Projeto AutoGPT recebe US$ 12 milhões em financiamento e atrai atenção no GitHub

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Publicado emNotícias e Informações de IA · 2 minutos de leitura · Oct 25, 2023

AutoGPT: Financiamento de US$ 12 Milhões e Destaque no GitHub

O projeto AutoGPT na área de IA recentemente recebeu um investimento de US$ 12 milhões, tornando-se um foco de atenção na comunidade GitHub.

O projeto utiliza os modelos de linguagem GPT-4 e GPT-3.5 para construir um agente capaz de processar tarefas de forma autônoma e melhorar continuamente seu desempenho.

Componentes-chave do AutoGPT incluem sua arquitetura, iteração autônoma, gerenciamento de memória e multifuncionalidade, o que o torna um robô versátil.

Além disso, o projeto introduz o conceito de agentes generativos, melhorando a eficiência e a velocidade de resposta do sistema. Isso apresenta um grande potencial para o desenvolvimento de aplicações de IA, simulando comportamentos humanos e fornecendo soluções mais robustas.

Meta corta US$ 65 bilhões em custos com IA! Chip próprio entra em cena para desafiar a dependência da Nvidia?

O gigante das mídias sociais Meta está enfrentando uma pressão sem precedentes sobre os custos de infraestrutura de IA, com estimativas de que os gastos relacionados à IA podem chegar a US$ 65 bilhões, e o gasto anual total podendo chegar a US$ 119 bilhões! Diante de uma conta astronômica dessas, a gigante da tecnologia finalmente decidiu agir, embarcando no desenvolvimento de seus próprios chips de IA, e já obteve progresso significativo nesse campo. Relatórios recentes indicam que o Meta está prestes a iniciar a implantação em pequena escala de seus chips customizados, um movimento que sinaliza uma transição gradual para reduzir a dependência da Nvidia e seus produtos.

Maxis da Malásia e Huawei se unem para impulsionar o uso de IA e ML na operação de redes inteligentes

A Maxis, empresa de telecomunicações da Malásia, e a Huawei Technologies (Malásia) Sdn Bhd anunciaram uma parceria estratégica para melhorar a inteligência da operação de rede usando tecnologias de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). Essa colaboração visa acelerar a transformação digital da Maxis e melhorar a experiência do cliente e a eficiência operacional por meio de tecnologias de rede auto-otimizáveis inteligentes. De acordo com um comunicado da Maxis, a colaboração envolverá um projeto conjunto abrangente focado na integração profunda de tecnologias de IA e ML.

Fluxo de Silício: DeepSeek-R1 e V3 API atualizados com inferência em lote e redução de 75% no preço do R1

A conta oficial do Fluxo de Silício anunciou que, a partir de agora, as APIs DeepSeek-R1 e V3 da plataforma SiliconCloud suportam inferência em lote (Batch Inference). Os usuários podem enviar solicitações em lote para o SiliconCloud via API, sem restrições de taxa de inferência em tempo real, com expectativa de conclusão da tarefa em 24 horas. Em comparação com a inferência em tempo real, o preço da inferência em lote do DeepSeek-V3 foi reduzido em 50%. Além disso, de 11 a 18 de março, o DeepSeek-R1 terá um desconto de 75%.

SiliconCloud anuncia suporte de inferência em lote para APIs DeepSeek-R1 e V3 com redução de 75% no preço

A plataforma SiliconCloud lança oficialmente o recurso de inferência em lote (Batch Inference) para as APIs DeepSeek-R1 e V3. Os usuários agora podem enviar solicitações em lote para o SiliconCloud, eliminando as restrições de taxa de inferência em tempo real e concluindo tarefas de processamento de dados em larga escala em até 24 horas. Um destaque importante desta atualização é a significativa redução de preços. O preço da inferência em lote do DeepSeek-V3 é consideravelmente menor em comparação com a inferência em tempo real.