Meta ได้เปิดตัว Llama 3.1 โมเดล AI โอเพ่นซอร์สที่ล้ำหน้าที่สุดในวันอังคาร โดยมีจุดประสงค์เพื่อแข่งขันกับผู้นำในอุตสาหกรรมเช่น OpenAI, Alphabet และ Anthropic Mark Zuckerberg ซีอีโอของ Meta เป็นผู้สนับสนุนที่แข็งขันของโมเดล AI โอเพ่นซอร์ส ซึ่งสามารถเพิ่มความได้เปรียบของ Meta ต่อผู้ผลิตโมเดลปิด โมเดลใหม่นี้สามารถเข้าถึงได้สำหรับผู้ใช้ WhatsApp และ Meta AI เช่นเดียวกับผ่านระบบนิเวศธุรกิจคู่ค้าของ Meta เช่น Amazon Web Services, Nvidia, Microsoft Azure, และ Google Cloud การเปิดตัว Llama 3.1 นี้ช่วยให้ผลการดำเนินงานของหุ้น Meta ในปีจนถึงปัจจุบันดีขึ้น โดยหุ้นเพิ่มขึ้น 1.1% มาอยู่ที่ $492.80 เมื่อเวลา 13:30 น.

NVIDIA ได้ประกาศบริการ AI Foundry ใหม่และ NIM inference microservices ซึ่งอนุญาตให้องค์กรและชาติสร้าง 'ซุปเปอร์โมเดล' แบบกำหนดเองโดยใช้คอลเล็กชั่นโมเดล Llama 3

เมตาได้เผยแพร่ Llama 3

กลุ่ม Emmes องค์กรวิจัยสัญญาระดับโลก (CRO) ได้ประกาศการเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ในระยะยาวกับ Miimansa AI เมื่อวันที่ 23 กรกฎาคม 2024 ความร่วมมือนี้มีเป้าหมายที่จะปฏิวัติการวิจัยทางคลินิกที่ Emmes โดยการนำเครื่องมือการสร้างแบบจำลองเอนทิตีทางคลินิกของ Miimansa มาใช้ ซึ่งอิงตามเทคนิคการสร้างแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่ทันสมัย (LLM) และ AI เชิงสร้างสรรค์ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงการดูแลสุขภาพ รวมถึงการวิจัยทางคลินิก กลุ่ม Emmes กำลังพัฒนาแพลตฟอร์มเทคโนโลยีของตน Veridix AI และเทคโนโลยีการสร้างแบบจำลองเอนทิตีทางคลินิกของ Miimansa จะมีบทบาทสำคัญในการเร่งการพัฒนาโซลูชันการประมวลผลข้อความอัตโนมัติที่ปรับแต่งสำหรับการวิจัยทางคลินิก ความร่วมมือจะเน้นไปที่การปรับปรุงการประมวลผลข้อมูลทางคลินิกจำนวนมากและการเปิดทางให้เกิดการแปลงข้อความเป็นข้อความ เช่น การเขียนโปรโตคอลและการเขียนทางการแพทย์ สิ่งนี้จะช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยมือ "เรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้ร่วมมือกับ Miimansa AI เพื่อนำเทคโนโลยี AI ที่ล้ำสมัยมาสู่แถวหน้าของการวิจัยทางคลินิก" ซาสทรี ชิลุกุรี ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของกลุ่ม Emmes กล่าว "เครื่องมือการสร้างแบบจำลองเอนทิตีทางคลินิกที่ได้รับผ่านการเป็นพันธมิตรนี้จะเร่งการพัฒนาและการนำแพลตฟอร์ม Gen AI ของ Emmes Group, Concord ไปใช้ ทำให้เกิดการทดลองทางคลินิกที่เร็วขึ้น ดีขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น" ดร

นักวิทยาศาสตร์จากสถาบันวิจัยโตโยต้าและมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดได้พัฒนารถยนต์ไร้คนขับที่สามารถเสียหลักอย่างควบคุมได้ ขยายขอบเขตของการขับขี่อัตโนมัติ ในการสาธิตที่สวนแข่ง Thunderhill ในแคลิฟอร์เนีย รถยนต์ไร้คนขับได้เสียหลักพร้อมกันโดยมีระยะห่างเพียงไม่กี่ฟุต การทดลองนี้มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ในอนาคตและแก้ไขปัญหาท้าทายที่ใหญ่กว่าในระบบการขับขี่อัตโนมัติ ด้วยการผสมผสานโมเดลคณิตศาสตร์, การเรียนรู้ของเครื่อง, และเซ็นเซอร์ทางกายภาพ นักวิจัยได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของรถยนต์ไร้คนขับในการทำงานในสภาพที่เข้มข้น เช่น ถนนที่มีหิมะหรือมีน้ำแข็ง ในขณะที่ AI ได้ทำก้าวหน้าอย่างมาก การนำทางในโลกทางกายภาพที่ไม่สามารถคาดเดาได้เป็นความท้าทายและซับซ้อนแยกต่างหาก

