ExllamaV2: Uma biblioteca de inferência para executar LLMs localmente em GPUs de consumo modernas

json

{ título: Empresa Anthropic está desenvolvendo tecnologia de IA interpretável, o que pode redesenhar a estratégia de modelos grandes de linguagem corporate, conteúdo: A empresa de pesquisa em inteligência artificial Anthropic anunciou recentemente que está desenvolvendo um sistema de IA com 'interpretabilidade'. Essa tecnologia tem como objetivo permitir que as empresas entendam mais claramente o processo de decisão dos modelos grandes de linguagem (LLM). Essa descoberta pode ter um impacto profundo nas estratégias de aplicação de LLM das empresas.}

Avaliação profunda do LLM SEO Monitor: Ferramenta essencial para otimização de SEO com IA

Análise completa das funcionalidades e da experiência de uso da ferramenta LLM SEO Monitor, aprenda como monitorar profissionalmente para aumentar a visibilidade da sua marca nos motores de busca de IA como o ChatGPT e o Gemini, e obtenha valor comercial através do tráfego de pesquisa com IA.

Kimi-Dev-72B: LLM de código aberto habilitando a resolução de problemas de engenharia de software

Avaliação do LLM SEO Monitor: A ferramenta essencial para otimização de busca de marcas na era da IA

Entenda como a ferramenta revolucionária LLM SEO Monitor ajuda marcas a monitorar seu desempenho nos resultados de pesquisa de assistentes de IA como o ChatGPT e o Google Gemini. Analise as funcionalidades principais, comparação de vantagens e desvantagens de preços, bem como como utilizá-la para proporcionar novas vantagens competitivas no mundo da busca com IA.

Apple volta a criticar a capacidade de inferência da IA; Líder do GitHub responde: Esta não é a verdadeira imagem da capacidade de inferência!

Recentemente, a Apple publicou um artigo que gerou grande controvérsia, afirmando que os atuais Modelos de Linguagem Grande (LLM) têm sérios defeitos na capacidade de inferência. Essa opinião rapidamente chamou a atenção nas redes sociais, especialmente Sean Goedecke, engenheiro de software sênior no GitHub, que expressou fortes objeções. Ele acredita que as conclusões da Apple são excessivamente parciais e não refletem adequadamente a capacidade dos modelos de inferência. O artigo da equipe de pesquisa da Apple aponta que o desempenho dos LLMs em testes padrão como matemática e programação não é confiável. A equipe de pesquisa da Apple utilizou

MonkeyOCR para análise de documentos LLM impressiona: pequeno modelo de 3 bilhões vence Gemini

Huawei lança modelo de grande escala Ascend: sem GPU, problemas complexos de matemática só levam 2 segundos!

Laboratório Qwen, em parceria com a Universidade de Pequim, lança nova tecnologia ZeroSearch que reduz o custo da capacidade de pesquisa de LLM em 88%

Modelo de busca do YAMTA AI ° lançado, alcançando uma resposta de 400 tokens por segundo

O YAMTA AI Search lançou um novo modelo chamado \"Rápido\", marcando um grande avanço em sua tecnologia de pesquisa de inteligência artificial. Graças a meios inovadores, a velocidade de resposta do YAMTA AI Search atingiu um impressionante 400 tokens por segundo, garantindo que a maioria das perguntas receba uma resposta em até 2 segundos. Esse progresso não apenas melhorou a experiência do usuário, mas também aumentou significativamente a eficiência na obtenção de informações. A implementação desse modelo \"Rápido\" foi possível graças à aplicação de várias tecnologias avançadas. A equipe do YAMTA AI realizou otimizações no GPU \...

Red Hat se une ao Google e NVIDIA para lançar projeto open source llm-d, solucionando os problemas de custo e latência na inferência em IA de grande escala

A líder global em soluções open source, Red Hat, anunciou recentemente o lançamento do revolucionário projeto open source llm-d, projetado para atender às urgentes necessidades da inferência em IA gerativa de grande escala. O projeto reúne gigantes do setor como CoreWeave, Google Cloud, IBM Research e NVIDIA como contribuidores iniciais, com a missão de alcançar objetivos de serviço de produção rigorosos através de tecnologias inovadoras para a inferência de modelos de linguagem. A era da inferência está chegando, trazendo desafios cada vez mais sérios. De acordo com as previsões mais recentes do Gartner, até 202