|
|
|
|
|||||||||
|
A la carte
|
|||||||||||
|
|||||||||||
|
|
|
|
|||||||||
|
A la carte
|
|||||||||||
|
|||||||||||
Kun Alibaba julkaisi Qwen3-Coderin – edistyneen avoimen lähdekoodin tekoälymallinsa koodinluontiin – vastaanotto teknisessä mediassa oli pääosin ihailua. Kyseessä on huippumalli: se päihittää useita suljettuja kilpailijoita, ymmärtää valtavia koodipohjia ja kykenee agenttimaiseen työskentelyyn. Cybernewsin päätoimittaja Jurgita Lapienyen mukaan malli voi kuitenkin olla “Troijan hevonen”.
Vaikka monet organisaatiot ovat jo ottaneet käyttöön perinteisiä tekoälyagentteja, tie täysin autonomisiin tekoälyagentteihin voi sisältää haasteita. Tekemällä strategisia investointeja ja omaksumalla metodisen lähestymistavan agenttien skaalaamiseen, sekä niiden erityisten roolien määrittelyyn, teollisuusyritykset voivat päästä loputtomalta tuntuvien kokeilujen yli ja alkaa nauttia tekoälyagenttien hyödyistä todellisessa elämässä, kirjoittaa teollisuuden ohjelmistoja kehittävän IFS:n tekoälyjohtaja Bob De Cuax.
Suuren nopeuden Ethernet-muuntajien tulee täyttää nykyaikaisille, tehokkaille verkkolaitteille asetetut vaatimukset. Niiden tehtävänä on turvata luotettava ja varma datansiirto, optimoida signaalin laatu ja tehostaa verkon yleistä suorituskykyä ja kapasiteetin hyödyntämistä.