สองบริษัทที่นำเสนอโอกาสในการเติบโตที่มีกำไร คือ Broadcom และ Alphabet ขณะที่ Broadcom เป็นที่รู้จักในฐานะผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์และฮาร์ดแวร์เครือข่าย มันมีบทบาทสำคัญในระบบนิเวศ AI โดยผลิตชิ้นส่วนสำคัญที่ใช้ในศูนย์ข้อมูลเพื่อประมวลผลและถ่ายโอนข้อมูลจำนวนมหาศาลสำหรับการฝึก AI แม้ว่ารายได้ที่เกี่ยวข้องกับ AI จะทำรายได้น้อยจากรายได้รวมของ Broadcom แต่คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างมากในปีต่อๆ ไป นอกจากนี้ ธุรกิจของ Broadcom ไม่ได้พึ่งพา AI อย่างเดียว ซึ่งเป็นข้อดีในกรณีที่เกิดการตกต่ำในตลาด AI ในทางตรงกันข้าม Alphabet มีบทบาทสำคัญในการพัฒนา AI ผ่านโปรเจกต์เช่น Google Brain และ DeepMind แม้ว่า Alphabet เคยถูกวิจารณ์ว่ายังล้าหลังในด้าน AI แต่ก็ได้ทำการปรับปรุง โดยเริ่มจากการรีแบรนด์เครื่องมือ AI generative เป็น Gemini แม้รายได้หลักของ Alphabet จะมาจากการโฆษณา แต่การแนะนำ AI Overviews ในการค้นหาของ Google กลับสร้างโอกาสรายได้เพิ่มเติม นอกจากนี้ Google Cloud ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มคลาวด์ของ Alphabet ก็กำลังเติบโตทั้งในแง่ของขนาดและความสามารถในการทำกำไร การซื้อกิจการ Wiz ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพความปลอดภัยไซเบอร์ที่ใช้ AI อาจทำให้ Google Cloud มีเสน่ห์มากขึ้นสำหรับลูกค้าองค์กร เมื่อพิจารณาค่าใช้จ่ายที่ค่อนข้างต่ำของ Alphabet และศักยภาพการเติบโตของธุรกิจต่างๆ ของบริษัท ดูเหมือนจะเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าและมีศักยภาพในการเติบโตในอนาคต

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การเปลี่ยนแปลงที่สม่ำเสมอและบ่อยครั้งในที่ทำงานได้ส่งผลกระทบต่อพนักงาน ทำให้เกิดความเหนื่อยล้าจากการเปลี่ยนแปลง การเกิดขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถสร้างสิ่งใหม่ได้ได้นำมาซึ่งคลื่นการเปลี่ยนแปลงใหม่ ๆ บังคับให้องค์กรต้องพิจารณาผลกระทบต่อพนักงานของตน เพื่อให้สามารถนำ AI มาใช้อย่างประสบความสำเร็จ องค์กรจำเป็นต้องมุ่งเน้นการเพิ่มทักษะให้กับพนักงานและจัดการกับความกังวลของพวกเขาผ่านการจัดการการเปลี่ยนแปลงอย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้สามารถทำได้ผ่านการลงทุนในการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง ส่งเสริมวัฒนธรรมการเรียนรู้ และปรับตัวต่อความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลง การสนับสนุนระบบความคิดแบบทดลองและเรียนรู้ และการอนุญาตให้มีการทดลองใช้ ได้พิสูจน์แล้วว่าประสบความสำเร็จในการขับเคลื่อนการนำ AI มาใช้ การจัดการความคาดหวังเกี่ยวกับสิ่งที่ AI สามารถทำได้และไม่สามารถทำได้เป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากความก้าวหน้าต้องใช้เวลา ผู้นำธุรกิจควรมอบความคาดหวังที่เป็นจริงและทิศทางที่ชัดเจนเพื่อหลีกเลี่ยงความไม่เชื่อถือและการไม่ไว้วางใจ สุดท้าย เพื่อแก้ไขปัญหาความเหนื่อยล้าของพนักงาน องค์กรต้องเสนอการฝึกอบรม แนวทาง และนโยบายเพื่อสนับสนุนพนักงานในการยอมรับ AI ด้วยการปกป้องและเสริมสร้างศักยภาพให้กับพนักงาน องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างสรรค์ได้อย่างเต็มที่