Odaily Planet Daily News Lightning Labs は、開発者がビットコインとライトニング ネットワークを人工知能アプリケーションにシームレスに統合できるように設計された新しい人工知能ビットコイン ツールを発表しました。スイートには LLM エージェント BitcoinTools が含まれており、開発者はビットコイン残高を保持できる AI エージェントを作成できます、Lightning Network 上でビットコインを送受信し、Lightning Network デーモンノードと対話します。 さらに、このリリースには、Lightning Node Connect をサポートし、動的な API エンドポイント価格を提供する Aperture リバース プロキシ サーバーが含まれています。これらのツールは、AI インフラストラクチャのアクセシビリティと機能を強化します。 （ブロック）

Babbitt News、6月9日、朝鮮日報の報道によると、サムスンが社内向けに独自のAIラージ言語モデル（LLM）を本格的に開発していることが確認されたとのことだが、この製品はChatGPTに類似しており、6月から開発されており、サムスン研究所が主導。関係者によると、サムスンのGPUコンピューティングリソースのほぼすべてが大規模モデルのトレーニングに投資されており、LLMの最初のバージョンの開発は2カ月以内に完了する予定だという。現時点では、サムスンはこの大型モデルを文書要約、ソフトウェア開発、言語翻訳に使用する予定で、消費者に製品を提供するかどうかはまだ決定していない。

6月5日の36クリプトン社の報道によると、AIデータ会社「インテジャー・インテリジェンス」は最近数千万件のプレAラウンドの資金調達を完了し、イーシャン・キャピタルが独占的な資金調達アドバイザーを務めている。今回の資金調達は主にインテリジェントデータエンジニアリングプラットフォーム（ABAVAプラットフォーム）の反復アップグレードに使用され、新しいABAVAプラットフォームはAIの大型モデルと小型モデルを統合し、効率的な自動データアノテーションを実現します。さらに、整数インテリジェンスは、RLHF (ヒューマン フィードバック強化学習) データ サービス機能も統合して、大規模言語モデル (LLM) の開発と反復のためのソリューションを提供します。

6月5日の36クリプトン社の報道によると、AIデータ会社「インテジャー・インテリジェンス」は最近数千万件のプレAラウンドの資金調達を完了し、イーシャン・キャピタルが独占的な資金調達アドバイザーを務めている。今回の資金調達は主にインテリジェントデータエンジニアリングプラットフォーム（ABAVAプラットフォーム）の反復アップグレードに使用され、新しいABAVAプラットフォームはAIの大型モデルと小型モデルを統合し、効率的な自動データアノテーションを実現します。さらに、整数インテリジェンスは、RLHF (ヒューマン フィードバック強化学習) データ サービス機能も統合して、大規模言語モデル (LLM) の開発と反復のためのソリューションを提供します。

金十データ、5月21日のニュースによると、レノボグループは、Qualcomm Snapdragon XEliteを搭載した次世代Copilot+PCであるLenovo Yoga Slim 7xとLenovo ThinkPad T14s Gen 6を発表しました。これら2つの新しいSnapdragon XEliteプロセッサを搭載したAIPCには、12コアのOryon CPU、Adreno GPU、および専用のHexagon NPUが搭載されています。MicrosoftとCopilot+の最新の強化機能により、ユーザーはオフラインでも大規模な言語モデル（LLM）の機能を使用することができます。

Interface News の 6 月 27 日の報道によると、データベース会社 MongoDB は、開発者による生成 AI の使用と新しいアプリケーションの開発を加速するために Google Cloud と協力すると発表しました。開発者は、MongoDB Atlas と Google Cloud Vertex AI Large Language Model (LLM) との統合を利用して、ソフトウェア開発を加速できます。

IT Houseは本日、AIモデルのブラインドヒープ量が実際には必ずしも優れているわけではなく、トレーニングデータの品質に大きく依存すると述べた記事を発表し、Microsoftは最近、13億個のパラメータを備えた言語モデルphi-1をリリースしたと述べた。 、「教科書レベル」の高品質なデータセットトレーニングを使用し、「実際の効果は1,000億パラメータのGPT 3.5よりも優れている」と言われています。このモデルは Transformer アーキテクチャに基づいており、Microsoft チームは Web からの「教科書レベルの」データと GPT-3.5 で処理された「論理的に厳密なコンテンツ」、および 8 つの Nvidia A100 GPU を使用して、わずか 4 時間でトレーニングを完了しました。日。 Microsoft チームは、モデルのパラメーターの数を増やすよりも、モデルのトレーニング データセットの品質を向上させることで、モデルの精度と効率が向上する可能性があると述べたため、高品質のデータを使用して phi-1 モデルをトレーニングしました。 。テストでは、phi-1 のスコアは 50.6% に達し、1,750 億個のパラメータを持つ GPT-3.5 (47%) よりも優れていました。 Microsoft はまた、phi-1 は次は HuggingFace でオープンソース化される予定であると述べており、Microsoft が小規模な LLM を開発するのはこれが初めてではなく、以前は GPT-4 合成データを使用してトレーニングされた 130 億パラメータの Orca を作成していました。パフォーマンスも ChatGPT より優れています。

