Săptămâna aceasta în AI Decoded oferim cititorilor o serie de știri legate de AI direct de la GTC, conferința globală anunață a NVIDIA pentru AI.
Chat with RTX, sau ChatRTX a arătat noi capabilități extinse și modele LLM celor care au participat la GTC, care vor fi disponibile într-un update viitor pentru peste 100 de milioane de PC-uri și stații de lucru RTX AI din întreaga lume.
ChatRTX va fi capabil să înțeleagă discurs verbal și să răspundă cu text printr-un sistem de recunoaștere automată de voce numit Whisper. Utilizatorii vor putea chiar să îi ceară lui ChatRTX să găsească fotografii din biblioteca lor privată prin cuvinte, termeni sau fraze – găsirea unei fotografii de acum 20 de ani va fi acum floare la ureche, fără a mai fi nevoie să scotocească prin foldere. De asemenea va fi adăugat suport pentru mai multe modele LLM, inclusiv ChatGLM2 și Gemma de la Google, oferind utilizatorilor o mai mare flexibilitate.
Alte noutăți în materie de inteligență artificială de la GTC includ o accelerare RTX AI integrată pentru aplicații creative precum Blackmagic Design și Topaz Labs, precum și extinderea integrării TensorRT-LLM cu framework-uri populare pentru dezvoltatori precum Jan.ai, Langchain, LlamaI-index și Oobabooga.
În plus, microserviciile de inferență NVIDIA NIM vor ajunge pe PC-urile RTX, ajutând dezvoltatorii să creeze mai multe aplicații AI care să se adauge la cele peste 500 de aplicații RTX AI deja disponibile. Pentru mai multe detalii despre ceea ce înseamnă toate acestea, le prezentăm pe toate în blogul AI Decoded din această săptămână.
De asemenea, vorbim despre cei trei câștigători ai concursului pentru dezvoltatori NVIDIA Generative AI on NVIDIA RTX, de la o aplicație care oferă utilizatorilor Outlook o inteligență artificială generativă privată, până la un proiect conceput pentru a îmbunătăți interfața liniei de comandă a PowerShell prin traducerea instrucțiunilor în engleză simplă în comenzi acționabile.
Pentru și mai multe detalii despre AI poți urmări keynote-ul de la GTC al CEO-ului NVIDIA, Jensen Huang:
