我们最新的模型进展,增强了在 COBOL、Fortran 和 Visual Basic 等低资源编程语言中构建与迁移软件的能力。 银行、政府和企业仍依赖这些语言编写的软件。在这方面取得进展,意味着理解积累了几十年的业务逻辑,帮助开发者更新系统,同时保留仍然有效的部分。 我们正围绕开发者和企业客户提出的问题构建这些能力。如果你的团队也在维护这类系统,请告诉我们接下来应该支持哪些语言和工作流程。 openai.com/index/low-reso…
产品、技术与行业动态
来自研究者、开发者与 AI 团队的一手分享
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我们在俄亥俄州新奥尔巴尼的吉瓦级超级集群 Prometheus 上训练了 Muse 基础模型,包括 Muse Wonder。 一个拥有数十万张 GPU 的超级集群,即使只有一台主机表现不佳,也可能拖慢整个训练过程。我们针对大规模运行的可靠性设计了 Prometheus。在 Muse Wonder 训练期间,预训练的有效吞吐率超过 85%,强化学习超过 90%,平均每约 4.7 万 GPU 小时才发生一次中断。 看看 Prometheus 背后的技术:go.meta.me/4yXXApZ
已经有一个模型端点在运行了?要把它扩展到 Kubernetes 上,还需要做什么? 这段五分钟的视频演示了 NVIDIA Dynamo 如何通过可扩展的工作节点和兼容 OpenAI 的端点完成部署。 视频在下面:
用 Perplexity Computer 构建的、受赛博朋克风格启发的 Roadster 自由驾驶浏览器游戏:2049.pplx.app
Roadster 背后的物理效果:roadster.pplx.app
别错过 Claude Slides。我现在就是这样制作幻灯片的——再也不用像以前那样搜索“iphone frame svg”了。 试试:claude.ai/artifacts