Tether wprowadza mobilną, medyczną AI na urządzenia: model za 1.7 miliarda dolarów przewyższa 16 razy większy model i całkowicie eliminuje zależność od chmury
Według monitoringu 动察 Beating, Tether, emitent USDT, ogłosił dziś wprowadzenie na rynek serii modeli językowych QVAC MedPsy, opracowanych przez swój zespół badawczy AI, przeznaczonych do lokalnych zastosowań medycznych AI na urządzeniach o niskim poborze mocy, takich jak smartfony i urządzenia noszone. Modele te mogą działać bez konieczności korzystania z serwerów chmurowych i osiągają wydajność znacznie przewyższającą swój rozmiar dzięki efektywnej architekturze: wersja z 1,7 miliarda parametrów osiągnęła średni wynik 62,62 na siedmiu zamkniętych benchmarkach medycznych, przewyższając Google MedGemma-4B o 11,42 punktu i wyprzedzając model MedGemma-27B, posiadający niemal 16 razy więcej parametrów, w rzeczywistych scenariuszach klinicznych takich jak HealthBench Hard; wersja z 4 miliardami parametrów uzyskała jeszcze wyższy wynik – 70,54, kompleksowo przewyższając większe modele, przy jednoczesnym znacznym zmniejszeniu zużycia tokenów wnioskowania (do 3,2 razy) oraz udostępnieniu w skwantyzowanym formacie GGUF (1,7B około 1,2 GB), dostosowanym do wdrożeń mobilnych i brzegowych.
To wydanie podważa tradycyjne założenie „większe modele = lepsza wydajność”, koncentrując się na efektywności poprzez etapowe post-treningi medyczne (nadzorowane, dane kliniczne do wnioskowania + uczenie przez wzmacnianie), aby zapewnić realną ochronę prywatności lokalnie i niską latencję wnioskowania. CEO Tether, Paolo Ardoino, stwierdził, że dzięki temu rozwiązaniu medyczne AI może przetwarzać wrażliwe dane bezpośrednio na miejscu w szpitalach oraz na urządzeniach końcowych, bez konieczności przesyłania ich do chmury, co obniża koszty, zmniejsza opóźnienia i ryzyka związane z prywatnością, potencjalnie przekształcając infrastrukturę medycznej AI i promując wdrożenia lokalne na całym świecie, zwłaszcza w regionach słabo rozwiniętych.
Zastrzeżenie: Treść tego artykułu odzwierciedla wyłącznie opinię autora i nie reprezentuje platformy w żadnym charakterze. Niniejszy artykuł nie ma służyć jako punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.
Może Ci się również spodobać
LVMH spadł w tym roku o 37%, kiedyś był największą spółką pod względem kapitalizacji rynkowej w Europie, teraz wypadł z pierwszej dziesiątki.
We wtorek akcje LVMH spadły o 2,6%, a kapitalizacja rynkowa firmy zmniejszyła się do 2010 milionów euro (około 2320 milionów dolarów), nieznacznie poniżej L’Oréal, przez co po raz pierwszy od 2017 roku LVMH wypadł z pierwszej dziesiątki największych firm w Europie. Od początku roku akcje LVMH spadły o 37%, wracając do poziomu z czasów pandemii, kiedy globalne sklepy były zamknięte. W związku ze spadkiem popytu na dobra luksusowe, kilka banków inwestycyjnych obniżyło ocenę LVMH.
Meta wdroży własne chipy AI w pierwszej połowie przyszłego roku, aby obniżyć koszty i zmniejszyć zależność od Nvidia
Meta będzie używać swojego trzeciego pokolenia własnych chipów AI, MTIA 450, w centrach danych od pierwszej połowy przyszłego roku, a czwarte pokolenie jest przewidywane do wdrożenia pod koniec 2027 roku. W ciągu najbliższych 12 miesięcy Meta zobowiązała się do wdrożenia własnych chipów o zapotrzebowaniu energetycznym przekraczającym 1 gigawat. Yee Jiun Song, wiceprezes ds. inżynierii w Meta, podkreślił, że w porównaniu do produktów obecnie dostarczanych przez Nvidia, autorskie chipy Meta są bardziej wydajne podczas uruchamiania modeli AI i mają niższe zużycie energii.
Ceny krypto
Więcej
