💰 Amazon-ი ChatGPT-ის დეველოპერში 10 მილიარდი დოლარის ინვესტიციის ჩადებას მოლაპარაკებებს აწარმოებს
როგორც ამბობენ, Amazon-ი OpenAI-ში 10 მილიარდ დოლარზე მეტის ჩადებას განიხილავს და თუ ეს რეალურად მოხდება, OpenAI-ის შეფასება „მოიცადეთ, სერიოზულად?“ 500 მილიარდ დოლარს გადააჭარბებს. ის პოზიციონირდება, როგორც დაფინანსებისა და სტრატეგიული თანხვედრის ნაზავი... პლუს ყველაზე მარტივი მოტივატორი: გამოთვლითი ტექნოლოგიებისადმი მოთხოვნილება.
ანგარიშში ასევე ნათქვამია, რომ OpenAI-ს შეუძლია უფრო მეტად დაეყრდნოს AWS-ის სიმძლავრეს და პოტენციურად დაიწყოს Amazon-ის Trainium ჩიპების გამოყენება, რაც ფაქტობრივად ამ ყველაფერს მოდელის მასშტაბირების შემდეგი ტალღის მიწოდების ხაზად აქცევს (ან ასე ჩანს - ეს მოლაპარაკებები შეიძლება მერყეობდეს).
🔗 წაიკითხეთ მეტი
🧑💻 დეველოპერებს ახლა შეუძლიათ აპლიკაციების გაგზავნა ChatGPT-ზე
OpenAI-მ აპლიკაციების წარდგენა განსახილველად და გამოსაქვეყნებლად ChatGPT-ში გახსნა, პროდუქტში არსებული აპლიკაციების დირექტორიასთან ერთად, სადაც ადამიანებს შეუძლიათ დაათვალიერონ გამორჩეული აპლიკაციები ან მოძებნონ გამოქვეყნებული ნებისმიერი რამ. აპლიკაციების გააქტიურება შესაძლებელია საუბრის შუაში @ხსენებების საშუალებით ან ინსტრუმენტების მენიუდან არჩევა - ძალიან „აპლიკაციებია, მაგრამ ჩატისთვის დამახასიათებელი“.
ისინი ასევე ავრცელებენ Apps SDK-ს (ბეტა ვერსია) და დეველოპერული რესურსების პაკეტს (მაგალითები, UI ბიბლიოთეკა, სწრაფი დაწყება). მონეტიზაცია ამ ეტაპზე ფრთხილია - ძირითადად ბმულები ტრანზაქციების დასასრულებლად გამოიყენება - თუმცა საკმაოდ ნათელია, რომ OpenAI-ს სურს, რომ ეს რეალურ ეკოსისტემად გადაიზარდოს.
🔗 წაიკითხეთ მეტი
🗞️ წარმოგიდგენთ OpenAI აკადემიას საინფორმაციო ორგანიზაციებისთვის
OpenAI-მ ჟურნალისტებისთვის, რედაქტორებისა და გამომცემლებისთვის განკუთვნილი სასწავლო ცენტრი შექმნა, რომელიც ისეთ პარტნიორებთან ერთად შეიქმნა, როგორიცაა American Journalism Project და The Lenfest Institute. პრეზენტაცია: პრაქტიკული ტრენინგი და სახელმძღვანელოები, რომლებიც რედაქციებს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებაში დაეხმარება პროცესისადმი ნდობის შელახვის გარეშე.
აკადემიის სასტარტო სია მოიცავს „ჟურნალისტებისთვის ხელოვნური ინტელექტის აუცილებლობას“, ასევე ისეთ გამოყენების შემთხვევებს, როგორიცაა საგამოძიებო/ფონური კვლევა, თარგმანი, მონაცემთა ანალიზი და წარმოების ეფექტურობა. ასევე შესამჩნევია აქცენტი პასუხისმგებლიან გამოყენებასა და შიდა მმართველობაზე - რადგან, დიახ, ვიღაცამ უნდა დაწეროს პოლიტიკის დოკუმენტი, რომლის დაწერაც არავის სურს.
🔗 წაიკითხეთ მეტი
⚡ Gemini 3 Flash: სიჩქარისთვის შექმნილი სასაზღვრო ინტელექტი
Google-მა Gemini 3 Flash უფრო სწრაფი და ეკონომიური მოდელის სახით წარმოადგინა და ის Gemini აპლიკაციასა და ძიებაში ხელოვნური ინტელექტის რეჟიმში ნაგულისხმევ ფუნქციად აქცია. ძირითადი შინაარსია „პროფესიონალური დონის მსჯელობა, Flash-ის დონის სიჩქარე“, რაც სლოგანს ჰგავს... მაგრამ ასევე აღწერს მთელ ამჟამინდელ რბოლას.
