【金色财经】Zhongxin Jian Tou, bir araştırma raporu yayınladı ve OpenAI'nin GPT-5'i resmi olarak tanıttığını, GPT-5, GPT-5-Mini ve GPT-5-Nano olmak üzere üç versiyon içerdiğini belirtti. GPT-5, uzun metin belleği, halüsinasyon oranının düşüşü ve çıkarım verimliliği optimizasyonu açısından mükemmel bir performans sergiliyor ve AI uygulamalarının gelişimi için daha iyi bir temel sağlıyor. Sonrasında Google, İnsan Seçimi'nin güncellemeleri ve yerli modellerin başlatılması ile birlikte, temel model optimizasyonu altında metin AI uygulamalarının tokenizasyonunun sürekli olarak hayata geçirilmesini bekleyebiliriz.
Ayrıca, Huawei CANN ekosistemini tamamen açık kaynak hale getirdi, farklı ağ geliştiricilerine çeşitlilik sağladı ve geliştirme verimliliğini büyük ölçüde artırdı. Bu, CUDA'yı yakalamak için bir hızlandırma sağlamanın yanı sıra, yerel AI uygulama geliştirme için daha iyi bir temel sunma umudunu taşıyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
6 Likes
Reward
6
4
Repost
Share
Comment
0/400
IntrovertMetaverse
· 18h ago
Yine yükseltme mi oldu! Çoktan sabırsızlanıyordum.
GPT-5 resmen piyasaya sürüldü, AI uygulamaları yeni bir temele kavuştu.
【金色财经】Zhongxin Jian Tou, bir araştırma raporu yayınladı ve OpenAI'nin GPT-5'i resmi olarak tanıttığını, GPT-5, GPT-5-Mini ve GPT-5-Nano olmak üzere üç versiyon içerdiğini belirtti. GPT-5, uzun metin belleği, halüsinasyon oranının düşüşü ve çıkarım verimliliği optimizasyonu açısından mükemmel bir performans sergiliyor ve AI uygulamalarının gelişimi için daha iyi bir temel sağlıyor. Sonrasında Google, İnsan Seçimi'nin güncellemeleri ve yerli modellerin başlatılması ile birlikte, temel model optimizasyonu altında metin AI uygulamalarının tokenizasyonunun sürekli olarak hayata geçirilmesini bekleyebiliriz.
Ayrıca, Huawei CANN ekosistemini tamamen açık kaynak hale getirdi, farklı ağ geliştiricilerine çeşitlilik sağladı ve geliştirme verimliliğini büyük ölçüde artırdı. Bu, CUDA'yı yakalamak için bir hızlandırma sağlamanın yanı sıra, yerel AI uygulama geliştirme için daha iyi bir temel sunma umudunu taşıyor.