証券時報によると、6月20日、金山事務所は2022年の年次業績説明会を開催した。 AI関連製品の開発について、同社の鄒濤会長は、AIはKingsoft Officeの重要な製品戦略の1つであると述べた。現在、同社は「二本足で歩く」ことを選択しており、まずAIGCおよびLLMに関連する技術サービスプロバイダーと協力し、彼らの技術的権限強化を通じて製品の研究開発を実行することを選択しますが、同時に彼らはまた、いくつかの優れたスタートアップ企業とのコンタクトを継続しています。さらに、「WPSAI」関連機能も順次提供開始され、同社の全製品ラインが本格的に強化されることが期待される。

ビジネスコリアによると、韓国の情報筋によると、サムスン電子の半導体事業を担当するデバイスソリューション（DS）部門は、GPT-3.5以上の大規模言語モデル（LLM）を独自に開発しているという。効率。早ければ今年12月にも基本サービスを開始し、来年2月には企業の知識やデータを含む専門的な検索サービスを提供する予定だという。

金十データ6月12日、グローバル市場調査機関TrendForceによると、第1四半期に消費者向け端末は伝統的な淡季に入り、サプライチェーンには緊急の受注が散発的に発生しているものの、ほとんどが個々の顧客の在庫補充行動であり、エネルギーなどの要因により、AIサーバーのみがグローバルCSP巨大企業の大規模な投資競争と大規模な言語モデル（LLM）の導入の潮流の中で台頭し、第1四半期のサプライチェーンを支える唯一の光明点となる。これらの要因に基づき、第1四半期の世界トップ10のウェハファブの売上高は前四半期比4.3%減の292億ドルとなった。

6月14日のFinancial AP通信の報道によると、バンク・オブ・アメリカ証券はAMDが最近最新のAI GPUチップ「MI300 X」を発表し、米国からAIチップ市場が拡大すると予測するというレポートを発表した。今年は 300 億ドル、2027 年には 1,500 億ドルに達します。しかし、同社は新しいGPU製品に参加する商用顧客については言及していないため、同行はAMDに対して「中立」を保っている。 AMDは次の四半期までAIチップのサンプリングを開始しないため、AMDは依然としてNvidiaに大きく遅れをとっています。タイミング的には、AMDが5nmベースのGPUアクセラレータで安定し始める頃に、Nvidiaは次世代の3nmベースでLLMに最適化されたBlackwellアーキテクチャGPUを発売し、AI市場ですでにかなりのリードをさらに拡大する可能性がある。

7月7日のPANewsニュースによると、The Blockによると、Lightning Labsは新しい人工知能ビットコインツールを立ち上げたという。このツールは、開発者がビットコインとライトニング ネットワークを AI アプリケーションにシームレスに統合できるように設計されています。このスイートには LLM Agent BitcoinTools が含まれており、開発者はこれを使用して、ビットコイン残高を保持し、ライトニング ネットワーク上でビットコインを送受信し、ライトニング ネットワーク デーモン ノードと対話できる AI エージェントを作成できます。さらに、このリリースには、Lightning Node Connect をサポートし、動的な API エンドポイント価格を提供する Aperture Reverse Proxy Server が含まれています。これらのツールは、AI インフラストラクチャのアクセシビリティと機能を強化します。

Odaily Planet Daily News ビットコイン採掘会社ハイブ・ブロックチェーンは金曜日のアナリストとの決算会見で、顧客が同社のデータセンターで大規模な言語人工知能モデルをトレーニングできるようになると、OpenAIのChatGPTなどの競合他社と比較して優れていると主張した。プライバシー。 同社の CEO 兼社長である Aydin Kilic 氏は、「企業は現在、公開 LLM (Large Language Model) を持つ OpenAI のような企業に機密の顧客データをアップロードしたくないことに気づいています。私たちは、Hive でプライバシーを提供したいと考えています。 Hive クラウドを使用すると、企業はサービス契約を結び、データとプライバシーを所有しながら、当社の GPU で AI コンピューティング ワークロードを実行できます。」 ハイブの株価は金曜日、ナスダック市場で２％近く上昇した。 (コインデスク)

IT House の 6 月 25 日のレポートによると、開発者の Iván Martínez Toro 氏は最近、ユーザーがインターネット接続なしで自分のドキュメントに基づいて質問できる PrivateGPT オープン ソース モデルを立ち上げました。報告によると、PrivateGPT オープン ソース モデルは家庭用デバイス上でローカルに実行でき、gpt4 と呼ばれるオープン ソースの大規模言語モデル (LLM) は実行前にすべてダウンロードする必要があります。次に、モデルがすべてのデータを取り込むように、すべての関連ファイルをディレクトリに配置するようにユーザーに指示します。 LLM をトレーニングした後、ユーザーはモデルに任意の質問をすることができ、モデルは提供されたドキュメントをコンテキストとして使用して答えます。 PrivateGPT は 58,000 ワードを超えるワードを取り込むことができますが、現在セットアップには大量のローカル コンピューティング リソース (ハイエンド CPU を推奨) が必要です。 Toro 氏は、PrivateGPT は現在概念実証 (PoC) 段階にあり、ChatGPT に似た大規模なモデルを完全にローカルで作成できることを少なくとも証明していると述べ、この PoC の実際の製品への変換の可能性により、企業がパーソナライゼーション、セキュリティ、プライバシーにアクセスし、ChatGPT で生産性を向上させます。