საკონტექსტო ფანჯარა განსაზღვრავს, რამდენი ტექსტის დანახვა შეუძლია AI მოდელს ერთდროულად. რატომ „ავიწყდება" ჩატბოტს ადრინდელი შეტყობინებები და რატომ არ ნიშნავს დიდი ფანჯარა ყოველთვის უკეთესს.
ვრცლად →Meta-ს გეგმით, კომპანია სექტემბერში საკუთარი "Iris" AI ჩიპის წარმოებას დაიწყებს — შიდა მემორანდუმის მიხედვით, რომელსაც Reuters-მა გაეცნო, მიზანია მონაცემთა ცენტრების გამოთვლითი სიმძლავრის 2027 წლისთვის 14 გიგავატამდე გაორმაგება.
ვრცლად →AGI ნიშნავს AI-ს, რომელსაც თითქმის ნებისმიერი ინტელექტუალური ამოცანის შესრულება შეუძლია ადამიანის დონეზე — მაგრამ არავინ თანხმდება, როგორ დავამტკიცოთ, რომ ეს მოხდა.
ვრცლად →ჩინურმა AI სტარტაპმა MiniMax-მა $2 მილიარდი მოიზიდა აქციებისა და ობლიგაციების გაყიდვით, მას შემდეგ რაც აქციები პირველადი განთავსების დაბლოკვის ვადის ამოწურვისას დაეცა. დამფუძნებელმა დაჰპირდა, ხელფასზე უარს იტყვის AGI-ის მიღწევამდე.
ვრცლად →დეცენტრალიზებული AI წვრთნა მოდელის ვარჯიშის სამუშაოს მსოფლიოს მასშტაბით გაფანტულ GPU-ებზე ანაწილებს, ერთი მონაცემთა ცენტრის ნაცვლად — აი, როგორ ხდება ამ გამოთვლების კოორდინაცია.
ვრცლად →Prime Intellect-მა Radical Ventures-ის ხელმძღვანელობით $130 მილიონიანი Series A რაუნდი მოიზიდა — სტარტაპის შეფასება $1 მილიარდს მიაღწია, რომელიც ბიზნესებს საკუთარი AI აგენტების წვრთნასა და გაშვებაში ეხმარება.
ვრცლად →OpenAI Codex არის AI კოდირების აგენტი, რომელიც კითხულობს კოდის ბაზას, წერს და ტესტავს ცვლილებებს და უბრუნებს დეველოპერს განსახილველ diff-ს.
ვრცლად →OpenAI-მ კოდირების ხელსაწყო Codex ერთიან ChatGPT დესქტოპ აპში გააერთიანა და წარადგინა ახალი აგენტი ChatGPT Work — გრძელვადიანი, მრავალსაფეხურიანი საოფისე ამოცანებისთვის, GPT-5.6-ის საყოველთაო გამოშვებასთან ერთად.
ვრცლად →ფედერალური პრეემფცია აძლევს ფედერალურ კანონს უპირატესობას შტატის კანონთან კონფლიქტისას — და ის ახლა მთავარი ინსტრუმენტია, რომლითაც ცდილობენ შტატების AI კანონების, მაგალითად კოლორადოს, გაუქმებას.
ვრცლად →აშშ-ის FTC-მ საზოგადოებრივი განხილვისთვის წარადგინა პოლიტიკა, რომლის მიხედვითაც AI კომპანიები, რომლებიც შტატის მიკერძოების წესების დასაკმაყოფილებლად პასუხებს ფარულად ცვლიან, მოტყუებაში შეიძლება დაადანაშაულონ.
ვრცლად →Claude Reflect ბეტა-ფუნქციაა, რომელიც აჯამებს, როგორ იყენებთ Claude-ს — რაში, რამდენად ხშირად და როდის. აი, რას აჩვენებს, როგორ მუშაობს და როგორ ჩავრთოთ.
ვრცლად →Claude-ის ახალი Reflect დაფა მომხმარებელს ჩვევებისა და დავალებების ტიპების მიმოხილვას სთავაზობს, სიჩუმის საათებითა და შესვენების შეხსენებებით — თუმცა კრიტიკოსები მას მომხმარებლის შენარჩუნების ინსტრუმენტადაც მიიჩნევენ.
ვრცლად →მანქანური სწავლება არის AI-ის ის ნაწილი, სადაც პროგრამა მონაცემებში პატერნებს პოულობს, ხელით დაწერილი წესების ნაცვლად. აი, როგორ მუშაობს ეს რეალურად.
ვრცლად →SambaNova-მ Series F რაუნდის პირველი ტრანში $1 მილიარდის ოდენობით დახურა General Atlantic-ის ხელმძღვანელობით, ხოლო JPMorganChase-მა კომპანიის ჩიპები ადგილზე ინფერენსისთვის აირჩია.
ვრცლად →Mixture of Experts (MoE) საშუალებას აძლევს AI მოდელს, შეინახოს ასობით მილიარდი პარამეტრი, თუმცა თითო მოთხოვნაზე მხოლოდ მისი ნაწილი აქტიურდება — ამიტომ ზოგი უზარმაზარი მოდელი გაშვებაში იაფია.
ვრცლად →OpenAI-ის შიდა აუდიტმა აჩვენა, რომ SWE-Bench Pro ბენჩმარქის ამოცანების თითქმის მესამედი წუნდებულია, რის გამოც კომპანიამ დეველოპერებისთვის მისი გამოყენების რეკომენდაცია გააუქმა.
ვრცლად →Claude Cowork არის Anthropic-ის რეჟიმი, სადაც Claude-ს მთელ დავალებას გადასცემთ, ჩატის ნაცვლად. აი, რით განსხვავდება Claude-სგან და Claude Code-სგან, რა ღირს და საიდან დაიწყოთ.
ვრცლად →Anthropic-მა დავალებების დელეგირების ხელსაწყო Claude Cowork დესკტოპის გარდა iOS, Android და ვებ ვერსიებზეც გაუშვა — დავალებები ფონურად მუშავდება და გადაწყვეტილებამდე ადამიანის დადასტურებას ითხოვს.
ვრცლად →Meta-ს ახლა ორი განსხვავებული AI მოდელების ოჯახი აქვს: ღია წონების Llama და ახალი დახურული Muse. აი, რით განსხვავდებიან და როგორ გამოვცადოთ ორივე.
ვრცლად →Meta Superintelligence Labs-მა Muse Spark 1.1-ის საჯარო ტესტირება გახსნა — ფასიანი აგენტური კოდირების მოდელი 1 მილიონ ტოკენიანი კონტექსტით, რომელიც OpenAI-სა და Anthropic-ს დაუპირისპირდება.
ვრცლად →Responsible Scaling Policy არის წამყვანი AI კომპანიის საკუთარი წესები იმის შესახებ, როდის ხდება მოდელი იმდენად შესაძლებლობიანი, რომ მისი გამოშვება დამატებითი დაცვის გარეშე საშიშია.
ვრცლად →