Odaily Planet Daily News Lightning Labs lançou novas ferramentas Bitcoin de inteligência artificial projetadas para permitir que os desenvolvedores integrem perfeitamente o Bitcoin e a Lightning Network em seus aplicativos de inteligência artificial. , enviar/receber Bitcoin na Lightning Network e interagir com os nós daemon da Lightning Network. Além disso, esta versão inclui o servidor proxy reverso Aperture, que oferece suporte ao Lightning Node Connect e fornece preços dinâmicos de endpoint de API. Essas ferramentas aprimorarão a acessibilidade e a funcionalidade da infraestrutura de IA. (O bloco)

Babbitt News, 9 de junho, de acordo com o relatório Chosun Ilbo, foi confirmado que a Samsung está desenvolvendo totalmente seu próprio modelo de linguagem grande AI (LLM) para uso interno. Este produto é semelhante ao ChatGPT. Ele foi desenvolvido desde junho e é liderado pelo Samsung Research Institute. Fontes disseram que quase todos os recursos de computação GPU da Samsung foram investidos em treinamento de modelos em larga escala. A empresa planeja concluir o desenvolvimento da primeira versão do LLM dentro de dois meses. No momento, a Samsung planeja usar esse grande modelo para resumo de documentos, desenvolvimento de software e tradução de idiomas, e ainda não decidiu se fornecerá o produto aos consumidores.

Notícias PANews em 2 de junho, de acordo com a PR Newswire, a empresa de análise de blockchain Elliptic anunciou a integração do modelo de linguagem grande (LLM) ChatGPT em seu trabalho de coleta de inteligência e pesquisa fora da cadeia, ajudando pesquisadores e investigadores a sintetizar e organizar mais rapidamente a inteligência em novos fatores de risco em maior escala. A integração do ChatGPT permitirá que a Elliptic entenda exatamente a exposição ao risco de um cliente para tomar decisões mais informadas e seguras, disse a empresa.

De acordo com o relatório da 36 Krypton em 5 de junho, a empresa de dados de IA "Integer Intelligence" concluiu recentemente dezenas de milhões de rodadas de financiamento Pré A. Yishang Capital é o consultor financeiro exclusivo. Esta rodada de financiamento é usada principalmente para a atualização iterativa da plataforma inteligente de engenharia de dados (Plataforma ABAVA). Além disso, a inteligência inteira também integrará recursos de serviço de dados RLHF (aprendizado por reforço de feedback humano) para fornecer soluções para o desenvolvimento e iteração de modelos de linguagem grandes (LLM).

De acordo com o relatório da 36 Krypton em 5 de junho, a empresa de dados de IA "Integer Intelligence" concluiu recentemente dezenas de milhões de rodadas de financiamento Pré A. Yishang Capital é o consultor financeiro exclusivo. Esta rodada de financiamento é usada principalmente para a atualização iterativa da plataforma inteligente de engenharia de dados (Plataforma ABAVA). Além disso, a inteligência inteira também integrará recursos de serviço de dados RLHF (aprendizado por reforço de feedback humano) para fornecer soluções para o desenvolvimento e iteração de modelos de linguagem grandes (LLM).

金十数据5月21日讯，A Lenovo lançou o primeiro PC da próxima geração com Qualcomm Snapdragon XElite - Lenovo YogaSlim7x e Lenovo ThinkPad T14s Gen6. De acordo com as informações, esses dois AIPC's com o novo processador Snapdragon XElite estão equipados com CPU Oryon de 12 núcleos, GPU Adreno e HexagonNPU dedicada. Com as novas funcionalidades avançadas da Microsoft e Copilot+, os usuários podem usar a função de modelo de linguagem de grande escala (LLM) mesmo offline.

De acordo com a Interface News em 27 de junho, a empresa de banco de dados MongoDB anunciou que cooperará com o Google Cloud para acelerar o uso de IA generativa pelos desenvolvedores e o desenvolvimento de novos aplicativos. Os desenvolvedores podem aproveitar o MongoDB Atlas e a integração com o Google Cloud Vertex AI Large Language Model (LLM) para acelerar o desenvolvimento de software.

