IBM anunció que alojará el programa de lenguaje de inteligencia artificial de Meta en su plataforma de IA empresarial watsonx. Esto proporcionará a los usuarios empresariales capacidades adicionales de lenguaje de IA, impulsando la innovación y el desarrollo de IBM en el campo de la IA empresarial.
IBM anunció recientemente que su plataforma de desarrollo de IA, watsonx.ai, ahora admite los modelos Llama 3.18B y Llama 3.370B destilados por DeepSeek-R1. DeepSeek, mediante la técnica de destilación del conocimiento, ha optimizado varias variantes de Llama y Qwen utilizando datos generados por el modelo R1, mejorando aún más el rendimiento del modelo. En la plataforma watsonx.ai, los usuarios pueden utilizar DeepSeek de dos maneras:
En la reciente conferencia LEAP2025, IBM y Lenovo anunciaron una mayor expansión de su colaboración tecnológica estratégica para mejorar la aplicación e influencia de la IA generativa en Arabia Saudita. Según las previsiones de IDC, el gasto anual mundial en sistemas de IA superará los 300 000 millones de dólares en 2026, y muchas organizaciones líderes de Arabia Saudita están explorando e invirtiendo activamente en aplicaciones de IA generativa para afrontar la inminente era de la "IA ubicua". Imagen
Meta (anteriormente Facebook) publicó recientemente su informe financiero del tercer trimestre de 2023. Si bien el negocio principal mostró un excelente desempeño, las enormes pérdidas del departamento del metaverso provocaron preocupación entre los inversores, lo que provocó una caída de más del 3% en el precio de las acciones en las operaciones posteriores al cierre. Este informe financiero muestra la compleja situación de crecimiento de Meta. Los datos muestran que, hasta el 30 de septiembre, los ingresos del tercer trimestre de Meta alcanzaron los 40 600 millones de dólares, un 19% más que el año anterior, superando las expectativas del mercado de 40 300 millones de dólares. Sin embargo, el departamento de Reality Labs, dedicado al metaverso, registró...
Recientemente, Gigai Tech propuso un nuevo marco llamado DriveDreamer4D, diseñado para utilizar el conocimiento previo del modelo del mundo para mejorar la reconstrucción de escenas de conducción 4D. Los métodos tradicionales de reconstrucción de escenas 4D se basan principalmente en dos escuelas de pensamiento: NeRF y 3DGS. NeRF es como un súper pintor que utiliza redes neuronales para representar un conjunto de fotografías en un modelo 3D. 3DGS, por otro lado, utiliza un conjunto de funciones gaussianas tridimensionales para simular varios objetos en la escena. Sin embargo, ambos métodos tienen un inconveniente...
