Caută în știri_

11 rezultate pentru „multimodal model”

• 08:12aiMoonshot AI implementează Kimi K3.1 Pro pe GPU-uri AMD Instinct MI355XMoonshot AI a implementat modelul Kimi K3.1 Pro, cu 2,8 trilioane de parametri, pe GPU-uri AMD Instinct MI355X. Implementarea oferă suport pentru ATOM și vLLM în sarcini AI multimodale.
  
• 01.11 · 20:10aiMistral publică ponderile deschise pentru Mistral Large 4Mistral AI a publicat ponderile deschise pentru Mistral Large 4, supranumit „Le Chonk”, la trei săptămâni după lansarea inițială în versiune preview. Modelul are 1 trilion de parametri, dintre care 52 de miliarde sunt activi, și este multimodal nativ.
  
• 30.10 · 08:10aiLe Chonk: creat pentru programatori, apreciat de apărătoriMistral a publicat ponderile modelului Mistral Large 4, cunoscut și ca Le Chonk. Articolul îl descrie drept un model multimodal cu 1 trilion de parametri, antrenat în Europa și prezentat ca un model open-weight de top pentru programare.
  
• 11.10 · 20:13aiAI care ascultă și citește: Deep Learning multimodal punctează engleza vorbită cu o acuratețe de 97,5%Cercetătorii au dezvoltat un model multimodal de deep learning capabil să proceseze simultan date audio și vizuale pentru a înțelege limba engleză vorbită. Acest sistem inovator atinge o acuratețe impresionantă de 97,5% în transcrierea și înțelegerea limbajului vorbit, marcând un avans semnificativ în interacțiunea om-calculator.
• 09.10 · 09:08aiGoogle extinde EmbeddingGemma dincolo de text, către imagini, audio și videoGoogle a lansat EmbeddingGemma 2, un model open multimodal de embedding, suficient de mic pentru a rula pe smartphone-uri, extinzându-și capabilitățile dincolo de text pentru a include imagini, audio și video într-un spațiu de embedding unificat. Acest avans permite aplicații AI mai versatile prin procesarea simultană a diverselor tipuri de date.
• 07.10 · 21:20aiEmbeddingGemma 2: Noul model open de la Google pentru regăsirea multimodalăGoogle a lansat EmbeddingGemma 2, un model open cu 740 de milioane de parametri, conceput pentru regăsirea eficientă a datelor text, cod, imagini, video și audio. Această lansare permite integrarea unor capabilități puternice de căutare multimodală în aplicații, posibil chiar pe dispozitive mobile.
• 06.10 · 21:26aiNoul model 1T de la Mistral vizează depășirea rivalilor închiși și deschișiLaboratorul francez de AI, Mistral AI, a lansat Mistral Large 4, un nou model multimodal mare conceput pentru a depăși atât concurenții interni, cât și pe cei internaționali. Această lansare marchează un progres semnificativ în peisajul competitiv al dezvoltării modelelor AI.
• 06.10 · 21:24aiGoogle lansează EmbeddingGemma 2: Embeddings Multimodale Deschise pe 567 MB RAMGoogle a lansat EmbeddingGemma 2, un model de embedding multimodal open-source conceput pentru a rula eficient pe dispozitive cu resurse limitate, necesitând doar 567 MB de RAM. Acest progres face capabilitățile puternice de embedding AI mai accesibile pentru o gamă mai largă de aplicații și hardware.
• 19.09 · 21:00aiPrismML lansează Bonsai 2 27B: Un model AI compact, cu inteligență ridicată, pentru hardware de consumPrism ML Inc. a lansat Bonsai 2 27B, un model AI multimodal generativ de a doua generație, conceput pentru a rula pe hardware de consum, precum PC-uri și dispozitive mobile de ultimă generație. Acest model compact a fost realizat prin scalarea unui model bazat pe Qwen3.8 27B, utilizând o abordare ternară.
• 10.09 · 09:01aiNVIDIA Dynamo EPD Accelerează Modelele AI Multimodale de 7xNVIDIA Dynamo, prin disocierea EPD, îmbunătățește semnificativ viteza de inferență a modelelor AI multimodale, obținând o creștere de până la 7x. Această optimizare vizează etape cheie precum codificarea viziunii, pre-umplerea și decodarea pentru a spori performanța.
• 05.09 · 09:04aiWorld Labs, fondat de Fei-Fei Li, lansează Atlas, un model de lume pentru inteligență spațială avansatăStartup-ul de inteligență artificială World Labs, co-fondat de Fei-Fei Li, a lansat Atlas, un model de lume multimodal menit să avanseze inteligența spațială. Acest nou model își propune să reducă decalajul în înțelegerea și interacțiunea cu lumea fizică, reprezentând un pas important în dezvoltarea AI.