Terimler

Prefill

En son haberleri, açıklamaları ve bağlantılı teknoloji hikâyelerini takip edin.

Son haberler

CN
JetBrains Junie’yi Mac Cihazlarda Bulut veya Kredi Olmadan Tamamen Yerel Çalıştırmaya İzin Veriyor

JetBrains Junie’yi Mac Cihazlarda Bulut veya Kredi Olmadan Tamamen Yerel Çalıştırmaya İzin Veriyor

JetBrains, Junie kodlama aracısını Qwen3.6-27B modeliyle bir Mac üzerinde yerel olarak çalıştıran Junie Local özelliğini kullanıma sundu. Kod veya istemler buluta gönderilmiyor. Çalıştırmak için M5 işlemcili ve 64 GB belleğe sahip bir Mac ile yaklaşık 20 GB’lık indirme gerekiyor.

CN
JetBrains, Junie İçinde Qwen3.6’yı Yerel Olarak Çalıştırmayı Nasıl İyileştirdi?

JetBrains, Junie İçinde Qwen3.6’yı Yerel Olarak Çalıştırmayı Nasıl İyileştirdi?

JetBrains, Qwen3.6-27B’yi M5 çipli MacBook’larda yerel olarak çalıştırmak için Junie ve çıkarım motorunda yaptığı değişiklikleri açıklıyor. Deney, yerel kodlama ajanlarının performansının sembol üretim hızının yanı sıra bağlam yönetimine ve prefill aşamasına da bağlı olduğunu gösteriyor.

CN
Yapay zekâ hesaplaması gelecekte neden tek bir çip türüne dayanmayacak?

Yapay zekâ hesaplaması gelecekte neden tek bir çip türüne dayanmayacak?

Veri merkezleri, tüm görevler için tek bir GPU’ya dayanmak yerine CPU’ları, GPU’ları, NPU’ları, özel amaçlı hızlandırıcıları ve optik bağlantıyı bir araya getiren heterojen kümelere yöneliyor. Bu dönüşüm, donanımdan yararlanmayı iyileştirmek ve token maliyetini düşürmek için yazılımı, ağların yönetimini ve enerjiyi kritik faktörler hâline getiriyor.

CN
Etched’in değerlemesi, Jane Street’in donanımını test etmesinin ardından bir ay içinde 21 milyar dolara katlandı

Etched’in değerlemesi, Jane Street’in donanımını test etmesinin ardından bir ay içinde 21 milyar dolara katlandı

Etched girişimi, Jane Street’in şirket tarafından gönderilen ilk eksiksiz yapay zekâ sistemini test edip kendi veri merkezinde çalıştırmak üzere satın almasının ardından 700 milyon dolar topladı ve 21 milyar dolar değerlemeye ulaştı. Finansman, şirketin yapay zekâ modellerinin çıkarımını hızlandırmayı ve maliyetini düşürmeyi amaçlayan tasarımlarına yönelik bahsi yansıtıyor.

CN
Uç cihaz yapay zekâsı LLM modellere geçerken NPU’lar neden yeniden tasarlanmalı?

Uç cihaz yapay zekâsı LLM modellere geçerken NPU’lar neden yeniden tasarlanmalı?

Expedera’dan Sharad Choul, uç cihazların geleneksel görsel ağlardan LLM ve VLM modellerine geçişinin darboğazın niteliğini hesaplama gücünden bellek hareketine nasıl dönüştürdüğünü analiz ediyor. Paket tabanlı işlemenin harici veri aktarımını azaltmadaki ve modellerin otomobiller ile gömülü cihazlarda çalıştırılmasını iyileştirmedeki rolünü açıklıyor.