Google memperkenalkan model Latihan Sedar Kuantisasi (QAT) untuk 'Gemma 3', mengurangkan keperluan memori sambil mengekalkan kualiti tinggi dan membolehkan penggunaan pada perkakasan yang lebih pelbagai.
Gemini Google mencapai 350 juta pengguna bulanan, tetapi masih di belakang ChatGPT dan Meta AI. Google sedang berusaha meningkatkan daya tarikan dan mengembangkan pangkalan pengguna Gemini dalam arena AI yang kompetitif.
Bagi Mercedes-Benz, kehadiran yang signifikan di China adalah satu keperluan strategik, didorong oleh inovasi dan rangkaian pembekal yang canggih di negara itu.
Microsoft memperkenalkan LLM 1-bit, BitNet b1.58 2B4T, latih asli dengan pemberat 1-trit. Lebih cekap, kurangkan footprint memori & penggunaan tenaga untuk AI generatif.
Nvidia melancarkan NeMo microservices untuk mempercepat pembangunan ejen AI yang canggih, membolehkan inferens AI dan sistem maklumat berskala besar.
NeMo Nvidia lancarkan suite alat untuk integrasi lancar ejen AI ke dalam aliran kerja perusahaan. Tujuannya adalah untuk menyediakan sumber yang diperlukan untuk membina dan mengurus ejen AI yang boleh mengautomasikan tugas dan kekal dikemas kini.
OpenAI dilaporkan sedang membangunkan model AI 'terbuka'. Pelancaran dijangka awal musim panas 2025. Inisiatif ini menandakan perubahan besar untuk syarikat, yang menghadapi tekanan untuk menerima prinsip sumber terbuka dalam pembangunan AI.
GPT-4.1 OpenAI didakwa cemerlang dalam mengikuti arahan. Namun, penilaian awal menunjukkan ia kurang boleh dipercayai berbanding pendahulunya, menimbulkan persoalan tentang hala tuju pembangunan AI dan kompromi antara kuasa dan etika.
GPT-4.1 OpenAI dikatakan lebih baik, tetapi ujian menunjukkan isu konsistensi. Laporan teknikal tidak lengkap menimbulkan kebimbangan tentang tingkah laku dan keselamatan model ini berbanding versi sebelumnya.
RAGEN ialah sistem baharu untuk melatih ejen AI yang boleh dipercayai. Ia menggunakan pembelajaran pengukuhan (RL) untuk mengelakkan perangkap 'Echo Trap' dan meningkatkan prestasi dalam senario interaktif.
