Modelle 🇺🇸

Google DeepMind stellt Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite und 3.5 Flash Cyber vor

Google DeepMind hat drei neue KI-Modelle angekündigt: Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite und ein spezialisiertes 3.5 Flash Cyber. Diese Modelle zielen darauf ab, die Effizienz zu steigern, die Latenz zu reduzieren und die Leistung in agentischen Workflows zu verbessern. Gemini 3.6 Flash verwendet 17 Prozent weniger Ausgabetoken und ist günstiger als sein Vorgänger. 3.5 Flash-Lite ist das schnellste Modell der 3.5er-Serie, während 3.5 Flash Cyber für Cybersicherheit entwickelt wurde.

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Google DeepMind24.07 · 06:03
Regulierung 🇨🇳

Die Zukunft der globalen KI gemeinsam gestalten – Chinas Initiative gibt der Entwicklung Künstlicher Intelligenz starken Auftrieb

In einem Sonderbericht von Xinhua wird hervorgehoben, dass China eine Initiative zur gemeinsamen Gestaltung der Zukunft der globalen Künstlichen Intelligenz vorgelegt hat. Diese Initiative soll der Entwicklung von KI weltweit einen starken Auftrieb geben und die internationale Zusammenarbeit und Koordination in diesem Bereich fördern.

GNews ZH — 人工智能24.07 · 06:02
Modelle 🇺🇸

Self-Distilled Reasoning für das Feintuning von Amazon Nova

Amazon hat die Self-Distilled Reasoning (SDR)-Methode für das überwachte Feintuning (Supervised Fine-Tuning, SFT) der Amazon Nova 2 Modelle eingeführt. SDR generiert Chain-of-Thought (CoT)-Denkpfade für Datensätze, die diese nicht enthalten, und nutzt dabei das Modell selbst. Dies adressiert das Problem der Denkunterdrückung und reduziert katastrophales Vergessen, wodurch die Zielleistung verbessert wird, während allgemeine Fähigkeiten erhalten bleiben.

Amazon Web ServicesAmazon Web Services
AWS ML blog24.07 · 05:06

Ex-Intel-CEO Pat Gelsinger will Moores Gesetz mit Licht wiederbeleben

Nach seinem Ausscheiden bei Intel wurde Pat Gelsinger Partner bei der Risikokapitalfirma Playground Capital, die in Tiefentechnologie investiert. Er setzt auf Start-ups im Bereich der Lithografie, um die physikalischen Grenzen von Halbleitern zu überwinden und Moores Gesetz wiederzubeleben. Gelsinger glaubt, dass der Schlüssel zum Fortschritt in der Verbesserung von Lichtquellen für die Lithografie liegt und unterstützt das Unternehmen xLight.

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Wired AI24.07 · 05:05
Forschung 🇺🇸

Simulation für Physical AI: Ein Überblick

Die Datenerfassung für Physical AI in der realen Welt ist ein langsamer, teurer und riskanter Prozess. Simulation ermöglicht die Erzeugung großer Mengen fotorealistischer physischer Daten durch GPU-Parallelität. Dieser Artikel gibt einen Überblick über gängige Simulations-Engines: MuJoCo, MuJoCo Warp, NVIDIA Isaac Sim und Isaac Lab sowie die neue Physik-Engine Newton, die von NVIDIA, Google DeepMind und Disney Research entwickelt wurde.

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Hugging Face blog24.07 · 05:05

MSI stellt EdgeXpert MS-C931 auf Basis von NVIDIA DGX Spark vor: Ausführlicher Test eines kompakten KI-Supercomputers

MSI hat den EdgeXpert MS-C931 vorgestellt, eine kompakte Version des NVIDIA DGX Spark (Projekt DIGITS), angetrieben durch den Grace Blackwell GB10 SoC, der bis zu 1000 TOPS in FP4 liefert. Das Gerät verfügt über 128 GB LPDDR5x, eine 4 TB NVMe SSD, 10GbE und optional einen 200GbE ConnectX-7 für Clustering. Der Test umfasst Leistungstests, Stromverbrauch und Fähigkeiten im Umgang mit großen Sprachmodellen.

NVIDIANVIDIA Micro-Star International (MSI)Micro-Star International (MSI) RealtekRealtek MediaTekMediaTek
ServerNews24.07 · 05:05

Wistron eröffnet erste US-Fabrik für NVIDIA Superchips in Fort Worth

Das in Taiwan ansässige Unternehmen Wistron hat eine 324.000 Quadratfuß große Fabrik in Texas eröffnet, um NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra und Vera Rubin Superchips zu produzieren. Die Investition von 700 Millionen US-Dollar hat über 500 Arbeitsplätze geschaffen, mit Plänen, bis zum Jahresende 1.000 Mitarbeiter einzustellen. Das Projekt ist Teil von NVIDIAs Engagement für den Aufbau von KI-Infrastruktur in den Vereinigten Staaten.

NVIDIANVIDIA
NVIDIA blog24.07 · 05:04
Modelle 🇺🇸

Poolside veröffentlicht Laguna S 2.1 — ein Open-Weight-Modell für agentisches Programmieren, das in SWE-Bench Multilingual über seiner Gewichtsklasse boxt

Poolside hat Laguna S 2.1 veröffentlicht, ein Open-Weight-Modell mit 11,8 Milliarden Parametern und 8 Milliarden aktiven Parametern pro Token, das für agentisches Programmieren entwickelt wurde. Basierend auf einer Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) unterstützt es bis zu 1 Million Token Kontext und kann auf einem einzelnen NVIDIA DGX Spark ausgeführt werden. Laguna S 2.1 belegt den ersten Platz unter den Open-Modellen mit bekannter Größe auf Terminal-Bench 2.1 (70,2%) und SWE-Bench Multilingual (78,5%) und übertrifft damit viele größere Wettbewerber.

PoolsidePoolside DeepSeekDeepSeek NVIDIANVIDIA TencentTencent Moonshot AIMoonshot AI Alibaba/QwenAlibaba/Qwen AnthropicAnthropic
MarkTechPost24.07 · 05:04
Regulierung 🇷🇺

US-Finanzministerium droht mit Sanktionen wegen chinesischer KI, während Nvidia-CEO offene Modelle verteidigt

Der US-Finanzminister erklärte, dass die Regierung Sanktionen gegen chinesische KI-Modelle wegen möglichen geistigen Eigentumsdiebstahls erwägt. Nvidia-CEO Jensen Huang antwortete, dass man keine Angst vor chinesischen offenen Modellen haben solle, da diese lediglich die Nachfrage nach Chips und Rechenzentren erhöhen.

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Habr — хаб ИИ24.07 · 05:03
Aktuelle Nachrichten