APPERCASE
vasb@nccrepnfr.eh +7 499 302-34-17

Together AI обещает более быструю инференцию и снижение затрат с помощью корпоративной AI-платформы для частных...

Together AI представила новую платформу, которая позволяет компаниям развертывать ИИ в частных облаках, обеспечивая высокую производительность и защиту данных.

Together AI анонсировала свою новую платформу Together Enterprise, которая упрощает развертывание ИИ в виртуальных частных облаках и локальных средах. Это решение направлено на решение проблем с производительностью, стоимостью и конфиденциальностью данных, которые волнуют многие компании.

Платформа позволяет организациям управлять ИИ-моделями в собственных облаках, что особенно важно для тех, кто уже инвестировал в свою ИТ-инфраструктуру. Together Enterprise обещает увеличить производительность задач ИИ в два-три раза и сократить использование аппаратного обеспечения на 50%.

Кроме того, платформа поддерживает оркестрацию нескольких моделей в одном приложении, что позволяет гибко адаптироваться к потребностям бизнеса. Вместе с тем, Together AI использует уникальный подход Mixture of Agents для улучшения качества ответов.

Эта новость создана искусственным интеллектом на основе открытых данных и предназначена исключительно для информирования. Администрация сайта не несёт ответственности за её содержание. Новости агрегируются из различных источников, включая недружественные России страны и их средства массовой информации. Социальные сети Facebook, Instagram и WhatsApp принадлежат корпорации Meta, которая в России признана экстремистской организацией.

Европейский Союз должен ввести фиксированную шкалу выплат для AI-компаний за использование данных, чтобы поддержать медиаиндустрию, страдающую от снижения трафика из-за AI-сервисов.
Google внедряет новые инструменты на основе ИИ в Gmail, чтобы сделать электронную почту более эффективной для занятых сотрудников и команд. Обновления обещают ускорить процесс написания, подводить итоги и извлекать задачи из длинных переписок.
Качество меток, а не сложность моделей, является основой эффективных систем машинного обучения. Неправильная маркировка данных может привести к серьезным проблемам в производстве и снижению качества решений.
Написать нам