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Le principali aziende di intelligenza artificiale stanno affrontando difficoltà nel migliorare i loro modelli di AI. Nonostante gli ingenti investimenti, i progressi sembrano rallentare, sollevando dubbi sulla fattibilità di raggiungere l'intelligenza artificiale generale (AGI). Le sfide includono la mancanza di dati di alta qualità e l'aumento dei costi di sviluppo | | | |
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L'investimento mira a ridurre la dipendenza da Nvidia e a promuovere la ricerca universitaria attraverso il programma Build on Trainium. L'iniziativa prevede la creazione di UltraCluster di chip Trainium per supportare lo sviluppo di nuove architetture AI e migliorare le prestazioni | | | |
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L'investimento mira a promuovere i progressi nelle tecnologie AI, quantistiche, 5G avanzato, 6G e Cloud RAN, oltre a creare nuove opportunità di lavoro e stage | | | |
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Basata sul modello linguistico Gemini 1.5, questa soluzione rappresenta un significativo passo avanti nell'integrazione dell'intelligenza artificiale nei processi professionali, distinguendosi per un approccio unico che privilegia precisione e contestualizzazione | | | |
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La tecnologia in rapida evoluzione supera i benchmark attuali. OpenAI, Microsoft, Meta e Anthropic stanno sviluppando agenti AI capaci di eseguire compiti complessi autonomamente, il che richiede nuovi e più sofisticati metodi di valutazione | | | |
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Sono utilizzate in una vasta gamma di settori, dalla sanità alla finanza, dalla logistica al marketing. Il cloud computing fornisce l'infrastruttura necessaria per ospitare e gestire grandi quantità di dati e applicazioni su server remoti, accessibili via Internet. Questo approccio elimina la necessità per le aziende di investire in hardware costoso e manutenzione, permettendo di concentrarsi sullo sviluppo e sull'innovazione | | | |
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