मेटाने Llama 4 AI मॉडेल सादर केले: Scout, Maverick आणि भविष्यातील Behemoth. हे मॉडेल्स Meta च्या ॲप्समध्ये वापरले जातील आणि विकासकांसाठी उपलब्ध असतील. यात मोठे कॉन्टेक्स्ट विंडो आणि MoE आर्किटेक्चर आहे. 'ओपन-सोर्स' परवान्यावर चर्चा.
Meta ने Llama 4 AI मॉडेल सादर केले आहे, ज्यात मल्टीमोडल क्षमता आणि मोठी कॉन्टेक्स्ट विंडो आहे. DeepSeek R1 ला आव्हान देत, Meta ने Maverick (400B) आणि Scout (109B) ओपन-सोर्समध्ये उपलब्ध केले आहेत, तर Behemoth (2T) लवकरच येणार आहे. हे MoE आर्किटेक्चरवर आधारित आहेत.
Meta ने Llama 4 सिरीज सादर केली आहे, जी त्यांच्या ओपन मॉडेल्सची पुढची पिढी आहे. यात Scout, Maverick, आणि Behemoth यांचा समावेश आहे. हे मॉडेल्स विविध कामांसाठी डिझाइन केले आहेत आणि AI क्षेत्रातील स्पर्धा वाढवण्याची शक्यता आहे.
Meta चा पुढील पिढीचा AI मॉडेल, Llama 4, अपेक्षित एप्रिल लाँचमध्ये तांत्रिक अडचणींमुळे विलंबाचा सामना करत आहे. OpenAI सारख्या प्रतिस्पर्धकांपेक्षा कामगिरीत मागे पडल्याने Meta च्या AI क्षेत्रातील स्थानावर प्रश्नचिन्ह निर्माण झाले आहे. कंपनीच्या API धोरणावर आता अधिक लक्ष केंद्रित केले जात आहे.
Meta लवकरच Llama 4 सादर करण्याच्या तयारीत आहे, पण विकास आणि स्पर्धेतील आव्हानांमुळे विलंब होत आहे. अब्जावधी डॉलर्सची गुंतवणूक, गुंतवणूकदारांचा दबाव आणि DeepSeek सारख्या स्पर्धकांचा उदय या पार्श्वभूमीवर Meta ची ही रणनीती महत्त्वाची आहे.
टेक जगातील दिग्गज मार्क अँड्रेसन यांनी एका विस्मयकारक घटनेवर प्रकाश टाकला: Meta च्या Llama AI मॉडेलची एक छोटी आवृत्ती फक्त 128MB RAM असलेल्या Windows 98 संगणकावर यशस्वीरित्या चालवण्यात आली. हे तंत्रज्ञानाच्या क्षमतेची आठवण करून देते आणि संगणकीय इतिहासावर प्रश्नचिन्ह निर्माण करते.
NVIDIA ने FFN फ्यूजन तंत्र सादर केले आहे, जे Large Language Models (LLMs) मधील अनुक्रमिक अडथळे दूर करते. हे तंत्र इन्फरन्स गती वाढवते, खर्च कमी करते आणि Llama-405B पासून Ultra-253B-Base मॉडेल तयार करताना कार्यक्षमता सिद्ध करते. यामुळे AI अधिक सुलभ होते.
Meta ने इंडोनेशियामध्ये Meta AI आणि AI Studio सादर केले आहे. हे WhatsApp, Facebook, Instagram वापरकर्त्यांना Llama 3.2 वर आधारित AI सहाय्यक आणि 'Imagine' इमेज निर्मिती साधन देते. विक्रेत्यांसाठी, AI-आधारित क्रिएटर शोध आणि Partnership Ads सुधारणा आणल्या आहेत, ज्यामुळे विपणन अधिक प्रभावी होईल.
LLMs (Llama, Mistral) ला मटेरियल सायन्स सारख्या तांत्रिक क्षेत्रांसाठी अनुकूल करण्यासाठी फाइन-ट्यूनिंग (CPT, SFT, DPO/ORPO) आणि SLERP मर्जिंग तंत्रांचा वापर. यातून नवीन क्षमता कशा उदयाला येतात याचे विश्लेषण.
Nvidia ने Project G-Assist सादर केले आहे, जे GeForce RTX GPUs वर स्थानिक पातळीवर चालणारे AI सहाय्यक आहे. हे गेमर्सना संदर्भ-संबंधित मदत आणि सिस्टम व्यवस्थापन क्षमता प्रदान करते, क्लाउड-आधारित उपायांपेक्षा वेगळे आहे. हे सध्या प्रायोगिक टप्प्यात आहे.
