Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
По прогнозам аналитической компании Omdia, глобальный рынок ИИ-чипсетов для робототехники достигнет к 2028 г. 866 млн. долл. благодаря демократизации генеративного ИИ. Благодаря демократизации машинного обучения в робототехнике рабочие нагрузки, основанные на MО, стали очень разнообразными. По мере распространения технологии генеративного ИИ (GenAI) его базовые модели смогут заменить или дополнить существующие модели MО и глубокого обучения, создавая более функциональных и надежных роботов. В свою очередь, рост рынка ИИ-чипсетов для робототехники будет способствовать развитию GenAI в робототехнике. С тех пор как в 2022 г. Google представила систему для обучения роботов новым задачам Robotics Transformer (RT-1), многие игроки прилагают значительные усилия для демократизации внедрения GenAI в робототехнику. Помимо Google, такие компании, как Meta (признана террористической и запрещена в России), OpenAI и Toyota, испытывают или тестируют множество базовых моделей в своих робототехнических приложениях. Китайские поставщики сервисных роботов, такие как CloudMinds и OrionStar, разработали свои собственные базовые модели и планируют интегрировать их в клиентские программные системы. Однако GenAI требует больших ресурсов. В большинстве отраслей развертывание GenAI происходит в облаке, поскольку для обучения и вывода моделей требуются большие кластеры графических процессоров (GPU). Для роботов, напротив, предпочтительна локальная обработка, они часто работают с критически важными ... читать далее.
