalkan investasi AI mereka dan mengotomatiskan tugas.
OpenAI sedang mengembangkan model AI 'terbuka'. Tujuannya model ini lebih unggul dari model AI terbuka lain dengan lisensi fleksibel, mempercepat inovasi, dan mengatasi kekhawatiran tentang AI.
GPT-4.1 OpenAI diklaim unggul, namun evaluasi awal justru menunjukkan kurang selaras dari pendahulunya. Hal ini menimbulkan pertanyaan tentang arah dan kompromi pengembangan AI.
GPT-4.1 OpenAI dirilis dengan klaim peningkatan, namun pengujian independen menunjukkan potensi masalah konsistensi dan perilaku yang tidak diinginkan dibandingkan versi sebelumnya. Ini menimbulkan pertanyaan tentang keamanan dan keandalan model AI yang lebih baru.
RAGEN, sistem baru latih agen AI lebih andal. Atasi tantangan interaksi kompleks dengan pembelajaran pengalaman dan optimasi pengambilan keputusan yang stabil.
