NinjaTech AI是一个由SRI支持的生成型人工智能衍生产品，由自定义Ninja LLM提供支持，它创建了一个多智能体个人人工智能，可以异步规划和执行现实世界的任务，例如研究多步复杂主题和代表用户安排会议。AWS的Trainium和Inferentia2机器学习芯片使NinjaTech人工智能能够快速、按需、可持续地培训和服务人工智能代理，提供生成人工智能的力量，帮助每个人提高生产力。
加利福尼亚州帕洛阿尔托，2024年5月21日/PRNewswire/-总部位于硅谷的生成型人工智能公司NinjaTech AI今天宣布推出其新的个人人工智能Ninja，这是一个从人工智能助理和副驾驶到自动代理的进化。NinjaTech人工智能正在利用亚马逊网络服务（AWS）专门构建的机器学习（ML）芯片Trainium和Inferentia2，以及基于云的机器学习服务Amazon SageMaker，构建、训练和扩展自定义人工智能代理，这些代理可以自主处理复杂任务，例如进行研究和安排会议。这些人工智能代理将生成人工智能的力量带到日常工作流程中，为每个用户节省了时间和金钱。使用AWS的云功能，Ninja可以同时执行多个任务，这意味着用户可以在不等待现有任务完成的情况下分配新任务。
NinjaTech AI创始人兼首席执行官Babak Pahlavan表示：“与AWS的Annapurna实验室合作，真正改变了NinjaTech人工智能的游戏规则。Trainium和Inferentia2芯片用于我们的强化学习人工智能代理的能力和灵活性远远超出了我们的预期：它们可以轻松集成，并可以通过Amazon SageMaker弹性扩展到数千个节点。”构建深度技术。”
人工智能代理使用高度定制的大型语言模型（LLM）进行操作，这些模型使用各种技术（如强化学习）进行修改，以提供准确性和速度。人工智能代理的成功开发需要专门为强化学习而调整的价格合理且具有弹性的芯片——对于今天GPU稀缺、缺乏弹性且计算成本如此高昂的初创公司来说，这是一个艰难而昂贵的挑战。AWS凭借其独特的芯片技术解决了人工智能代理生态系统的这一挑战，该技术实现了快速训练爆发，可根据每个训练周期的需要扩展到数千个节点。与提供利用开源模型能力的亚马逊SageMaker相结合，培训人工智能代理现在快速、灵活且价格合理。
AWS Annapurna实验室高级主任Gadi Hutt表示：“人工智能代理正迅速成为下一代生产力工具，将改变我们的工作、协作和学习方式。NinjaTech人工智能已经实现了快速、准确和经济高效的代理，客户可以使用AWS Trainium和Inferentia2人工智能芯片快速扩展。”。“我们很高兴能帮助NinjaTech人工智能团队将自动代理推向市场，同时也推动AWS致力于增强开源ML和PyTorch和Jax等流行框架的能力。”
NinjaTech AI已使用AWS Trainium（亚马逊EC2 Trn1实例）训练其模型，并使用AWS Inferna2（亚马逊EC2Inf2实例）为其提供服务。Trainium为AWS上的高性能计算集群提供动力，以更快、更低的成本训练LLM，同时使用更少的能量。Inferentia2芯片使模型能够更快、更低地生成推理，性价比高达40%。
Pahlavan补充道：“我们与AWS的合作对于加快我们开发一种真正新颖的基于人工智能的生成计划器和行动引擎的能力至关重要，这对构建最先进的人工智能代理至关重要。因为我们需要具有难以置信的准确性和速度的最具弹性和最高性能的芯片，所以我们决定在Trainium和Inferentia2芯片上训练和部署忍者是完全合理的。”。“如果每一家生成型人工智能公司想要以惊人的灵活性和速度获得按需人工智能芯片，他们都应该考虑AWS。”
用户可以通过访问myninja.ai访问Ninja。从今天开始，Ninja提供了四个对话式人工智能代理，能够进行多步骤实时网络研究，通过电子邮件安排与内部和外部各方的会议，帮助完成编码任务，以及起草电子邮件和提供建议。此外，Ninja还可以方便地访问OpenAI、Anthropic和谷歌等公司的世界级模型的并排结果比较。最后，Ninja提供了最先进的异步基础设施，允许用户同时处理几乎无限多的任务。随着客户的使用，忍者会变得更好，使他们在日常生活中更有效率。
关于NinjaTech AI
NinjaTech AI是一家总部位于硅谷的公司，正在构建下一代定制人工智能代理，旨在自主接管复杂任务。NinjaTech人工智能最近推出了一款名为Ninja的个人人工智能产品，该产品有四个人工智能代理，能够安排会议、进行研究、提供建议，并通过提供建议和调试代码来帮助开发人员。创始团队于2022年底从SRI中脱颖而出，与谷歌、AWS和Meta等公司的领导者有着30多年的人工智能经验。
来源NinjaTech AI
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