Siglata un'alleanza strategica in Francia: Mistral AI, startup parigina di AI generativa, ottiene un contratto pluriennale da 100 milioni di euro con il colosso dello shipping CMA CGM. L'accordo quinquennale mira a integrare l'AI nelle operazioni marittime e media, evidenziando il supporto europeo all'innovazione tecnologica locale.
Meta presenta la suite di modelli AI Llama 4: Scout e Maverick disponibili ora, Behemoth in sviluppo. Integrati nelle app Meta, usano l'architettura MoE e sono 'open source' con restrizioni per grandi aziende. Meta sfida OpenAI e Google, puntando su prestazioni elevate, efficienza e accessibilità per la comunità degli sviluppatori.
Meta lancia la famiglia Llama 4, modelli AI open-source con capacità multimodali native, vaste finestre di contesto (fino a 10M token) e architettura MoE. Include Maverick (400B), Scout (109B) e l'anteprima di Behemoth (2T). Una risposta a DeepSeek R1, rafforzando l'impegno open-source di Meta con focus su ragionamento e sicurezza.
Meta lancia la serie Llama 4 (Scout, Maverick, Behemoth), modelli AI open source con architettura MoE. Disponibili Scout e Maverick, Behemoth in sviluppo. Meta AI aggiornato. Licenze con restrizioni UE e per grandi aziende. Modelli più propensi a rispondere a domande 'controverse'.
Il lancio di Llama 4 di Meta affronta ritardi e problemi di performance rispetto ai rivali come OpenAI. I benchmark sono cruciali. Meta punta su un'API business-friendly per compensare, mentre la concorrenza si intensifica e il mercato reagisce con nervosismo, influenzando le azioni della società nella serrata corsa all'intelligenza artificiale.
Meta si prepara a lanciare Llama 4, affrontando ritardi dovuti a benchmark interni e concorrenza (OpenAI, DeepSeek). Investimenti massicci ($65B) sotto esame. Il modello potrebbe usare MoE e avere un rilascio graduale (prima Meta AI, poi open-source), evolvendo da Llama 3. Una mossa strategica cruciale nella corsa all'IA.
Marc Andreessen evidenzia l'IA Llama di Meta funzionante su Windows 98 con 128MB RAM. Un'impresa tecnica di Exo Labs che supera sfide hardware, trasferimento dati e compilazione. Solleva interrogativi sulla storia dell'informatica e sulla scalabilità dell'IA, contrastando con le moderne esigenze di risorse come quelle dei PC Copilot+.
La FFN Fusion di NVIDIA migliora l'efficienza dei Large Language Model (LLM) parallelizzando i layer Feed-Forward Network (FFN), superando i colli di bottiglia sequenziali. Riduce latenza di inferenza e costi computazionali senza compromettere le prestazioni, come dimostrato trasformando Llama-405B nel più veloce e piccolo Ultra-253B-Base, mantenendo alti punteggi benchmark e riducendo la KV cache.
Meta introduce Meta AI e AI Studio in Indonesia, potenziati da Llama 3.2 con supporto per Bahasa Indonesia. L'iniziativa mira a migliorare l'esperienza utente su WhatsApp, Facebook e Instagram e offre nuovi strumenti AI per i marketer, inclusa la ricerca avanzata di creator e funzionalità migliorate per le Partnership Ads.
Esplorazione dell'adattamento dei Large Language Models (LLM) a domini tecnici come la scienza dei materiali tramite fine-tuning (CPT, SFT, DPO, ORPO) e fusione di modelli (SLERP). Si analizza come la fusione possa sbloccare capacità emergenti, specialmente in modelli più grandi come Llama e Mistral, superando i limiti dei singoli modelli.
