2023’te, Oppo ve OnePlus’un üzerinde çalıştığı söylentilere sahip olduğunda 24 GB RAM’e sahip bir akıllı telefon, Motörhead’in 1979 başyapıt albümü “Overkill” e bazı imalar yaptım.

2025 yeni başladı ve bazı telefonlar zaten 16 GB RAM ile gönderildi. Birkaç yıl daha verin ve 24 konser yakında norm olacak. Özellikle şirketlerimizde daha fazla yapay zeka sıkışmasına takıntılı olma şekliyle (sihir bir maliyetle gelir ve AI görevleri son derece ram aç olabilir).

Şimdi, bir kez daha “aşırıya kaç” imtiyazını kullanmaya cazip geliyorum. Bu sefer iPhone yerine Apple ve tabletler (Mighty iPad Pro gibi) hakkında konuşacağım. Görmek, Apple’ın M5 çipinin üretimine başladığı bildirildi.

İPad Pro, ham güç fiesta’dır. | Resim Kredisi – Phonearena

Apple’ı veya tabletleri kategori olarak takip ediyorsanız, M4 çipinin ne kadar güçlü ve güçlü olduğunu biliyorsunuz (IS). Bu yüzden M5 çipinin M4 çipinden çok daha güçlü, hızlı ve verimli olacağını varsaymak mantıklı.

Bu nedenle, “Overkill” referansı (hayır, cidden, Motörhead’in albümüne göz atın, eğer Rock’ta iseniz).

Sonra tekrar, “Overkill” genellikle gerekli veya uygun olanın ötesinde aşırı bir şey olarak tanımlanır. Yukarıda bahsettiğim akıllı telefon RAM hikayesi için geçerli oldu: 24 GB RAM kesinlikle 2023 için bir aşırılık oldu. ilgisizlik noktasına aşırıya kaçmak. Bunun nedeni, yukarıda belirtilen raporun okuduğu gibi, M5 “herkesin beklediği sıçrama” olmayacak – içinde olduğu gibi, bazılarının umduğu kadar güçlü olmayacak.

Neye benzeyecek (muhtemelen)

İPad Pro, en son Apple Silikon’u barındırıyor. | Resim Kredisi – Phonearena

Bu nedenle, Apple’ın yeni nesil M5 çipinin seri üretimine başladığı bildirildi: Doğal olarak, yaklaşan iPad Pro’da piyasaya sürülmesi bekleniyor. M5 selefine göre iyileştirmeler getirecek olsa da, büyük bir sıçramayı temsil etmeyecek. Çip, daha gelişmiş 2 nm teknolojiye geçiş yapmak yerine M3 ve M4’e benzer TSMC’nin 3 nm işlemi kullanılarak üretilmeye devam edecektir.

Mobil cihazlarda, yongalardaki NM (nanometre) boyutu, işlemcinin içindeki küçük parçaların ne kadar küçük olduğunu ifade eder. Daha düşük bir NM sayısı genellikle daha hızlı çalışırken daha az güç kullanarak çipin daha gelişmiş olduğu anlamına gelir.

Apple, M5 çipini 2 nm’ye geçmek yerine 3 nm’de tutsa da, gerçek sayı her zaman hikayenin tamamını anlatmaz. Geçmişte, nanometre ölçümleri çip içindeki küçük parçaların boyutuna atıfta bulundu, ancak bugün, farklı nesil teknolojiyi etiketlemenin bir yolu.

M5 en yeni üretim sürecini kullanmasa bile, Apple daha fazla devre katmanını birlikte istifleyerek verimliliğini hala artırıyor. Bu, çipin nanometre boyutunda büyük bir değişiklik olmasa bile, daha az güç kullanırken biraz daha iyi performans göstermesi gerektiği anlamına gelir.

Resim Kredisi – Phonearena

Bu karar muhtemelen maliyet hususları, özellikle tarifelerin potansiyel etkisi ile yönlendirilmektedir. Bununla birlikte, Apple, 3 nm tasarıma bağlı kalmasına rağmen verimliliği artırarak daha fazla devre katmanının istiflenmesini sağlayan yeni bir montaj yöntemi uyguluyor.

