AI hírek 07.10.: GPT-5.6, ügynöki fejlesztések és gyorsabb AI-kutatás
A Microsoft több fronton is bővítette AI-platformjait: megérkezett a GPT-5.6 a Copilot és fejlesztői eszközök környezetébe, a Foundry Hosted Agents funkciói pedig általánosan elérhetővé váltak. Az NVIDIA közben a fehérjeszerkezetek előrejelzését és az LLM-ek hardveres skálázását célzó fejlesztéseket mutatott be.
- Megérkezett a GPT-5.6 a Microsoft Copilot és fejlesztői eszközeibe.
- Általánosan elérhető lett a Hosted Agents a Microsoft Foundryban.
- Az NVIDIA AI-eszközökkel gyorsítaná a fehérjeszerkezetek előrejelzését.
- Új módszerek célozzák az LLM-ek gyorsabb és hatékonyabb futtatását.
- A Convai természetes nyelvű fejlesztéssel épít AI-karaktereket Unreal Engine-ben.
Microsoft: új modellek és ügynökök a vállalati eszközökben
A Microsoft közlése szerint a GPT-5.6 Work IQ-val együtt elérhetővé vált a Copilot Chatben, a Coworkban, a Microsoft 365 alkalmazásaiban, a GitHubon és a Foundryban. A vállalat erősebb érvelést, jobb minőségű válaszokat és hatékonyabb működést ígér.
A Hosted Agents általános elérhetőségével a Microsoft Foundry ügynökei natív számítási környezetet kapnak. A szolgáltatás bármilyen keretrendszerrel, programozási nyelvvel és modellel használható. A Microsoft 365 Copilotban közben általánosan elérhető lett a Sales Agent és Service Agent, amelyek a Dynamics 365 adataira támaszkodva segítik az értékesítési és ügyfélszolgálati csapatokat.
NVIDIA: AI a fehérjekutatásban és a modellfuttatásban
Az NVIDIA olyan eszközöket mutatott be, amelyek a fehérjeszerkezetek és molekuláris komplexek AI-alapú előrejelzését több lépésben is felgyorsítják. A megoldások a vállalat szerint a gyógyszerkutatásban használt virtuális szűrést és a nagy biomolekuláris rendszerek modellezését is könnyebbé tehetik.
A vállalat új fejlesztői anyaga a hardverhez igazított LLM-tervezés szempontjait mutatja be. A modellméret és a rétegszerkezet hatással van a GPU-k kihasználtságára, a válaszidőre és a nagyüzemi skálázhatóságra. A JAX host offloading módszere a kiválasztott aktivációkat a GPU memóriája helyett a processzor rögzített host memóriájában tárolja. Az NVIDIA mérései szerint ez a DeepSeek-V3 671B képzésénél nagyobb kötegméretet és magasabb teljesítményt tett lehetővé.
Hatékonyabb modellek és AI-karakterek
A Cohere dinamikus spekulatív dekódolása a hardver terheléséhez igazítja, hány tokent készítsen elő egy kisebb modell. A vállalat szerint a módszer magas kötegméretnél is jobb teljesítményt adhat a rögzített beállítású megoldásnál.
A Convai MCP révén a fejlesztők OpenAI Codexszel vagy Anthropic Claude Code-dal, természetes nyelvű utasításokkal építhetnek beszélgető AI-karaktereket Unreal Engine-ben. A rendszer a karakterek összekötését, animációit és játékmeneti viselkedését is beállíthatja. A Convai egy másik funkciója, az Object in Attention, a játékos tekintete alapján azonosítja, melyik tárgyról van szó.
További vállalati és fejlesztői hírek
A GitHubnál a Copilot kódellenőrzése kezdetben drágább lett, és kevesebb hasznos hibát talált, miután a Copilot CLI megosztott eszközeire álltak át. A GitHub szerint a problémát nem az eszközök, hanem a hozzájuk adott utasítások okozták.
A Hebbia egyetlen felületen kapcsolja össze a pénzügyi munkafolyamatok adatforrásait, a Deutsche Telekom pedig AI-natív távközlési vállalattá kíván válni. A vállalatnál több mint 50 ezer havi aktív felhasználója van a ChatGPT-nek és az API-eszközöknek.
