
دانشگاه توهوکو و فوجیتسو از Causal AI برای کشف استفاده کردند
کشف علمی را سریعتر میکند، ممکن است ۳۰٪ زمان تحقیقات را کاهش دهد.

کشف علمی را سریعتر میکند، ممکن است ۳۰٪ زمان تحقیقات را کاهش دهد.

موبیلیتی را سبزتر میکند، ممکن است ۲۵٪ شرکتهای خودروسازی را به AI فیزیکی سوق دهد و رقابت با Tesla را شدیدتر سازد.

هنر AI را تحول میدهد، ممکن است ۲۲٪ قوانین کپیرایت را تغییر دهد و رقابت ابزارهای خلاق را افزایش دهد.

همکاری عاملهای AI را ایمنتر میکند، میتواند بازار enterprise AI آسیا را ۲۰٪ رشد دهد و رقابت با AWS را شدیدتر کند.
سال ۲۰۲۶ احتمالاً سالی خواهد بود که Fujitsu از یک شرکت “ژاپنی-محور” به یک بازیگر واقعی جهانی در GenAI تبدیل میشود.
این لابراتوار تمرکز بر کاربردهای صنعتی مانند بهینهسازی زنجیره تأمین و پیشبینی تقاضا دارد و از ابزارهای ابری AWS برای آموزش مدلها استفاده میکند.
فوجیتسو فناوری بازسازی (reconstruction) مبتنی بر ۱-bit quantization و distillation را برای مدل LLM خود با نام “Takane” توسعه داده است. این پیشرفت باعث کاهش ۹۴٪ مصرف حافظه و افزایش سرعت اجرای مدل تا سه برابر شده، در حالی که دقت مدل تا ۸۹٪ حفظ میشود.
You cannot copy content of this page