Perusahaan perangkat lunak terus -menerus mencoba menambahkan lebih banyak fitur AI ke platform mereka, dan mungkin sulit untuk mengikuti semua ini. Kami menulis tinjauan ini untuk berbagi pembaruan dari 10 perusahaan terkenal yang baru -baru ini meningkatkan produk mereka dengan AI.

JFROG meluncurkan platform DevSecops ujung ke ujung untuk menggunakan aplikasi AI

JFROG IS melepaskan Solusi ujung-ke-ujung baru untuk mengembangkan dan menggunakan aplikasi AI bisnis yang mempertemukan tim pengembangan, ilmuwan data, dan insinyur pembelajaran otomatis dalam satu platform.

JFROG ML menawarkan pandangan holistik dari seluruh rantai pasokan perangkat lunak AI, paket perangkat lunak LLM, sehingga perusahaan dapat memastikan bahwa aplikasi AI mereka aman dengan cara yang sama seperti perangkat lunak tradisional mereka.

Ini memberikan analisis keamanan untuk model AI, yang telah dibuat secara internal atau berasal dari pihak ketiga.

Fitur utama lainnya termasuk pasokan sistem perekaman tunggal, artefak yang dapat direproduksi untuk semua model yang dibuat dalam platform, proses pengembangan dan penyebaran model yang disederhanakan, serta set data dan manajemen penyimpanan fungsional.

Konsol antropogenik sekarang memfasilitasi kolaborasi yang cepat

Pengembang sekarang akan dapat berbagi petunjuk dengan orang lain melalui Menghibur. Anggota tim memiliki akses ke perpustakaan yang diminta bersama, menghilangkan kebutuhan untuk menyalin dan menempel petunjuk untuk membagikannya.

Selain itu, Anthropic Console sekarang mendukung model terakhir perusahaan, Claude 3.7 SonnetDan menawarkan kapasitas baru untuk membantu pengguna menulis petunjuk untuk metode refleksi yang luas dari model ini, serta definisi anggaran untuk refleksi yang luas.

Salesforce Lance Agentforce 2DX

Agenforce adalah platform perusahaan untuk mengintegrasikan agen AI ke dalam alur kerja karyawan, dan 2DX Agentforce memperkenalkan fitur baru yang memfasilitasi konfigurasi agen AI.

Kapasitas termasuk API baru, kemungkinan mengintegrasikan Agenforce ke dalam logika komersial Salesforce, integrasi baru dengan Mulesoft, integrasi dengan produsen alur kerja Slack, model karyawan baru untuk kasus penggunaan agen, dll. Beberapa fitur sudah mulai digunakan, dan 2DX Agentforce harus sepenuhnya tersedia pada bulan April.

“Dengan memperluas pekerjaan digital di luar CRM, kami memfasilitasi perusahaan untuk mengintegrasikan AI agen ke dalam alur kerja atau aplikasi apa pun untuk mengelola tugas rutin, meningkatkan karyawan dan terhubung dengan pelanggan,” kata Adam Evans, EVP dan GM dari AI Platform Salesforce. “Dengan integrasi yang mendalam pada platform kerja digital Salesforce, CIO, para pemimpin dan pengembang TI dapat secara transparan membangun agen dan mengotomatisasi pekerjaan di mana pun ini terjadi, merangsang efisiensi, pakan inovasi dan membuka peluang baru di pasar tenaga kerja digital 6 miliar dolar.”

Sonatype mengumumkan analisis komposisi perangkat lunak AI

Ini AKHIR -TO -D TOOL Memungkinkan perusahaan untuk melindungi dan mengelola model mereka di seluruh pengembangan dan penyebaran.

Ini mencegah model jahat memasuki lingkungan pengembangan, menyediakan metode terpusat untuk tata kelola, mengotomatiskan manajemen kebijakan dan menawarkan visibilitas lengkap pada konsumsi model.

“Tidak ada yang tahu open source seperti Sonatype, dan AI adalah perbatasan berikutnya. Sama seperti kami telah merevolusi keamanan open source, kami sekarang melakukan hal yang sama untuk AI, “kata Mitchell Johnson, direktur pengembangan produk di Sonatype.

Modern meluncurkan agen AI untuk refactoring kode

Modern adalah pencipta proyek open-source, Membukayang mengotomatiskan perhitungan kode massa. Agen AI baru, Moddy, memiliki akses ke kapasitas OpenWrite, yang memungkinkan pengembang untuk menavigasi, menganalisis, dan memodifikasi basis kode multi-representatif yang besar.

Misalnya, pengembang dapat meminta Moddy untuk menggambarkan dependensi yang digunakan, untuk meningkatkan eksekutif, untuk memperbaiki kerentanan atau menemukan logika bisnis tertentu.

Model data Tree Semantic (LST) tanpa kehilangan memungkinkannya untuk memahami struktur, ketergantungan dan hubungan antara beberapa standar.