Bütün bunlar M5’in M4’ten daha güçlü olacağı anlamına mı geliyor? Elbette.

2025’te M4’ü 2002 Pentium 4 CPU’yu kullanmak gibi hissettirecek ham bir güç vahiy mi olacak? Kesinlikle hayır.

Kurt ağlayan çocuk

İPad Pro bir zorunluluktur, ancak sadece birkaçı için. Aralarında mısın? | Resim Kredisi – Phonearena

En güçlü ürünü sadece bu kadar uzun süre yapma konusunda övünebilirsiniz; Bir kez çok fazla söyledikten sonra, artık doğru ilgiyi çekmezsiniz.

. 2024’ten itibaren iPad Pro (M4) bir canavar – ve önümüzdeki birkaç yıl olmaya devam edecek. Bu yüzden, selefi üzerinde artımlı bir yükseltme olduğu göz önüne alındığında iPad Pro (M5), gözlerimde biraz alakasız.

Demek istediğim, hala ofiste 2020 ve 2021 iPad Pro tabletleri kullanıyoruz (A12Z ve M1 yongalarından bahsediyoruz) – güçlü ve sadakatle hizmet ediyorlar. Ayrıca – bu en iyi kısım – M4 veya potansiyel olarak M5 tabletlerinden çok daha ucuzlar.

Geçen yıl, iPad Pro (M4) 2024’ü incelediğimizde, bu bizim sonucumuzdu:

Bir M1 iPad Pro’nuz varsa, havalı yeni ince şasiyi, yeni sihirli klavyeyi veya yeni Apple Pencil Pro’yu (veya en azından kalem için sarkma özelliği istemediğiniz sürece yükseltmek için acele etmiyorsunuz bile Gen 2).

Eminim M5 ile iPad Pro, mağazalara çarptığında alıcılarını bulacaktır. Ama hadi, dürüst olun: Gerçekten bu kadar çok çiğ güce ihtiyacınız var mı? Daha ucuz, daha önceki sürüm işi yapabilirse, en son ürün için en iyi dolar ödemek haklı mı?

Her neyse, bir iPad Pro’nun peşinde olsaydım, bir şey yapmadan önce ekibimizin M5 vs M4 karşılaştırmalarına göz atarım deli Cüzdanımla.

Duyuru Avrupa Patent Ofisi’nden (EPO) geldi: mühendisler Fiorenzo Dioni ve Richard Oberle, otomotiv üretimi alanındaki devrim niteliğindeki buluşları sayesinde “Endüstri” kategorisinde prestijli Avrupa Mucit Ödülü 2024’ü kazandılar. Brescia’da Idra Italia için çalışan İtalyan-Alman ikilisi, yenilikçi 5S enjeksiyon sistemiyle donatılmış dünyanın en büyük basınçlı döküm makinesi Giga Press’i geliştirdi.

Avrupa Patent Ofisi (EPO), özellikle elektrikli araç sektöründe otomobil üretim sürecini kökten dönüştürmeyi vaat eden bu buluşun önemini kabul etti. Giga Press, daha az bileşen kullanarak daha büyük araba parçaları üretmenize olanak tanır, böylece atık ve enerji tüketimini azaltır. Giga Press özellikle büyük araç alt gövdeleri üretme sürecini basitleştirmek için tasarlandı ve çok sayıda ayrı dökümün montajını gerektiren geleneksel tekniklerden farklı olarak bu yeni teknoloji, atıkta önemli bir azalmayla yalnızca iki veya üç büyük parça boyutunda üretiyor. ve enerji tüketimi.

Dioni, “Giga Press, otomotiv endüstrisinde devrim yaratıyor ve basınçlı döküm dünyasını sonsuza kadar değiştirecek” dedi. “Buluşumuz her şeyden önce pazara uygun bir gelişme çünkü girdi pazarın kendisinden geldi”. Mühendis, bu teknolojinin daha düşük yatırımlar, daha fazla enerji tasarrufu ve son kullanıcı için ekonomik faydalar da dahil olmak üzere çok sayıda avantajının altını çizdi. Oberle ise buluşun benzersizliğine dikkat çekerek, bu yeniliğin elektrikli otomobiller çağındaki öneminin altını çizdi.

