El proyecto AutoGPT recibe 12 millones de dólares en financiación y atrae la atención en GitHub

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Publicado elNoticias de IA · 2 minutos de lectura · Oct 25, 2023

El proyecto AutoGPT en el campo de la IA ha recibido recientemente una financiación de 12 millones de dólares, convirtiéndose en el centro de atención de la comunidad de GitHub. Este proyecto utiliza los modelos de lenguaje GPT-4 y GPT-3.5 para construir un agente inteligente capaz de gestionar tareas de forma autónoma y mejorar continuamente su rendimiento.

Los componentes clave de AutoGPT incluyen su arquitectura, iteración autónoma, gestión de memoria y multifuncionalidad, lo que lo convierte en un robot versátil. Además, el proyecto introduce el concepto de agente inteligente generativo, mejorando la eficiencia y la velocidad de respuesta del sistema, aportando un gran potencial al desarrollo de aplicaciones de IA. Simula el comportamiento humano para ofrecer soluciones más potentes.

Meta recorta 650.000 millones de dólares en gastos de IA. ¿Su apuesta por los chips propios acabará con la dependencia de Nvidia?

El gigante de las redes sociales Meta se enfrenta a una presión sin precedentes sobre los costes de infraestructura de IA, con previsiones de un gasto en IA de la asombrosa cifra de 650.000 millones de dólares, elevando el gasto anual total a posiblemente 1190.000 millones de dólares. Ante esta factura astronómica, el gigante tecnológico ha decidido apostar por el desarrollo propio de chips de IA, logrando avances significativos en este campo. Los últimos informes indican que Meta está a punto de iniciar el despliegue a pequeña escala de sus chips propios, lo que sugiere que Meta está en camino de reducir su dependencia de Nvidia y sus

Maxis de Malasia y Huawei unen fuerzas para impulsar la aplicación de IA y ML en la operación de redes inteligentes

La compañía de telecomunicaciones de Malasia, Maxis, y Huawei Technologies (Malasia) Co., Ltd. anunciaron una colaboración estratégica para mejorar la inteligencia de las operaciones de red a través de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Esta colaboración no solo busca acelerar la transformación digital de Maxis, sino que también espera mejorar la experiencia del usuario y la eficiencia operativa mediante tecnologías de red de autooptimización inteligente. Según el comunicado de Maxis, esta colaboración abarcará un proyecto conjunto integral dedicado a la integración profunda de la IA y el ML.

Flujo de silicio: DeepSeek-R1 y V3 API actualizados. ¡Inferencia por lotes y 75% de descuento en R1!

El equipo de SiliconCloud anuncia que, a partir de este momento, las API de DeepSeek-R1 y V3 de la plataforma SiliconCloud admiten inferencia por lotes (Batch Inference). Los usuarios pueden enviar solicitudes por lotes a través de la API de SiliconCloud sin verse afectados por las limitaciones de velocidad de inferencia en tiempo real, y se espera que las tareas se completen en un plazo de 24 horas. En comparación con la inferencia en tiempo real, la inferencia por lotes de DeepSeek-V3 reduce el precio en un 50%, y del 11 al 18 de marzo, DeepSeek-R1 tendrá un descuento del 75%.

SiliconCloud anuncia soporte de inferencia por lotes para DeepSeek-R1 y V3 API, con una reducción de precio del 75%

La plataforma SiliconCloud de SiliconCloud lanza oficialmente la función de inferencia por lotes (Batch Inference) para las API DeepSeek-R1 y V3. Ahora los usuarios pueden enviar solicitudes a SiliconCloud a través de la API por lotes, liberándose de las limitaciones de velocidad de inferencia en tiempo real y completando tareas de procesamiento de datos a gran escala en un plazo previsto de 24 horas. Un punto destacado de esta actualización es la significativa reducción de precio. El precio de la inferencia por lotes de DeepSeek-V3 es considerablemente menor en comparación con la inferencia en tiempo real.