pria Dia mengumumkan pada hari Rabu bahwa itu akan menyalakannya Claude ai Bantuan dalam platform untuk membuat aplikasi interaktif dan berbagi, yang mencapai pengembangan percakapan obrolan yang besar terhadap alat perangkat lunak fungsional yang dapat dibangun dan didistribusikan pengguna tanpa pengkodean pengetahuan.

Perusahaan Intelijen Berbasis San Francisco mengungkapkan bahwa jutaan pengguna telah menciptakan lebih dari 500 juta.Artefak-Kenaan interaktif yang berkisar dari permainan pendidikan hingga alat analisis data-karena peluncuran awal fitur. Sekarang, Antarubor menyertakan kecerdasan Claude secara langsung dalam kreasi ini, memungkinkan mereka untuk memproses input pengguna dan mengadaptasi konten dalam waktu aktual secara independen dari percakapan berkelanjutan.

Pengembangan adalah perubahan mendasar dalam bagaimana kecerdasan buatan fasad dengan pengguna, dan melanggar respons tetap terhadap pengalaman dinamis dan interaktif yang mengembangkan garis antara membantu kecerdasan buatan dan mengembangkan perangkat lunak. Langkah ini mengintensifkan persaingan dengan Fitur kain openaiYang diluncurkan pada bulan Oktober dengan fungsi serupa di layar untuk mengedit konten yang dibuat oleh kecerdasan buatan, meskipun tidak memiliki fokus yang sama pada berbagi aplikasi yang mendefinisikan antropolog.

Cara menghapus artefak Claude

Reaksi kecerdasan buatan tradisional mengikuti koordinasi pertanyaan dan jawaban, karena pengguna menyalin hasil dan menempel ke aplikasi terpisah untuk penggunaan praktis. Antropolog memperkuat potongan -potongan menghilangkan gesekan ini dengan menciptakan ruang kerja khusus di mana konten yang dibuat oleh kecerdasan buatan menjadi fungsional dan segera terlibat.

“Make Me Flashcards for Spanyol”, perusahaan menjelaskan dalam posting blog periklanan. “Cobalah” untuk membuat saya kartu flash. “Satu permintaan membuat Anda memperbaiki bahan studi.

Diskriminasi menyoroti lokasi strategis antropolog melawan pesaing. ketika Toko GPT Openai Ini berfokus pada faktor percakapan, dan antropor mengkonfirmasi aplikasi fungsional dengan fasad pengguna.

Adopsi pertama menciptakan game dengan huruf non -player yang mengingat opsi dan menyesuaikan cerita cerita, dan guru pintar yang menyesuaikan interpretasi berdasarkan pemahaman pengguna, dan analis data yang menjawab pertanyaan yang tidak jelas tentang tabel unduhan yang telah diunggah.

Mengapa memberikan pembuatan aplikasi AI gratis

Statuta ini bekerja pada infrastruktur Claude saat ini, dengan otentikasi pengguna melalui Akun Claude Untuk mengakses aplikasi umum. Pendekatan ini mendistribusikan beban aritmatika melalui level berlangganan alih -alih menciptakan strain infrastruktur dari aplikasi populer.

Pengguna gratis dapat membuat, menampilkan, dan berinteraksi dengan artefak, sementara Profesional (20 dolar per bulan) Dan Tim ($ 25-30 per bulan) Pelanggan memperoleh kemampuan tambahan dan batas penggunaan yang lebih tinggi. Perusahaan melihat akses gratis sebagai strategi akuisisi pelanggan, seperti yang diindikasikan oleh perwakilan Antarbur bahwa “pengguna gratis yang menderita keajaiban penciptaan dengan Claude menjadi pendukung terbaik kami.”

Model bisnis mencerminkan tren industri yang lebih luas menuju layanan AI freeemium, karena fungsi dasar menarik pengguna yang akhirnya meningkatkan ke fitur yang lebih baik. Tidak seperti pasar perangkat lunak tradisional di mana pencipta dapat mengonversi aplikasi, platform manusia menekankan partisipasi gratis untuk membangun partisipasi masyarakat.

