Meta выпустила мощную ИИ-модель, которую можно запускать на собственном компьютере
💡️️️️ Meta выпустила мощную ИИ-модель, которую можно запускать на собственном компьютере Компания представила Muse Spark Open — мультимодальную модель с 816 млрд параметров и контекстным окном до 1 млн токенов. Она предназначена для программирования, сложных рассуждений и…
- 01.💡️️️️ Meta выпустила мощную ИИ-модель, которую можно запускать на собственном компьютере Компания представила Muse Spark Open — мультимодальную модель с 816 млрд параметров и контекстным окном до 1 млн токенов
- 02.Она предназначена для программирования, сложных рассуждений и…
💡️️️️ Meta выпустила мощную ИИ-модель, которую можно запускать на собственном компьютере Компания представила Muse Spark Open — мультимодальную модель с 816 млрд параметров и контекстным окном до 1 млн токенов. Она предназначена для программирования, сложных рассуждений и работы ИИ-агентов. Разработчики могут скачивать веса модели и адаптировать её под свои задачи. Главная особенность — возможность локального запуска на двух Mac Studio с чипами Apple M5 Ultra. Обычного ноутбука для этого недостаточно. Meta называет Muse Spark Open самой мощной американской моделью с открытыми весами. Она уже доступна на Hugging Face и через облачные API. 📷 BlueScreen | Digital Kazakhstan
Связанные материалы
Все материалы →Anthropic открывает свои бухгалтерские балансы для Уолл-стрит, показывая рекордные доходы и растущие обязательства
Anthropic — первая крупная лаборатория искусственного интеллекта, подавшая заявку S-1 в SEC и планирующая разместить свою компанию на Nasdaq под тикером «ANT». Цифры впечатляют: квартальный доход составляет $11,6 млрд, первая в истории операционная прибыль, а существующие клиенты тратят в девять раз больше по сравнению с прошлым годом.…
Создание агентной системы извлечения на базе Amazon Bedrock с CDK
AWS Machine Learning описывает создание агентной системы извлечения на базе Amazon Bedrock с использованием AWS CDK.
Кэширование запросов для ИИ-агентов на Amazon Bedrock
Кэширование запросов позволяет ИИ-агентам на Amazon Bedrock быть более эффективными.