“Moddy, agen AI multi-reo baru modern, mewakili pergeseran paradigma dalam cara di mana basis kode kerja dikelola, dipelihara dan dimodernisasi. Ini memungkinkan pengembang untuk mengambil perintah dari seluruh basis kode mereka – bukan hanya kode IDE mereka, ”tulis Modern di a Blog.

Google memperluas pratinjau AI, menambahkan mode AI untuk mencari

Ikhtisar IA penggunaan sekarang Gemini 2.0, memungkinkannya untuk menjawab pertanyaan yang lebih sulit, seperti yang terkait dengan pengkodean, matematika atau permintaan multimodal.

Mode AI memperluas lebih banyak ikhtisar IA dengan memungkinkan pengguna untuk mengajukan pertanyaan -pertanyaan tindak lanjut ketika mereka mendapatkan jawaban mereka, daripada memulai beberapa penelitian untuk mendapatkan informasi yang mereka cari.

Misalnya, seorang pengguna dapat bertanya “Apa perbedaan dalam fitur pelacakan tidur antara cincin cerdas, jam tangan pintar dan karpet pemantauan”, lalu ajukan pertanyaan lanjutan: “Apa yang terjadi pada detak jantung Anda selama tidur nyenyak?”

Otomatisasi data dari substratum Rocky Amazon sekarang umumnya tersedia

Diumumkan untuk pertama kalinya dalam ikhtisar selama AWS Re: Invent tahun lalu, Amazon Bedrock Data Automation merasionalisasi proses mendapatkan informasi dari konten multimoda yang tidak terstruktur, seperti dokumen, gambar, audio, dan video.

“Dengan otomatisasi data yayasan, Anda dapat mengurangi waktu pengembangan dan upaya untuk membuat pemrosesan dokumen cerdas, analisis media, dan solusi otomatisasi yang berpusat pada data lainnya,” tulis perusahaan dalam a pekerjaan.

Saat ini, fitur ini tersedia di US East (N. Virginia) dan AS Barat (Oregon), dan AWS berencana untuk memperluasnya ke lebih banyak wilayah di Eropa dan Asia akhir tahun ini.

Sumber Terbuka Microsoft

Ini perpustakaan Memberikan kerangka kerja untuk menilai kualitas aplikasi AI, dan sekarang tersedia sebagai bagian dari Dotnet / ekstensi Referensial, yang berisi sejumlah perpustakaan yang berguna untuk membuat aplikasi siap untuk produksi.

Dengan versi open source, Microsoft juga menyediakan satu set baru sampel Untuk membantu pengembang mulai dengan perpustakaan. Sampel memiliki kasus penggunaan saat ini dan menunjukkan cara memanfaatkan kapasitas perpustakaan.

Openai mengumumkan konsorsium untuk menggunakan AI untuk memajukan penelitian dan pendidikan

Nextgenai adalah kolaborasi antara OpenAI dan 15 lembaga penelitian untuk menggunakan AI untuk “mempercepat terobosan penelitian dan mengubah pendidikan”.

Lembaga partisipatif termasuk Caltech, Sistem Universitas Negeri California, Universitas Duke, Universitas Georgia, Universitas Harvard, Universitas Howard, Institut Teknologi Massachusetts, Universitas Michigan, Universitas Mississippi, Universitas Negeri Ohio, Universitas Oxford, Perpustakaan Umum Boston.

Openai memulai $ 50 juta dalam penelitian, pembiayaan perhitungan, dan akses ke API ke organisasi -organisasi ini.

“Bidang AI tidak akan berada di tempatnya saat ini tanpa bekerja selama beberapa dekade di komunitas universitas. Kolaborasi berkelanjutan sangat penting untuk membangun AI yang menguntungkan semua orang. NextGenai akan mempercepat kemajuan penelitian dan akan mengkatalisasi generasi baru lembaga yang dilengkapi untuk mengeksploitasi kekuatan transformator AI, “kata Brad Lightcap, COO Openai.

Teradata meluncurkan solusi baru untuk mengelola data vektor secara efektif untuk penggunaan AI agen

Teradata, penyedia solusi analisis data, pengumuman Database baru menawarkan untuk mengelola data vektor.

Teradata Enterprise Vector Store mengelola data yang tidak terstruktur dalam format multimodal seperti teks, video, gambar, dan PDF. Ini dapat mengobati miliaran vektor dan mengintegrasikannya ke dalam sistem yang sudah ada sebelumnya, dan menawarkan waktu respons dalam puluhan milidetik.

Menurut perusahaan, toko vektor merupakan dasar penting bagi agensi AI, tetapi banyak toko vektor mengharuskan organisasi membuat kompromi, seperti mendapatkan hasil yang cepat, tetapi hanya untuk set data kecil, atau kemungkinan mengelola volume vektor besar, tetapi tidak pada kecepatan yang dibutuhkan oleh penggunaan agen.

Baca di sini pengumuman AI minggu lalu.