pytorch

AMD jutro, 21 stycznia 2026, udostępni nową wersję sterowników Software: Adrenalin Edition z opcjonalnym AI Bundle, czyli zunifikowanym instalatorem narzędzi do pracy z lokalną sztuczną inteligencją. Rozwiązanie ma uprościć konfigurację środowiska dla użytkowników kart Radeon oraz procesorów Ryzen AI, eliminując żmudne ręczne instalowanie komponentów. Czy AMD uda się dorównać NVIDII w dostępności narzędzi AI?

NVIDIA DGX Spark to mini PC wyposażony w układ GB10 Grace Blackwell Superchip, osiągający wydajność 1 petaflopa. Urządzenie pełni funkcję kompaktowej, ale potężnej stacji roboczej do pracy ze sztuczną inteligencją i potrafi lokalnie obsłużyć modele o 200 mld parametrów. Niedawno największy producent GPU na świecie wydał aktualizację systemu do wersji DGX OS 7.3.1, która wprowadza kilka zmian i rozwiązuje pewne problemy.

Producenci kart graficznych ciągle udoskonalają swoje rozwiązania, aby zaoferować graczom jeszcze większą płynność animacji. Firma AMD rozwija autorską technikę AMD Fluid Motion Frames, która działa na poziomie sterownika. Rozwiązanie to nie jest jednak pozbawione wad, a inżynierowie stale pracują nad jego ulepszeniem, adresując uwagi zgłaszane przez społeczność graczy. Najnowsze zmiany zapowiadają jednak istotny postęp, szczególnie w szybkich scenach.

Meta inwestuje ogromne środki w rozwój sztucznej inteligencji, aby dogonić liderów rynku. Firma buduje potężną infrastrukturę i walczy o najlepszych specjalistów. Ostatnie doniesienia wskazują jednak, że wewnętrzne działania prezesa firmy mogą przynosić skutki odwrotne do zamierzonych. W korytarzach firmy rośnie napięcie, które zagraża stabilności kluczowych zespołów badawczych i może wpłynąć na cały harmonogram prac nad nowymi technologiami.

Kolejna odsłona dużego modelu językowego od Mety, jakim jest Llama 2, została właśnie za darmo udostępniona dla wszystkich - również do użytku komercyjnego. Mark Zuckerberg ogłosił na swoim profilu na Facebooku, że i tym razem współpracowano z firmą Microsoft. Cały kod Llama 2 jest otwartoźródłowy, z uwagi na niemal same zalety takiego rozwiązania. Model językowy charakteryzuje się sporo wyższym zakresem danych, na jakich został wytrenowany (niż Llama).