Ai2 に関する報道

Magic Atomのembodied AIエージェントフレームワークは世界をリードする成果を収め、embodied AI分野におけるその実力を示している。embodied AIはデモ段階から実際の生産ラインへと移行しつつあり、競争の重心はロボットの「頭脳」であるembodied AIの大規模モデルへとシフトしている。

Ai2 の GPU クラスター スケジューリングの課題は、主に、影響の大きい研究と全負荷での実行との関係のバランスをとる方法に反映されています。効果的なスケジューラーを構築することで、GPU リソースの使用率と研究効率を向上させることができます。たとえば、スケジューリングを最適化すると、トレーニング モデルの速度と精度が向上し、AI 研究開発の進歩が促進されます。

AI2 は、ハイブリッド エキスパート モデル用に特別に設計された Olmo-core 3 をリリースします。これは、オープンソースの大規模モデルが、数兆パラメータ規模で効率的な分散トレーニング インフラストラクチャの開発を加速していることを意味します。これにより、高性能のスパース アーキテクチャを構築するための敷居が下がるだけでなく、インフラストラクチャ レベルでの商用クローズド ソース モデルへの障壁もさらに低くなります。