A IT House divulgou um artigo hoje afirmando que o volume de heap cego do modelo AI não é necessariamente melhor. Depende mais da qualidade dos dados de treinamento. A Microsoft lançou recentemente um modelo de linguagem phi-1 com 1,3 bilhão de parâmetros , usando treinamento de conjunto de dados de alta qualidade "nível de livro didático", diz-se que "o efeito real é melhor do que GPT 3.5 com 100 bilhões de parâmetros". O modelo é baseado na arquitetura Transformer, e a equipe da Microsoft usou dados "de nível de livro didático" da web e "conteúdo logicamente rigoroso" processado com GPT-3.5, bem como oito GPUs Nvidia A100, para concluir o treinamento em apenas 4 dias . A equipe da Microsoft disse que, em vez de aumentar o número de parâmetros do modelo, melhorar a qualidade do conjunto de dados de treinamento do modelo pode aumentar a precisão e a eficiência do modelo. Portanto, eles usaram dados de alta qualidade para treinar o modelo phi-1 . No teste, a pontuação do phi-1 atingiu 50,6%, o que é melhor do que o GPT-3,5 (47%) com 175 bilhões de parâmetros. A Microsoft também afirmou que o phi-1 será de código aberto no HuggingFace a seguir, e esta não é a primeira vez que a Microsoft desenvolve um pequeno LLM. Antes disso, eles criaram um Orca de 13 bilhões de parâmetros, que foi treinado usando dados sintéticos GPT-4. O desempenho também é melhor que o ChatGPT.

De acordo com o Securities Times, em 20 de junho, o Jinshan Office realizou um briefing de desempenho anual de 2022. Em relação ao desenvolvimento de produtos relacionados à IA, Zou Tao, presidente da empresa, disse que a IA é uma das importantes estratégias de produto da Kingsoft Office. Atualmente, a empresa opta por "andar sobre duas pernas" e primeiro optará por cooperar com prestadores de serviços técnicos relacionados a AIGC e LLM e realizar pesquisa e desenvolvimento de produtos por meio de capacitação técnica; ao mesmo tempo, eles também são continuando a contatar algumas excelentes empresas iniciantes. Além disso, as funções relacionadas ao "WPSAI" serão lançadas gradualmente, o que deverá capacitar totalmente toda a linha de produtos da empresa.

Segundo a Businesskorea, de acordo com fontes sul-coreanas, a divisão Device Solutions (DS) responsável pelos negócios de semicondutores da Samsung Electronics está desenvolvendo seu próprio modelo de linguagem grande (LLM) de GPT-3.5 ou superior. Inteligência artificial personalizada para melhorar a produtividade e o trabalho eficiência. É relatado que o serviço deve iniciar seu serviço básico já em dezembro deste ano e fornecer serviços de busca profissional, incluindo conhecimento e dados da empresa, em fevereiro do próximo ano.

Dados do dia 12 de junho da Jinshi mostram que, de acordo com a pesquisa do instituto global de pesquisa de mercado TrendForce, o primeiro trimestre viu o início da temporada fraca tradicional para terminais de consumo. Embora houvesse ocasionais pedidos urgentes na cadeia de fornecimento, na maioria dos casos, era apenas reposição de estoque para clientes individuais, resultando em um impulso ligeiramente fraco. Ao mesmo tempo, a demanda por aplicações automotivas e de controle industrial foi afetada por fatores como inflação, conflitos geopolíticos e energia. Somente os servidores de IA se destacaram como um ponto brilhante na cadeia de fornecimento do primeiro trimestre, devido ao investimento maciço de gigantes CSP globais e à onda de construção de grandes modelos de linguagem (LLM) por parte das empresas. Com base nesses fatores, o valor trimestral da produção dos dez principais fabricantes de wafer do mundo no primeiro trimestre caiu 4,3% para 29,2 bilhões de dólares.