Konten sedang menjadi sangat penting karena pengguna membuat jutaan aplikasi kecerdasan buatan

Proliferasi aplikasi AI yang dibuat oleh pengguna menimbulkan kekhawatiran konten yang dimakan Antarbur melalui banyak lapisan perlindungan. Perusahaan mengimplementasikan jaminan yang dibangun saat membuat konten, secara manual bertentangan dengan oposisi, dan mengharuskan semua artefak umum untuk mematuhi kebijakan konten.

Secara luas Pendekatan Keselamatan Kecerdasan BuatanAntarbur mengatakan itu “akan menerapkan pendekatan multi -layer untuk mencegah penyalahgunaan, termasuk monitor aktual dan tidak aman Kebijakan penskalaan yang bertanggung jawab. Langkah -langkah keselamatan keselamatan kelembagaan ini meluas ke platform artefak, di mana konten yang dibuat oleh pengguna tunduk pada audit yang sama.

Pengguna dapat melaporkan konten yang bermasalah untuk tinjauan tim, meskipun perusahaan belum mengungkapkan langkah -langkah spesifik tentang moderasi atau efektivitas. Pendekatan ini mencerminkan strategi konten moderat yang digunakan oleh platform media sosial utama, disesuaikan dengan aplikasi yang dibuat oleh kecerdasan buatan.

Fitur kain openai mengintensifkan pertempuran untuk unggul fasad kecerdasan buatan

Iklan manusia datang pada saat perusahaan intelijen buatan semakin bersaing untuk pengalaman pengguna alih -alih kemampuan model awal. Openai’s Fitur kainDiluncurkan pada bulan Oktober, menyediakan fungsi serupa di layar untuk mengedit konten yang dibuat oleh kecerdasan buatan, meskipun tanpa memfokuskan hal yang sama pada aplikasi bersama.

Persaingan mencerminkan pengakuan industri yang lebih luas bahwa antarmuka percakapan, meskipun perintis mungkin tidak mewakili bentuk akhir dari kecerdasan buatan. Perusahaan mengeksplorasi fasad visual, pengalaman interaktif, dan kecerdasan cerdas sebagai sel potensial bot tradisional.

Penggunaan produk musik keaslian yang otentik untuk Clauds di “Metode kode“Daya tarik teknologi di luar pengguna teknis, menunjukkan kemungkinan mengadopsi yang berlaku melalui industri kreatif.

Pengembang program membahas apakah aplikasi AI mengancam fungsi pengkodean tradisional

Karakter demokratis dalam menciptakan aplikasi melalui alat kecerdasan buatan menimbulkan pertanyaan dasar tentang masa depan pengembangan perangkat lunak tradisional, karena data industri mengungkapkan transformasi besar. Penelitian Gartner Ini menunjukkan bahwa 70 % aplikasi baru akan menggunakan teknologi kode rendah atau tidak pada tahun 2025, yang mewakili lompatan besar hanya 25 % pada tahun 2020.

Transformasi ini menciptakan apa yang disebut analis “Pengembang Warga– Pengguna bisnis yang membuat aplikasi tanpa pelatihan pemrograman resmi. Memang, 41 % perusahaan aktif Pembangunan warga negara Inisiatif, sekitar 60 % aplikasi khusus dirancang di luar bagian TI tradisional.

Perusahaan yang menggunakan platform ini menunjukkan bahwa kebutuhan untuk menggunakan rata -rata pengembang TI, yang menghasilkan sekitar $ 4,4 juta dalam meningkatkan nilai bisnis selama tiga tahun, menurut apa yang mereka katakan. Penelitian Forrester.

