🚨 Нещодавно OpenAI випустила GPT-OSS: моделі міркувань з відкритим вихідним кодом gpt-oss-120b і gpt-oss-20b. Слідкуйте за нашим останнім блогом про глибоке занурення в їхню архітектуру, тести проти DeepSeek-R1, вимоги до обчислень та безсерверні кінцеві точки Hyperbolic для обох моделей!

🚀 Команда Alibaba Qwen випустила Qwen-Image, модель MMDiT з 20B-param, яка революціонізує покоління перетворення тексту в зображення! Власне відтворення тексту в пікселях для приголомшливих плакатів, двомовна підтримка EN/CN, чудові стилі фотореалістичного/аніме/аніме. Пориньте в нашу технічну статтю з повним керівництвом по розгортанню моделі на Hyperbolic & Gradio

Дослідження доктора Ю Сана: Удосконалення штучного інтелекту за допомогою гіперболічних обчислень Доктор Ю Сунь разом із дослідниками зі Стенфорда, Каліфорнійського університету в Берклі, Каліфорнійського університету в Лос-Анджелесі та Каліфорнійського університету в Остіні розширює межі генеративного штучного інтелекту за допомогою інфраструктури графічних процесорів Hyperbolic Labs. Два проривні проекти 🧵: хвилинна генерація відео та адаптивні RNN.

Ми пишаємося тим, що представляємо найновіші відкриті моделі OpenAI: gpt-oss-20B та gpt-oss-120B, прямо зараз у Hyperbolic! 💜 Спробуйте тут: gpt-oss-20B: gpt-oss-120B: Продуктивність моделі 120B відповідає рівню ~o4-mini. Менша модель може працювати на більшості настільних комп'ютерів і ноутбуків, тоді як більша модель може працювати на висококласних і дата-центрах! Найдешевший H100 (1,49 долара США/год) для самостійного запуску моделей на

Пориньте в архітектури графічних процесорів @nvidia 🐰 Hopper і ⚙️ Blackwell – послідовні стрибки в обчислювальній потужності та з'єднаннях для ваших робочих навантажень зі штучним інтелектом👇

Економіка штучного інтелекту досягає критичної точки перегину. Згідно з дослідженнями, прогнозується, що до 2027 року витрати на навчання передових моделей штучного інтелекту досягнуть понад 1 мільярд доларів. Генеральний директор @AnthropicAI Даріо Амодей спрогнозував, що наступного року витрати на навчання моделей штучного інтелекту зростуть до кількох мільярдів доларів за пробіг. "У 2026 році це може бути понад 10 мільярдів доларів на навчання однієї моделі. Він передбачає, що до 2027 року модельні компанії матимуть амбіції побудувати навчальні кластери на суму 100 мільярдів доларів».

🚨 Сповіщення про нові функції від Hyperbolic 🚨 Тепер мережеве сховище працює під напругою, що забезпечує постійне зберігання даних під час сеансів графічного процесора. Ваші дані залишаються на місці, навіть якщо ваш екземпляр цього не робить. Більше ніяких холодних запусків. Більше не потрібно повторно завантажувати великі набори даних. Давайте зануримося в 👇

Швидке розгортання кластерів графічних процесорів за допомогою Hyperbolic

Білий дім щойно оприлюднив План дій щодо штучного інтелекту, побудований на трьох стовпах: ✍️ > Прискорення інновацій > Створення надійної інфраструктури штучного інтелекту > Лідер у міжнародній дипломатії та безпеці у сфері штучного інтелекту У Hyperbolic Labs ми пишаємося тим, що підтримуємо цю місію, надаючи доступні та надійні обчислення, які сприяють прогресу штучного інтелекту. 🧵

Дякуємо @Alibaba_Qwen за те, що довіряєте нам як своєму партнеру та першому сторонньому постачальнику висновків для обслуговування їхніх останніх моделей! Перевірте це зараз за адресою