Tag: Llama

Meta Revela Llama 4: Nova Geração de IA no Ecossistema

Meta lança Llama 4, nova IA para seu assistente no WhatsApp, Messenger, Instagram e web. Modelos Scout (eficiente) e Maverick (potente) usam arquitetura MoE. Scout tem janela de contexto de 10M tokens. Behemoth, modelo mais potente, está em treino. Uma nova era para o ecossistema Llama.

Meta Revela Llama 4: Nova Geração de IA no Ecossistema

Meta Apresenta Llama 4: Nova Geração de IA na Arena

Meta lança a série Llama 4, avançando a IA com os modelos Scout e Maverick já disponíveis e o Behemoth em treino. A iniciativa visa desafiar rivais e integrar IA avançada nas plataformas Meta, usando arquitetura Mixture of Experts e uma estratégia de distribuição dupla, embora com licença 'open-source' controversa.

Meta Apresenta Llama 4: Nova Geração de IA na Arena

Mistral AI e CMA CGM: Pacto Tecnológico de €100 Milhões

Aliança estratégica em França: Mistral AI, startup de IA generativa, e a gigante de transporte CMA CGM firmam contrato de €100 milhões. O acordo de cinco anos visa integrar IA avançada nas operações da CMA CGM e suas mídias, impulsionando a inovação tecnológica europeia.

Mistral AI e CMA CGM: Pacto Tecnológico de €100 Milhões

Meta Expande Horizontes de IA com a Suite Llama 4

Meta revela a série Llama 4, com Llama 4 Scout e Maverick, visando diferentes escalas. Um modelo mais potente, Llama 4 Behemoth, está em desenvolvimento. Esta iniciativa destaca o compromisso da Meta em avançar LLMs e competir com gigantes como OpenAI, Google e Anthropic, disponibilizando modelos para desenvolvedores.

Meta Expande Horizontes de IA com a Suite Llama 4

Meta Lança Llama 4: Poder Multimodal e Contexto Vasto

Meta lança a família Llama 4 (Maverick, Scout, Behemoth) em resposta à concorrência. Com multimodalidade nativa, janelas de contexto vastas (até 10M tokens) e arquitetura MoE, os modelos open-source visam liderança em IA, focando em raciocínio e eficiência. Benchmarks posicionam Llama 4 competitivamente contra GPT-4, Gemini e DeepSeek.

Meta Lança Llama 4: Poder Multimodal e Contexto Vasto

Meta Apresenta Llama 4: Nova Geração de Modelos de IA

Meta lança a série Llama 4: Scout, Maverick e Behemoth. Modelos abertos com arquitetura MoE, treino multimodal e capacidades avançadas. Inclui restrições de licenciamento para a UE e grandes empresas. Ajustes na resposta a tópicos controversos visam equilíbrio. Integração no Meta AI expande o alcance.

Meta Apresenta Llama 4: Nova Geração de Modelos de IA

Lançamento do Llama 4 da Meta: Águas Turbulentas na IA

A Meta enfrenta desafios com o lançamento do Llama 4, seu próximo modelo de linguagem. Atrasos e problemas técnicos levantam dúvidas sobre sua competitividade contra rivais como OpenAI, impactando a confiança do mercado e as ações da empresa na corrida pela supremacia em IA.

Lançamento do Llama 4 da Meta: Águas Turbulentas na IA

A Aposta Arriscada da Meta: A Chegada Iminente do Llama 4

Na corrida pela supremacia em IA, a Meta prepara o lançamento do Llama 4, seu próximo grande modelo de linguagem. Previsto para este mês, segundo o The Information, o lançamento já foi adiado duas vezes, refletindo desafios técnicos e a necessidade de atender altas expectativas. A data pode ser adiada novamente.

A Aposta Arriscada da Meta: A Chegada Iminente do Llama 4

Ecos do Futuro Passado: IA da Meta Desperta no Windows 98

Uma versão compacta da IA Llama da Meta rodou em um PC com Windows 98 e 128MB de RAM. Marc Andreessen comentou sobre a façanha, destacando desafios técnicos e questionando a trajetória da computação. O experimento contrasta fortemente com os modernos PCs Copilot+ e a integração profunda da IA atual.

Ecos do Futuro Passado: IA da Meta Desperta no Windows 98

FFN Fusion da NVIDIA Acelera Eficiência de LLMs

NVIDIA apresenta FFN Fusion, uma técnica que supera gargalos sequenciais em LLMs ao fundir camadas FFN. Isso aumenta a eficiência da inferência, reduzindo latência e custos, como demonstrado na transformação do Llama-405B para o Ultra-253B-Base, mantendo alto desempenho.

FFN Fusion da NVIDIA Acelera Eficiência de LLMs