Amazon risina sarunas par 10 miljardu dolāru investīcijām ChatGPT izstrādātājā
Tiek ziņots, ka Amazon risina sarunas par vairāk nekā 10 miljardu dolāru ieguldīšanu OpenAI, un, ja tas patiešām notiks, OpenAI vērtējums pieaugs līdz "pagaidiet, nopietni?" zonai virs 500 miljardiem dolāru. Tas tiek pozicionēts kā finansējuma un stratēģiskas saskaņotības apvienojums… kā arī vienkāršākais motivators: skaitļošanas vajadzības.
Ziņojumā arī norādīts, ka OpenAI varētu vairāk paļauties uz AWS jaudu un potenciāli sākt izmantot Amazon Trainium mikroshēmas, būtībā pārvēršot to par piegādes līniju nākamajai modeļu mērogošanas viļņa versijai (vai vismaz tā šķiet — šīs sarunas var izgāzties).
🔗 Lasīt vairāk
🧑💻 Izstrādātāji tagad var iesniegt lietotnes pakalpojumā ChatGPT
OpenAI ir atvēris lietotņu iesniegšanas iespēju pārskatīšanai un publicēšanai ChatGPT ietvaros, kā arī produkta lietotņu direktoriju, kur lietotāji var pārlūkot piedāvātās lietotnes vai meklēt jebko publicētu. Lietotnes var aktivizēt sarunas laikā, izmantojot @pieminējumus, vai izvēlēties no rīku izvēlnes — ļoti “lietotnes, bet pielāgotas tērzēšanai”
Viņi arī piedāvā lietotņu SDK (beta versiju), kā arī virkni izstrādātāju resursu (piemērus, lietotāja interfeisa bibliotēku, ātro palaišanu). Monetizācija pagaidām ir piesardzīga — galvenokārt tiek saistīta ar darījumu pabeigšanu —, taču ir diezgan skaidrs, ka OpenAI vēlas, lai tas izaugtu par īstu ekosistēmu.
🔗 Lasīt vairāk
🗞️ Iepazīstinām ar OpenAI akadēmiju ziņu organizācijām
OpenAI izveidoja mācību centru, kas paredzēts žurnālistiem, redaktoriem un izdevējiem, un to izveidoja sadarbībā ar tādiem partneriem kā American Journalism Project un The Lenfest Institute. Galvenā ideja: praktiska apmācība un rokasgrāmatas, kas palīdz ziņu nodaļām izmantot mākslīgo intelektu, nemazinot uzticību šim procesam.
Akadēmijas palaišanas plānā ietilpst “Mākslīgā intelekta pamati žurnālistiem”, kā arī lietošanas gadījumi, piemēram, pētnieciskā/fona izpēte, tulkošana, datu analīze un ražošanas efektivitāte. Ir arī ļoti manāms uzsvars uz atbildīgu lietošanu un iekšējo pārvaldību, jo, jā, kādam ir jāraksta politikas dokuments, ko neviens nevēlas rakstīt.
🔗 Lasīt vairāk
⚡ Gemini 3 Flash: ātrumam radīts pierobežas intelekts
Google izlaida Gemini 3 Flash kā ātrāku un rentablāku modeli un padarīja to par noklusējuma funkciju Gemini lietotnē un mākslīgā intelekta režīmā meklēšanā. Galvenā ideja ir “Profesionāla līmeņa spriešanas spējas, Flash līmeņa ātrums”, kas izklausās pēc saukļa… bet arī zināmā mērā raksturo visas pašreizējās sacensības.
Tas tiek ieviests arī izstrādātāju un uzņēmumu vidēs (Gemini API, AI Studio, Vertex AI un citās). Dīvaini liels slēptais slēptais noslēpums: Google vēlas šo modeli visur, kur cilvēki jau atrodas, tāpēc pārejas izmaksas sāk šķist kā gravitācija.
🔗 Lasīt vairāk
🧩 OpenUSD un NVIDIA Halos paātrina robotaksisu un fizisko mākslīgā intelekta sistēmu drošību
NVIDIA apvieno simulācijas standartus un drošības darbplūsmas saskaņotākā “fiziskā mākslīgā intelekta” kaudzē — robotos un autonomos transportlīdzekļos, kuriem jāpārdzīvo reālās pasaules haoss. Galvenā sastāvdaļa ir OpenUSD Core Specification 1.0, kas paredzēta, lai padarītu 3D/simulācijas procesus paredzamākus un sadarbspējīgākus dažādos rīkos.
Drošības jomā NVIDIA izceļ Halos AI sistēmu pārbaudes laboratoriju (un sertifikācijas programmu) robotaksiju flotēm, audiovizuālajām sistēmām, sensoriem un platformām. Starp agrīnajiem dalībniekiem ir Bosch, Nuro un Wayve, un Onsemi tika nosaukts par pirmo, kas izturēja pārbaudi — patīkams mazs “nozīmītes atbloķēšanas” brīdis.
🔗 Lasīt vairāk
🧪 UC Sandiego laboratorija veicina ģeneratīvā mākslīgā intelekta pētījumus ar NVIDIA DGX B200 sistēmu
Kalifornijas Universitātes Sandjego universitātes Hao mākslīgā intelekta laboratorija saņēma NVIDIA DGX B200 sistēmu, lai veicinātu pētījumus par zema latentuma LLM secinājumiem — nepievilcīgu santehniku, kas izlemj, vai “mākslīgais intelekts šķiet tūlītējs” vai “mākslīgais intelekts šķiet kā gaidīšana uz grauzdiņiem”. NVIDIA arī norāda, ka ražošanas secinājumu sistēmas, piemēram, Dynamo, izmanto laboratorijas darba koncepcijas, tostarp DistServe.
Stāsts spēcīgi balstās uz “labo caurlaidspēju” pret caurlaidspēju — būtībā caurlaidspēju, kas joprojām sasniedz latentuma mērķus. Tiek aprakstīta arī priekšaizpildīšanas un dekodēšanas sadalīšana starp dažādiem GPU, lai samazinātu resursu traucējumus, kas ir dīvaini, jā, bet tieši tāda dīvainība maina produkta sajūtu.
🔗 Lasīt vairāk
🏗️ Hut 8 paraksta 245 MW jaudas līgumu ar Fluidstack kā daļu no vairāku gigavatu partnerības ar Anthropic
Hut 8 parakstīja ilgtermiņa līgumu par 245 MW jaudu savā River Bend universitātes pilsētiņā, iznomājot mākslīgā intelekta mākoņpakalpojumu uzņēmumam Fluidstack ēku 7 miljardu ASV dolāru vērtībā (ar iespējām, kas varētu to ievērojami palielināt). Anthropic ir iesaistīts kā gala lietotājs plašākā partnerībā — šī ir kriptovalūtu ieguves infrastruktūra, kas atkal pārvēršas par mākslīgā intelekta spēku, tikai… lielāku.
Tāpat pastāv pirmtiesības uz piedāvājuma saņemšanu līdz pat 1 GW papildu jaudas iegūšanai River Bend, kā arī finansējuma piesaiste no lielākajām bankām un Google atbalsta mehānisms. Godīgi sakot, viss teksts skan šādi: “Mākslīgais intelekts vēlas enerģiju un nekustamo īpašumu — un to vēlas jau vakar.”
🔗 Lasīt vairāk