Namun, hubungan antara alat pengembangan yang beroperasi dengan pengkodean amnesti internasional dan tradisional yang sama tampaknya lebih saling melengkapi daripada daya saing. Sikap kemanusiaan adalah artefak yang memungkinkan model awal yang cepat dan membuat alat pribadi sementara pengembang profesional terus membangun aplikasi dari kategori produksi. Platform mengungguli otomatisasi operasi komersial dan aplikasi sederhana, tetapi mereka berjuang dengan sistem yang kompleks dan melelahkan yang membutuhkan fungsi dan kinerja khusus pada skala lembaga.

Kekhawatiran keamanan dan tata kelola juga mempertahankan permintaan untuk pengembang profesional. Dengan aplikasi yang semakin dibuat di luar bagian TI, organisasi mengharuskan pengembang yang terampil untuk membuat kerangka kerja tata kelola yang tepat dan memastikan permintaan untuk memenuhi standar keamanan lembaga. Pengembang yang paling sukses beradaptasi dengan alat -alat ini daripada bersaing dengan mereka, dengan fokus pada rekayasa sistem, meningkatkan kinerja, dan tantangan integrasi yang belum dapat diproses oleh alat kecerdasan buatan.

Dinamika pasar menunjukkan 187 miliar dolar pada tahun 2030 Sementara pengembangan perangkat lunak tradisional terus tumbuh secara bersamaan.

Perang platform dengan perusahaan intelijen buatan memanaskan pendapatan berkelanjutan yang melebihi panggilan API

Langkah langkah Move mengacu pada pengembangan industri yang lebih luas ketika perusahaan kecerdasan buatan matang di luar aplikasi chatbot awal. Alih -alih bersaing hanya untuk kinerja model atau harga API, perusahaan membangun fitur untuk ekosistem yang menciptakan efek jaringan dan mengunci pengguna.

Fitur artefak yang ditingkatkan tersedia pada hari Rabu melalui tingkat antropor gratis dan berbayar, dan dapat diakses melalui browser web dan aplikasi seluler. Pengguna dapat mengakses fungsi baru melalui bilah samping yang didedikasikan untuk antarmuka clade, dengan fitur lengkap di desktop dan fungsi dasar pada perangkat seluler.

Ketika jutaan pengguna mulai membangun dan berbagi aplikasi yang melindungi dari kecerdasan buatan tanpa menulis satu baris kode, industri teknologi menghadapi pertanyaan dasar: apakah masa depan adalah milik mereka yang dapat menuntut kecerdasan buatan secara lebih efektif, atau mereka yang memahami sistem dasar dengan baik untuk membangunnya? Antarubor bertaruh bahwa di era kecerdasan buatan, itu mungkin simbol yang paling kuat hanyalah percakapan yang baik.

Jacob Wilson, Athletics Rising, mengambil kejuaraan utama melalui badai.

Wilson, 23, memiliki pemukulan rata -rata. 347 dan sembilan rumah dalam 76 pertandingan musim ini. Pemukulan rata -rata shortstop adalah yang kedua di MLB, di belakang bintang bintang New York Yanxiz Aaron (.

Bintang yang sedang naik daun itu mengatakan dia percaya bahwa salah satu faktor utama untuk keberhasilannya adalah video game, Fortnite.

Klik di sini untuk lebih banyak liputan olahraga di foxnews.com

“Anak -anak akan menyukai ini. Orang tua akan membenciku. Aku sangat percaya pada video game,” Wilson Kata ESPN.

“Ini adalah strategi pembuatan keputusan yang cepat. Saya pikir ini membuat saya siap untuk permainan, karena ketika Anda berada di dalam kotak, Anda harus banyak memperlakukan.”

Wilson dikaitkan dengan video game untuk membantunya membuat keputusan.

“Ada beberapa hari di mana saya akan bangun, dan saya akan bermain video game, dan setelah itu saya akan pergi ke lapangan, dan saya akan memiliki hari yang baik. Pada beberapa hari saya tidak akan bermain dan saya tidak melihat bola dengan baik. Saya pikir itu benar -benar membantu saya melatih keputusan -proses pembuatan yang harus saya ambil setelah tujuh jam di stadion baseball.”

