Dostrajanie (fine-tuning) dużych modeli językowych (LLM) do specyficznych zadań i zbiorów danych. Alternatywa dla RAG, szczególnie dla kodu i dokumentacji. Zalety, ograniczenia i zastosowania w różnych branżach, w tym przykłady z życia.
Google pogłębia zaangażowanie w AI w medycynie. Nowe modele TxGemma przyspieszają odkrywanie leków. Współpraca z Nvidia i Alphabet. Capricorn personalizuje leczenie raka. Asystent AI dla naukowców. Ulepszenia wyszukiwania zdrowia. Health Connect API. Pixel Watch 3 z wykrywaniem utraty tętna.
Google przedstawia TxGemma, specjalistyczne modele AI oparte na Gemma, zaprojektowane do przyspieszenia procesu opracowywania nowych leków. Modele te rozumieją tekst i struktury molekularne, umożliwiając przewidywanie właściwości terapeutycznych i wspierając badania nad nowymi lekami. Inicjatywa ta jest częścią szerszych działań Google w dziedzinie zdrowia.
Wizyta Lisy Su w Chinach podkreśla strategiczne skupienie AMD na rynku AI PC. Firma wzmacnia współpracę, prezentuje innowacje (Ryzen 9000HX, Ryzen 9 9950X3D) i dąży do integracji z chińskimi modelami AI (DeepSeek, Qwen). Kluczowe są partnerstwa (Microsoft, Lenovo) i rozwój ekosystemu aplikacji AI.
Modele Llama AI firmy Meta osiągnęły miliard pobrań. Sukces open-source, ale akcje firmy spadły we wtorek o 3,58%. Meta pracuje nad Llama 4, szkoloną na 100 000 GPU Nvidia H100. Inwestorzy mogą być ostrożni z powodu konkurencji, regulacji i monetyzacji.
Decyzja Mety o otwarciu modeli Llama AI pobudza innowacje. Umożliwia firmom tworzenie przełomowych narzędzi, przekształcając amerykańską gospodarkę. Llama demokratyzuje dostęp do AI, napędzając wzrost, wydajność i możliwości, szczególnie dla małych firm i startupów.
Francuski Mistral AI współpracuje z singapurskim Ministerstwem Obrony, DSTA i DSO, aby ulepszyć planowanie wojskowe i podejmowanie decyzji za pomocą generatywnej AI. Dostosowane modele LLM i MoE będą wdrażane w bezpiecznych środowiskach, zwiększając możliwości dowódców SAF.
NVIDIA prezentuje platformę danych AI, referencyjny projekt dla infrastruktury AI. Wiodący dostawcy technologii adaptują ją do tworzenia infrastruktury dla wnioskowania AI, opartej o pamięć masową, agentów zapytań AI, akcelerowane obliczenia, sieci i oprogramowanie NVIDIA.
Prezes Nvidii, Jensen Huang, twierdzi, że obawy dotyczące wpływu modelu R1 chińskiego startupu DeepSeek są nieuzasadnione. Zaawansowane modele AI, wbrew spekulacjom, zwiększają zapotrzebowanie na infrastrukturę obliczeniową, a nie zmniejszają jej. Nvidia pozostaje pewna swojej pozycji na rynku.
Jensen Huang, CEO Nvidia, przewiduje ogromny wzrost zapotrzebowania na moc obliczeniową, napędzany przez rozumowanie i agentowe aplikacje AI. Modele takie jak DeepSeek R1 to katalizator, a nie kryzys. Nvidia stawia na Blackwell Ultra, Vera Rubin i CUDA, umacniając swoją pozycję w erze AI.