Buluş, üretim sürecini optimize etmenin yanı sıra sürdürülebilirlik açısından da önemli avantajlar sağlıyor. Doğal gazla çalışan Giga Press, otomobil üreticilerinin üretim maliyetlerinde önemli bir azalma sağlayarak daha yalın üretime ve nakliye maliyetlerinde azalmaya olanak sağladı. Ek olarak makine, gelecekteki eritme döngüleri için alüminyum kalıntılarını ve hurdaları toplayan ve israfı daha da azaltan bir metal geri dönüşüm sistemi içerir.

Avrupa Alüminyum Endüstrisi Birliği’ne göre bu geri dönüşüm girişimi, geleneksel yöntemlere göre yaklaşık %95 daha az enerji tüketiyor ve daha az sera gazı üretiyor; bu da sürdürülebilir üretim uygulamalarında ileriye doğru atılmış önemli bir adıma işaret ediyor. IDRA Italia tahminleri, Giga Press’in en yeni versiyonlarının enerji tüketiminde %54’lük bir azalma sunduğunu gösteriyor.

Sberbank ekibi, Rus geliştiricilere, kod analitiği yapmalarına ve işçilik maliyetlerini tahmin etmelerine olanak tanıyan, yapay zekaya dayalı özel bir asistan olan Giga Code’a erişim sağladı. Sberbank’ın Kıdemli Başkan Yardımcısı, Teknolojik Geliştirme Bloku Başkanı Andrey Belevtsev, GigaConf konferansında bunun hakkında konuştu.

Bu işlevsellik şu anda Java’da beta testinde yalnızca genel depolardaki GitVerse platformu aracılığıyla mevcuttur. Geliştiricilerin Git depolarını seçmeleri veya platformda bir çekme isteği oluşturmaları yeterlidir; yapay zeka yanıtlar oluşturacaktır. Sonunda, çekme isteğindeki kod hakkında oluşturulmuş bir “ikinci görüş” alacaklar ve bir bütün olarak depo için ve taahhüt eden tarafından java geliştirme için kaç saat harcandığını öğrenecekler. Bu, BT profesyonellerinin geliştirme sürecinin verimliliğini değerlendirmesine ve iyileştirmesine yardımcı olacaktır.

Ayrıca Giga Code’daki güncellenmiş modeller sayesinde asistan halihazırda PHP, Rust, Dart, HTML, Lua ve diğerleri dahil olmak üzere 30’dan fazla popüler programlama dilini desteklemektedir. Ayrıca zengin sohbette kullanılan model de önemli ölçüde iyileştirildi. Kod açıklama, belge yazma ve birim testleri oluşturma gibi geliştirme sırasında sıklıkla ortaya çıkan sorunları hızlı bir şekilde çözebileceğiniz kısa komutlar sohbete eklendi.

Yapay zeka çok revaçta; özellikle de büyük dil modelleri olarak da bilinen metin üreten yapay zeka (ChatGPT benzeri modelleri düşünün). Yakın zamanda anket Yaklaşık 1.000 kurumsal kuruluşun %67,2’si, büyük dil modellerini (LLM) benimsemeyi 2024’ün başlarında en büyük öncelik olarak gördüklerini söylüyor.

Ama önlerine engeller çıkıyor. Aynı ankete göre, özelleştirme ve esneklik eksikliği, şirket bilgisinin ve fikri mülkiyetin korunamamasıyla birleştiğinde, birçok işletmenin Yüksek Lisans’ları üretimde kullanmasını engelliyordu ve hala da öyle.

Bu, Varun Vummadi ve Esha Manideep Dinne’nin şunu düşünmesine neden oldu: Kurumsal yüksek lisans benimseme sorununa çözüm nasıl olabilir? Birini bulmak için kurdular Giga MLşirketlerin LLM’leri şirket içinde dağıtmasına olanak tanıyan bir platform inşa eden bir girişim olan ve görünüşte maliyetleri düşüren ve süreçte gizliliği koruyan bir girişim.