Famir Trevor Hoffman Hall berebut

Athletics Jacob Wilson, No. 5, memainkan bola ke pangkalan pertama yang keluar selama babak kesembilan melawan Cleveland Garshers di Sterie Hilth Park pada 20 Juni 2025 di Sacramento Barat, California. (Sergio Estrada-Amagn Imagesregio Estrada-Amagn)

Shortstop Atletik saat ini lebih suka memenangkan Liga Amerika yang muncul untuk tahun ini melalui pertandingan yang kuat.

Dengan bantuan Fortnite, permainan Wilson mungkin turun di All-Star Game bulan depan di Atlanta.

Sementara Wilson dapat mengaitkan sebagian dari keberhasilannya dengan Fortnite, banyak keberhasilannya di Kejuaraan Utama berasal dari banyak bakat. Yaqoub adalah putra Jack Wilson, yang menghabiskan 12 musim di liga baseball utama dan membuat tim NLL-Star pada tahun 2004 dengan Pittsburgh Pirates.

Jack mengatakan dia percaya bahwa video game dapat membantu mengoordinasikan tangan.

Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News

Jacob Wilson Athletics, No. 5, menyerang satu lagu selama babak pertama melawan Houston Astros di pandangan Hilth Park pada 19 Juni 2025 di Sacramento Barat, California. (Foto Sergio Estrada-Amagn)

Jack mengatakan kepada ESPN: “Saya percaya mengoordinasikan tangan yang diberikan oleh video game-selama Anda melakukan tugas Anda,” Jack mengatakan kepada ESPN. “Anak -anak, jika kamu membaca, lakukan tugasmu.”

Jacob akan melihat musim yang kuat ketika ia bermain Atletik (33-49) Detroit Tigerers (50-31) pada hari Kamis pukul 1:10 siang setiap kali.

Digital Fox News Cakupan Olahraga di XDan berlangganan Newsletter Fox News Sport Hold.

Karena kecerdasan buatan mengubah operasi lembaga di berbagai industri, tantangan kritis terus menimbang tentang penyimpanan data – tidak masalah tingkat pengembangan model, dan kinerjanya tergantung pada kemampuan untuk mencapai sejumlah besar data dengan cepat, aman dan andal. Tanpa infrastruktur untuk menyimpan data yang benar, sistem data kecerdasan buatan terkuat dapat dikembalikan oleh pipa yang lambat, terfragmentasi, atau tidak efektif.

Topik ini menempati pusat utama pada hari pertama VB mengonversiDalam sesi yang berfokus pada inovasi fotografi medis AI yang ditimbulkannya Klub: AIO Dan Solidigma. Bersama -sama, bersama Jaringan Medis Terbuka untuk AI (Monai) Kerangka kerja proyek-open source untuk mengembangkan dan menerbitkan pencitraan medis AI-re-mendefinisikan cara mendukung infrastruktur infrastruktur dalam waktu aktual dan pelatihan di rumah sakit, dari meningkatkan diagnosis hingga operasi penelitian lanjutan dan penggunaan operasi.

Menciptakan penyimpanan di tepi kecerdasan buatan klinis

Ini dijalankan oleh Michael Stewart, mitra administrasi di M12 (Microsoft’s Venture Fund), sesi ini termasuk visi Roger Cummings, Peak: AIO, Greg Matson, Kepala Produk dan Pemasaran di Solidigm. Percakapan mengeksplorasi bagaimana struktur penyimpanan kapasitas tinggi dari generasi berikutnya membuka pintu baru untuk hubungan intelijen medis dengan memberikan kecepatan, keselamatan, dan kapasitas ekspansi untuk menangani pengumpulan data besar di lingkungan klinis.

