Dnotitia, южнокорейский стартап, вошла в список AI 100 от CB Insights за 2025 год, как одна из самых перспективных компаний в сфере искусственного интеллекта, благодаря инновационным решениям в области AI и полупроводников.
Чтобы получить максимальную выгоду от ИИ, предприятия должны понимать экономику инференса. Эта статья охватывает ключевые концепции, законы масштабирования и стратегии для создания эффективных и масштабируемых AI-решений.
Руководство по масштабированию LLM для production, включая API, on-premise развертывание и использование Kubernetes с vLLM для моделей, таких как Gemma и Llama 3.
Узнайте, как использовать пользовательские коннекторы Amazon Bedrock Knowledge Bases для потоковой передачи данных из Kafka для создания RAG-приложений в реальном времени, обеспечивающих более глубокий анализ и персонализированные взаимодействия.
Anthropic представила функцию Research в Claude AI, позволяющую модели проводить автономные исследования и предоставлять обоснованные ответы со ссылками. Интеграция с Google Workspace и RAG улучшает доступ к информации и контексту.
MCP-сервер для Claude Desktop обеспечивает доступ к данным в реальном времени через AlphaVantage API: анализ новостей, лидеры роста и другие финансовые показатели.
Гонка контекста в ИИ: действительно ли больше значит лучше для LLM? Обсуждаются технические и экономические компромиссы, проблемы бенчмаркинга и развивающиеся корпоративные рабочие процессы, формирующие будущее LLM с большим контекстом.
GenomOncology представила BioMCP, открытый протокол для доступа ИИ к медицинской информации, расширяя поиск, извлечение данных из клинических испытаний и генетических ресурсов, стимулируя прогресс в биомедицине.
Red Hat представляет Konveyor AI 0.1: инструмент на базе генеративного ИИ и статического анализа для упрощения и ускорения модернизации облачных приложений. Интегрируется в VS Code, использует RAG для точности и поддерживает кастомные правила, облегчая переход на Kubernetes и современные архитектуры.
Ландшафт ИИ быстро меняется. Компании инвестируют, увлеченные генеративными моделями вроде ChatGPT. Однако растет и значение 'рассуждающего' ИИ. Понимание различий между генерацией и рассуждением критически важно для эффективной бизнес-стратегии и выбора правильных инструментов ИИ для решения конкретных задач.
