A.X 4.0 di SK Telecom: analisi del modello linguistico
SK Telecom ha lanciato A.X 4.0, un LLM addestrato in coreano basato su Qwen. Analisi di performance, specifiche tecniche e piani futuri.
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DMind presenta DMind-1, un modello linguistico open source per applicazioni Web3. Ottimizzato da Qwen3-32B di Alibaba, offre prestazioni SOTA in blockchain, DeFi e NFT.
Alibaba ZEROSEARCH riduce i costi di training AI del 90% simulando ricerche API. Impatto su competizione e innovazione AI globale.
Un fondo quantitativo di Shanghai rivendica una svolta nell'addestramento AI, potenzialmente superando DeepSeek 2.0, grazie a una nuova tecnica presentata a una conferenza internazionale.
Mistral AI lancia Medium 3, un modello linguistico progettato per le imprese. Offre un equilibrio tra costi, performance robuste e opzioni di implementazione adattabili.
Joey Conway di NVIDIA rivela Llama Nemotron Ultra e Parakeet, modelli innovativi open-source per AI e ASR, accelerando innovazione e democratizzazione tecnologica.
L'avanzata di Phi-4 di Microsoft con il Reinforcement Learning, superando modelli più grandi in coding e matematica.
Gemma di Google raggiunge 150 milioni di download. Analisi approfondita sulla sua crescente popolarità, confronto con Llama e implicazioni per il futuro dell'AI.
Nemotron-Tool-N1 utilizza il reinforcement learning per migliorare l'uso di strumenti nei LLM, superando i limiti dell'addestramento supervisionato tradizionale e aprendo nuove possibilità.
Come la Malesia può sfruttare la rivoluzione dell'AI open source cinese per rafforzare la propria autonomia tecnologica e stimolare l'innovazione locale.