Dangka, kedua perusahaan berpartisipasi dalam dengan Monai sejak awal. Monai dikembangkan bekerja sama dengan King’s College London dan lainnya, dan dirancang khusus untuk mengembangkan dan menerbitkan model kecerdasan buatan dalam fotografi medis. Kerangka kerja open source-yang telah ditransfer ke persyaratan unik untuk pemulihan perawatan kesehatan dan alat untuk mendukung DICOM, pemrosesan foto 3D, model pra-pelatihan, memungkinkan para peneliti dan dokter untuk membangun model tugas berkinerja tinggi seperti fragmentasi tumor dan organisasi organ.

Tujuan desain yang menentukan Monai adalah untuk mendukung penerbitan lokal, memungkinkan rumah sakit mempertahankan kontrol penuh atas data sensitif pasien sambil mengambil keuntungan dari server GPU standar untuk pelatihan dan penalaran. Ini sangat menghubungkan kerangka kerja untuk infrastruktur data di bawahnya, yang membutuhkan sistem penyimpanan yang cepat dan dikembangkan untuk mendukung persyaratan AI klinis secara real time. Di sinilah Soldigm dan Peak: AIO: Soldigm memainkan penyimpanan flash densitas tinggi ke meja, sementara Peak: AIO berspesialisasi dalam sistem penyimpanan yang dirancang khusus untuk beban kerja kecerdasan buatan.

“Kami sangat beruntung bekerja lebih awal dengan King’s College di London dan Profesor Sebastian Orzlond untuk pengembangan Monai,” Camings menjelaskan. “Dengan bekerja dengan Orlund, kami telah mengembangkan infrastruktur dasar yang memungkinkan para peneliti, dokter, dan ahli biologi dalam ilmu kehidupan untuk membangun di bagian atas kerangka kerja ini dengan sangat cepat.”

Memenuhi persyaratan penyimpanan ganda dalam kecerdasan buatan perawatan kesehatan

Matson mencatat bahwa ia melihat percabangan yang jelas di perangkat penyimpanan, karena berbagai solusi telah ditingkatkan untuk tahap spesifik dari pipa data intelijen buatan. Untuk kasus penggunaan seperti Monai, operasi penerbitan serupa dari tepi kecerdasan buatan-serta skenario yang melibatkan kelompok pelatihan makan-bermain kondisi solid berkapasitas tinggi, peran penting, karena lingkungan ini sering dimaksudkan untuk ruang dan ruang, namun memerlukan akses lokal ke kelompok data besar.

Sebagai contoh, Monai berhasil menyimpan lebih dari dua juta radiologi seluruh tubuh dengan satu simpul di dalam infrastruktur rumah sakit saat ini. “Penyimpanan terbatas pada ruang dan energi terpasang dan sangat memungkinkan beberapa hasil yang hebat,” kata Matson. Jenis efisiensi ini adalah perubahan permainan AI edge dalam perawatan kesehatan, memungkinkan lembaga untuk menjalankan model kecerdasan buatan canggih tanpa mengurangi kinerja, ekspansi atau keamanan data.

Di sisi lain, beban pekerjaan yang melibatkan penalaran aktual dan pelatihan model aktif pada tuntutan yang sama sekali berbeda pada sistem. Tugas -tugas ini memerlukan solusi penyimpanan yang dapat memberikan operasi input/output (IOPS) yang sangat tinggi untuk mengimbangi produktivitas data dari memori domain HBM (HBM) dan pastikan untuk sepenuhnya menggunakan unit pemrosesan grafis. Puncak: Lapisan penyimpanan program dari AIO, bersama dengan mesin soldigm dengan kondisi padat kinerja tinggi (SSD), berkaitan dengan dua ujung spektrum-kontrol ini kapasitas, efisiensi, dan kecepatan yang diperlukan melalui seluruh pipa kecerdasan buatan.

