AV字节：人工智能行业转移和技术突破 - 分析Vidhya

本周在AI中：重大收购，模型进步和道德考虑因素

该AV字节版涵盖了过去一周的重大AI突破。从Google对角色的战略收购到B1.58的推出，AI景观正在迅速发展。我们将研究AI基础架构，工具和专业模型的关键进步，推动了各个部门的创新。

主要发展：

• Google的收购狂潮： Google获取的角色。这次收购以及Gemma 2模型的推出，巩固了Google的AI领导力。
• 1位三元LLM的有效且专业的AI： BITNET B1.58展示了有效AI的趋势，从而在资源受限的设备上实现了大型模型。
• 增强的AI工具和基础架构： Pytorch的Torchchat简化了LLM部署，而CXL技术解决了内存带宽的限制，对于强大的AI模型至关重要。 Langchain的Langgraph Studio为LLM应用程序开发提供了简化的代理IDE。
• 域特异性和多模式AI：对多模式和域特异性AI的关注继续存在，尤其是在医疗保健和法律中，在医疗保健和法律中，各种数据类型很普遍。用于医疗保健中AI测试的新的无代码工具强调了对负责人AI的越来越重视。

深入研究主要进步：

Google的角色

Google以创新的聊天机器人技术而闻名的Google对角色的收购大大扩展了Google的AI投资组合。这反映了大型科技公司收购有希望的AI初创公司的持续趋势。

BITNET B1.58：有限资源的LLM

BITNET B1.58（1位三元LLM）的引入是使在内存有限的设备（例如智能手机）上访问大型语言模型的重要一步。

GitHub的模型托管

GITHUB现在允许开发人员直接在平台上托管AI模型，从而简化了使用代码空间的模型推理代码实验。

Gemma 2和Flux.1：设置新的基准测试

Google的Gemma 2和Black Forest Labs的Flux.1模型在AI性能和效率方面表现出重大进步，为AI功能设定了新的标准。

其他值得注意的进步：

• Pytorch的Torchchat：用于本地运行LLMS的多功能工具。
• Langchain的Langgraph Studio：用于开发LLM应用程序的代理IDE。
• CXL技术：改善AI开发的内存带宽和能力。
• 分布式洗发水（pytorch）：在深度学习优化中，内斯特罗夫·亚当（Nesterov Adam）的表现优于Nesterov Adam。
• Meta的MOMA体系结构：一种稀疏的早期融合体系结构，用于有效的混合模式建模。

医疗保健及以后的人工智能

John Snow Labs的无代码工具用于医疗保健中的AI测试，这突显了人们对道德AI部署的越来越多的关注。多模式和域特异性AI模型的兴起正在转变各个部门。苹果的新“苹果情报”套件将AI集成到其服务中。还正在探索量子计算的潜力。

道德和政策考虑：

NTIA的报告提倡开放AI模型，同时建议进行风险监控，这可能会影响未来的AI法规。关于水印及其在解决AI信托问题上的有效性的持续辩论强调了对更广泛的文化和技术解决方案的需求。

结论：

AI的快速进步本周展示了这项技术的变革潜力。从战略收购到创新的模型体系结构，以及对道德考虑的越来越重视，AI景观是动态的，并且不断发展。我们将继续监视这些发展并提供未来的更新。

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