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KV キャッシュを超えて:ネイティブ PyTorch を用いた AWS Trainium2 上での i14 の Laplace 3B 線形アテンションモデルのトレーニングとサービング

i14がAWS Trainium2上でネイティブPyTorchを使用して、線形注意モデルであるLaplace 3Bをどのようにトレーニングし提供したかを学びましょう。その再帰状態はコンテキスト長に関係なくシーケンスあたり29.5 MBに固定され、トランスフォーマーモデルの増大するキーバリューキャッシュを回避し、提供メモリを予測可能に保ちます。

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GoogleのよりパーソナライズされたGemini AIがあなたの車へ

Googleは、車内のGemini AIにパーソナルインテリジェンスをもたらしています。このアップデートにより、Android AutoおよびGoogle built-in搭載車のGeminiは、Gmail、カレンダー、マップ、フォト、YouTube、検索など、Googleアプリ全体にわたるあなたの情報にアクセスできるようになります。例として、Googleは、運転中にフライトの状況についてGeminiに尋ねることができると述べています […]

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OpenAIがOrchestra Bioを買収

OpenAIはOrchestra Bioを買収し、AIを活用したオペレーションをライフサイエンスの研究開発に導入することで、バイオ医薬品チームが創薬を加速し、新たな治療法の開発を進められるよう支援します。

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AWS上のSmartsheet MCPを備えたAIエージェント向けの作業管理コンテキスト

Smartsheet Model Context Protocol(MCP)Server を使用すると、AI エージェントはライブのワークマネジメントデータを読み取り、更新し、操作できます。この投稿では、AWS 上で接続する 2 つの方法を紹介します。ビジネスチーム向けの Amazon Quick と開発者向けの Kiro です。これにより、エージェントはツールを切り替えることなく Smartsheet で作業できます。

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