Lapisan spesifik berdasarkan program untuk beban kerja klinis AI di tepi

Cummings menjelaskan bahwa Peak: Teknologi penyimpanan AI memungkinkan AIO, ketika dia berpasangan dengan SSD kinerja tinggi dari soldigma, dari monai membaca dan pengumpulan data besar dalam AI klinis kecepatan. Campuran ini mempercepat pelatihan khas dan meningkatkan keakuratan fotografi medis sambil bekerja dalam kerangka kerja open source yang dirancang khusus untuk lingkungan perawatan kesehatan.

“Kami menawarkan lapisan tertentu berdasarkan program yang dapat dipublikasikan di server komoditas mana pun, dan dikonversi menjadi sistem kinerja tinggi untuk beban kerja AI atau HPC,” kata Kamings. “Di lingkungan tepi, kami mengambil kemampuan yang sama dan kurangnya satu simpul, yang membuat kesimpulan lebih dekat ke tempat data tinggal.”

Kemampuan utama adalah bagaimana Peak: AIO membantu menghilangkan hambatan memori tradisional dengan secara langsung mengintegrasikan memori langsung ke dalam infrastruktur Amnesty International. “Kami berurusan dengan memori sebagai bagian dari infrastruktur yang sama – sesuatu yang sering diabaikan. Tidak hanya mengabaikan solusi penyimpanan, tetapi juga ruang kerja memori dan data deskriptif terkait,” kata Kamings. Ini membuat perbedaan besar bagi pelanggan yang tidak dapat menggunakan ruang atau biaya untuk restart model besar. Dengan menjaga kode tinggal penduduk tetap hidup dan dapat diakses, Peak: AIO memungkinkan kesimpulan yang efektif tanpa perlu secara terus -menerus merumuskan kembali.

Membuat kecerdasan lebih dekat dengan data

Cummings menekankan bahwa lembaga perlu mengikuti pendekatan yang lebih strategis untuk mengelola beban kecerdasan buatan. “Anda tidak bisa hanya menjadi tujuan. Anda harus memahami beban pekerjaan. Kami melakukan beberapa teknologi luar biasa dengan Solidign dan infrastrukturnya untuk lebih cerdas dalam cara memproses data ini, dimulai dengan cara mendapatkan kinerja dari satu simpul,” Camings menjelaskan. “Jadi dengan fakta bahwa kesimpulan adalah batch yang begitu besar, kami melihat para generalis lebih terspesialisasi. Kami sekarang mengambil pekerjaan yang kami lakukan dari satu simpul dan mendorongnya di dekat data agar lebih efisien. Kami menginginkan data yang lebih cerdas, bukan?

Beberapa tren yang jelas muncul dari penyebaran kecerdasan buatan dalam skala besar, terutama di pusat data lapangan hijau yang baru dibangun. Fasilitas ini dirancang dengan struktur perangkat yang sangat khusus yang mendekati data sebanyak mungkin dari unit pemrosesan grafis. Untuk mencapai hal ini, mereka sangat bergantung pada semua penyimpanan solid state-spesifik mesin driver SSDS Engine-desainer tinggi untuk menghubungkan penyimpanan skala dengan skala dengan kecepatan dengan kecepatan dan kemampuan untuk mempertahankan unit pemrosesan grafis secara terus menerus dengan data tentang produktivitas tinggi.

“Sekarang teknologi ini sendiri terjadi terutama dalam mini -image, di tepi, di institusi,” jelas Kuming. “Oleh karena itu, menjadi sangat penting bagi pembeli sistem kecerdasan buatan untuk menentukan cara memilih penjual dan sistem perangkat keras Anda, untuk memastikan bahwa jika Anda ingin mendapatkan jumlah kinerja terbesar dari sistem Anda, Anda sedang mengerjakan semua kondisi yang solid. Ini memungkinkan Anda untuk mendapatkan data dalam jumlah besar, seperti Small Monai-15.000.000, dalam satu sistem. Ini memberikan kekuatan praktis yang tidak dapat diprediksi, seperti yang tepat”.