De acordo com um relatório da Financial Associated Press em 14 de junho, o Bank of America Securities divulgou um relatório afirmando que a AMD anunciou recentemente seu mais recente chip de GPU AI "MI300 X" e prevê que o mercado de chips AI aumentará nos EUA US$ 30 bilhões este ano para US$ 150 bilhões em 2027. . No entanto, o banco permanece "neutro" em relação à AMD, já que a empresa não mencionou nenhum cliente comercial participando de seus novos produtos de GPU. A AMD ainda está muito atrás da Nvidia, já que a AMD não começará a testar chips de IA até o próximo trimestre. Em termos de tempo, quando a AMD começar a se estabilizar com aceleradores de GPU baseados em 5nm, a Nvidia poderá lançar sua GPU de arquitetura Blackwell otimizada para LLM baseada em 3nm de próxima geração, ampliando ainda mais sua liderança já considerável no mercado de IA.

De acordo com as notícias do PANews em 7 de julho, de acordo com o The Block, Lightning Labs lançou uma nova ferramenta bitcoin de inteligência artificial. As ferramentas são projetadas para ajudar os desenvolvedores a integrar perfeitamente o Bitcoin e a Lightning Network em seus aplicativos de IA. A suíte inclui o LLM Agent BitcoinTools, que permite aos desenvolvedores criar agentes de IA que podem manter saldos de Bitcoin, enviar/receber Bitcoin na Lightning Network e interagir com os nós do Lightning Network Daemon. Além disso, esta versão inclui o Aperture Reverse Proxy Server, que oferece suporte ao Lightning Node Connect e oferece preços dinâmicos de endpoint de API. Essas ferramentas aprimorarão a acessibilidade e a funcionalidade da infraestrutura de IA.

Odaily Planet Daily News A empresa de mineração de Bitcoin Hive Blockchain disse em uma teleconferência com analistas na sexta-feira que a empresa permitirá que os clientes treinem modelos de inteligência artificial de linguagem em grande escala em seu data center, em comparação com concorrentes como o ChatGPT da OpenAI. privacidade. Aydin Kilic, CEO e presidente da empresa, disse: "As empresas agora estão percebendo que não desejam fazer upload de dados confidenciais de clientes para empresas como a OpenAI, que possuem um LLM (Large Language Model) público. Queremos fornecer privacidade no Hive por meio de Hive Cloud, as empresas podem ter um contrato de serviço, possuir seus dados e sua privacidade e ainda executar cargas de trabalho de computação de IA em nossas GPUs." As ações da Hive subiram quase 2 por cento na Nasdaq na sexta-feira. (CoinDesk)

De acordo com um relatório da IT House em 25 de junho, o desenvolvedor Iván Martínez Toro lançou recentemente o modelo de código aberto PrivateGPT, que permite aos usuários fazer perguntas com base em seus próprios documentos sem conexão com a Internet. É relatado que o modelo de código aberto PrivateGPT pode ser executado localmente em dispositivos domésticos, e o modelo de linguagem grande (LLM) de código aberto chamado gpt4 precisa ser baixado antes de ser executado. Em seguida, instrua os usuários a colocar todos os arquivos relacionados em um diretório para que o modelo extraia todos os dados. Depois de treinar o LLM, o usuário pode fazer qualquer pergunta ao modelo e ele responderá usando o documento fornecido como contexto. PrivateGPT pode absorver mais de 58.000 palavras e atualmente requer muitos recursos de computação local (recomenda-se uma CPU de ponta) para configurar. Toro disse que o PrivateGPT está atualmente em fase de proof-of-concept (PoC), o que pelo menos prova que um grande modelo semelhante ao ChatGPT pode ser criado totalmente localmente. empresas para acessar personalização, segurança e privacidade ChatGPT para aumentar a produtividade.