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Me topé con un comunicado de la oficina del primer ministro de Canadá: el Gobierno federal prevé invertir hasta unos 1.600 millones de dólares canadienses en acciones de Cohere, una empresa de IA de Toronto, junto con capital privado, como parte de su Serie E (con un objetivo de hasta unos 7.000 millones de dólares canadienses). Cifras clave: tras el cierre inicial de esta ronda, la valoración rondará los 35.700–36.000 millones de dólares canadienses. Schwarz Group lidera la ronda, en la que también participan NVIDIA, Bell Ventures, Bullhound, Inovia, Prosperity7 y el Gobierno canadiense. A cambio, Cohere se compromete a crear al menos 1.000 empleos tecnológicos bien remunerados en Canadá antes de 2030, invertir al menos 1.700 millones de dólares canadienses adicionales en infraestructura de computación y mantener su registro y sede en Canadá. Los fondos gubernamentales se desembolsarán por etapas y habrá que informar sobre los avances en empleo e inversión. En el ámbito de la IA soberana, Canadá ya no se limita a «alquilar modelos estadounidenses»: empieza a invertir dinero de verdad para adquirir participaciones. #AI #Cohere #IA soberana
Me topé con un comunicado de la oficina del primer ministro de Canadá: el Gobierno federal prevé invertir hasta unos 1.600 millones de dólares canadienses en acciones de Cohere, una empresa de IA de Toronto, junto con capital privado, como parte de su Serie E (con un objetivo de hasta unos 7.000 millones de dólares canadienses).

Cifras clave: tras el cierre inicial de esta ronda, la valoración rondará los 35.700–36.000 millones de dólares canadienses. Schwarz Group lidera la ronda, en la que también participan NVIDIA, Bell Ventures, Bullhound, Inovia, Prosperity7 y el Gobierno canadiense. A cambio, Cohere se compromete a crear al menos 1.000 empleos tecnológicos bien remunerados en Canadá antes de 2030, invertir al menos 1.700 millones de dólares canadienses adicionales en infraestructura de computación y mantener su registro y sede en Canadá. Los fondos gubernamentales se desembolsarán por etapas y habrá que informar sobre los avances en empleo e inversión.

En el ámbito de la IA soberana, Canadá ya no se limita a «alquilar modelos estadounidenses»: empieza a invertir dinero de verdad para adquirir participaciones.

#AI #Cohere #IA soberana
Cohere lanza el primer modelo de programación de agentes inteligente de código abierto, North Mini Code, enfocado en IA soberana y alto rendimiento Cohere ha anunciado la apertura de su primer gran modelo de programación de agentes, North Mini Code, que utiliza una arquitectura MoE, con un total de 30B de parámetros, activando solo 3B de parámetros en cada propagación hacia adelante. El modelo utiliza la licencia Apache 2.0, y puede ser desplegado en local o en la nube privada. En las pruebas de referencia de programación, North Mini Code obtuvo una puntuación de 33.4, logrando una salida de rendimiento 2.8 veces mayor que modelos similares y reduciendo la latencia entre tokens en un 30%. El modelo ha sido entrenado específicamente para flujos de trabajo de agentes, destacándose en la coordinación de subagentes, la elaboración de diagramas de arquitectura y la ejecución de auditorías de código. ¿Por qué es importante?: Este es un gran avance de Cohere en el campo de la programación de IA, y la estrategia de código abierto impulsará la descentralización de las herramientas de desarrollo de IA, reduciendo la dependencia de las empresas en los proveedores de nube. #Cohere #AI #开源 #Agent #Web3
Cohere lanza el primer modelo de programación de agentes inteligente de código abierto, North Mini Code, enfocado en IA soberana y alto rendimiento

Cohere ha anunciado la apertura de su primer gran modelo de programación de agentes, North Mini Code, que utiliza una arquitectura MoE, con un total de 30B de parámetros, activando solo 3B de parámetros en cada propagación hacia adelante. El modelo utiliza la licencia Apache 2.0, y puede ser desplegado en local o en la nube privada.

En las pruebas de referencia de programación, North Mini Code obtuvo una puntuación de 33.4, logrando una salida de rendimiento 2.8 veces mayor que modelos similares y reduciendo la latencia entre tokens en un 30%. El modelo ha sido entrenado específicamente para flujos de trabajo de agentes, destacándose en la coordinación de subagentes, la elaboración de diagramas de arquitectura y la ejecución de auditorías de código.

¿Por qué es importante?: Este es un gran avance de Cohere en el campo de la programación de IA, y la estrategia de código abierto impulsará la descentralización de las herramientas de desarrollo de IA, reduciendo la dependencia de las empresas en los proveedores de nube.

#Cohere #AI #开源 #Agent #Web3
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