ის ასევე ვრცელდება დეველოპერებისა და საწარმოების სხვადასხვა ზედაპირებზე (Gemini API, AI Studio, Vertex AI და სხვა). უცნაურად დიდი ქვეტექსტი: Google-ს სურს, რომ ეს მოდელი ყველგან იყოს, სადაც ადამიანები უკვე იმყოფებიან, ამიტომ გადართვის ხარჯები სიმძიმის შეგრძნებას იწვევს.
🔗 წაიკითხეთ მეტი
🧩 OpenUSD და NVIDIA Halo-ები აჩქარებენ უსაფრთხოებას რობოტაქსისა და ფიზიკური ხელოვნური ინტელექტის სისტემებისთვის
NVIDIA აერთიანებს სიმულაციის სტანდარტებსა და უსაფრთხოების სამუშაო პროცესებს უფრო თანმიმდევრულ „ფიზიკურ ხელოვნური ინტელექტის“ დასტაში - რობოტებსა და ავტონომიურ მანქანებს, რომლებსაც რეალურ სამყაროში ქაოსის გადარჩენა უწევთ. მთავარი ინგრედიენტია OpenUSD Core Specification 1.0, რომელიც მიზნად ისახავს 3D/სიმულაციური პროცესების უფრო პროგნოზირებად და სხვადასხვა ინსტრუმენტებს შორის თავსებადობის გაზრდას.
უსაფრთხოების მხრივ, NVIDIA ხაზს უსვამს Halos AI Systems Inspection Lab-ს (და სერტიფიცირების პროგრამას) რობოტაქსის ფლოტებისთვის, აუდიოვიზუალური სისტემებისთვის, სენსორებისა და პლატფორმებისთვის. დასახელებული პირველი მონაწილეები არიან Bosch, Nuro და Wayve, ხოლო Onsemi პირველმა გაიარა შემოწმება - სასიამოვნო პატარა „ნიშნის განბლოკვის“ მომენტი.
🔗 წაიკითხეთ მეტი
🧪 კალიფორნიის უნივერსიტეტის სან დიეგოს ლაბორატორია NVIDIA DGX B200 სისტემით გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის კვლევას ავითარებს
სან დიეგოს კალიფორნიის უნივერსიტეტის Hao AI ლაბორატორიამ NVIDIA DGX B200 სისტემა მიიღო, რათა დაბალი შეყოვნების მქონე LLM ინფერენციის კვლევა წაეწყვიტა - ეს არის არამომხიბვლელი სისტემა, რომელიც წყვეტს, „ხელოვნური ინტელექტი მყისიერად იგრძნობა“ თუ „ხელოვნური ინტელექტი სადღეგრძელოს ლოდინის შეგრძნებას“ იწვევს. NVIDIA ასევე აღნიშნავს, რომ Dynamo-ს მსგავსი წარმოების ინფერენციული სისტემები ლაბორატორიის მუშაობის კონცეფციებს ეყრდნობა, მათ შორის DistServe-ს.
სიუჟეტი მკვეთრად ეყრდნობა „კარგ წარმადობას“ და გამტარუნარიანობას - ძირითადად, წარმადობას, რომელიც მაინც აღწევს შეყოვნების სამიზნეებს. ისინი ასევე აღწერენ წინასწარი შევსების და დეკოდირების გაყოფას სხვადასხვა GPU-ებს შორის რესურსების ჩარევის შესამცირებლად, რაც, დიახ, ნერდულია, მაგრამ ეს ისეთი ნერდულია, რომელიც ცვლის პროდუქტის შეგრძნებას.
🔗 წაიკითხეთ მეტი
🏗️ Hut 8-მა ხელი მოაწერა 245 მეგავატიანი სიმძლავრის ხელშეკრულებას Fluidstack-თან, Anthropic-თან მრავალგიგავატიანი პარტნიორობის ფარგლებში.
Hut 8-მა ხელი მოაწერა გრძელვადიან ხელშეკრულებას 245 მეგავატი სიმძლავრის მინიჭებაზე River Bend-ის კამპუსში, რომლის ღირებულებაც 7 მილიარდი დოლარია (შესაძლებლობები, რომლებიც მის ფასს გაცილებით მაღალს გახდის). Anthropic საბოლოო მომხმარებლის როლს ასრულებს უფრო ფართო პარტნიორობის მეშვეობით - ეს არის კრიპტო-მაინინგის ინფრასტრუქტურა, რომელიც კვლავ გარდაიქმნება ხელოვნური ინტელექტის ძლიერ ძალად, უბრალოდ... უფრო დიდ ძალად.
ასევე არსებობს პირველი შეთავაზების უფლება რივერ ბენდში დამატებით 1 გიგავატამდე სიმძლავრისთვის, პლუს მსხვილი ბანკების დაფინანსება და Google-ის ბექსტოპი. გულწრფელად რომ ვთქვა, მთელი ამბავი ასე იკითხება: „ხელოვნურ ინტელექტს სურს ძალაუფლება და უძრავი ქონება - და ეს გუშინ სურს“.
🔗 წაიკითხეთ მეტი