Vummadi, TechCrunch’a bir e-posta röportajında ​​şunları söyledi: “Veri gizliliği ve LLM’lerin özelleştirilmesi, işletmelerin sorunları çözmek için LLM’leri benimserken karşılaştığı en büyük zorluklardan bazılarıdır.” “Giga ML bu iki zorluğu da ele alıyor.”

Giga ML, kod oluşturma ve genel müşteri sorularını yanıtlama (örn. “Siparişimin ne zaman gelmesini bekleyebilirim?”) gibi görevler için kendi LLM seti olan “X1 serisini” sunar. Başlangıç, Meta’nın Llama 2’si üzerine inşa edilen modellerin, özellikle MT-Tezgah diyaloglar için test seti. Ancak X1’in niteliksel olarak nasıl karşılaştırıldığını söylemek zor; bu muhabir Giga ML’leri denedi çevrimiçi demo ancak teknik sorunlarla karşılaştık. (Hangi istemi yazarsam yazayım uygulama zaman aşımına uğradı.)

Giga ML’nin modelleri olsa bile öyle bazı açılardan üstün olsalar da, açık kaynak, çevrimdışı Yüksek Lisans okyanusunda gerçekten bir sıçrama yapabilirler mi?

Vummadi ile konuşurken, Giga ML’nin piyasadaki en iyi performansa sahip LLM’leri yaratmaya çalışmaktan çok, işletmelerin üçüncü taraf kaynaklara güvenmek zorunda kalmadan LLM’lere yerel olarak ince ayar yapmalarına olanak tanıyan araçlar geliştirdiği hissine kapıldım. platformlar.

Vummadi, “Giga ML’nin misyonu, işletmelerin LLM’leri kendi şirket içi altyapılarında veya sanal özel bulutlarında güvenli ve verimli bir şekilde dağıtmalarına yardımcı olmaktır” dedi. “Giga ML, LLM’lerin eğitim, ince ayar yapma ve çalıştırma sürecini, kullanımı kolay bir API aracılığıyla hallederek basitleştiriyor ve ilgili tüm zorlukları ortadan kaldırıyor.”

Vummadi, modelleri çevrimdışı çalıştırmanın gizlilik avantajlarını vurguladı; bu avantajlar bazı işletmeler için muhtemelen ikna edici olabilir.

Düşük kodlu yapay zeka geliştirme platformu Predibase, hassas veya özel verilerin satıcılarla paylaşılması konusundaki endişeler nedeniyle işletmelerin dörtte birinden azının ticari LLM’leri kullanma konusunda rahat olduğunu tespit etti. Ankete katılanların yaklaşık %77’si, gizlilik, maliyet ve kişiselleştirme eksikliği ile ilgili sorunları öne sürerek üretimdeki prototiplerin ötesinde ticari LLM’leri ya kullanmadıklarını ya da kullanmayı planlamadıklarını söyledi.

“C-suite düzeyindeki BT yöneticileri, Giga ML’nin tekliflerini, LLM’lerin güvenli şirket içi dağıtımı, özel kullanım durumlarına göre uyarlanmış özelleştirilebilir modeller ve veri uyumluluğu ve maksimum verimlilik sağlayan hızlı çıkarım nedeniyle değerli buluyor.” dedi Vummadi.

Bugüne kadar Nexus Venture Partners, Y Combinator, Liquid 2 Ventures, 8vdx ve diğer birkaç kişiden yaklaşık 3,74 milyon $ VC finansmanı toplayan Giga ML, yakın vadede iki kişilik ekibini büyütmeyi ve ürün Ar-Ge’sini artırmayı planlıyor. Sermayenin bir kısmı da Giga ML’nin müşteri tabanını desteklemeye gidiyor. Vummadi, şu anda finans ve sağlık alanındaki isimsiz “kurumsal” şirketleri de içerdiğini söyledi.