A Horizon Europe consortium completed and demonstrated an open cognitive architecture that helps autonomous robots maintain explicit models of themselves and their surroundings, detect unexpected situations and adapt their behaviour.
Q.ANT a lansat un SDK open-source pentru programarea procesoarelor sale fotonice, cu API-uri pentru C și Python, documentație, aplicații demonstrative și un backend de simulare pe CPU. Simulatorul le permite developerilor să exploreze calculul cu lumină pe un laptop obișnuit, fără să fie nevoie să găsească hardware fotonic greu de obținut înainte de a scrie sau valida o aplicație.
Un model AI de cybersecurity cu ponderi deschise, conceput pentru testare de penetrare autonomă și implementare complet locală sau în medii izolate de rețea. Un model de cybersecurity care poate fi implementat local este deosebit de relevant pentru organizațiile care nu pot trimite cod sursă sensibil sau date de securitate către furnizori externi de AI.
O implementare în producție a 127 de roboți Skypod pentru depozite, la centrul GXO din Venlo care procesează comenzile Guess, cu 60.000 de poziții de depozitare pe rafturi, opt posturi de picking și aproximativ 200 de metri de benzi transportoare. Este o tehnologie care funcționează la scară fizică reală, nu un prototip, un anunț de finanțare sau un proiect-pilot.
An open-source demonstrator in which AI coding agents modify high-integrity Ada and SPARK software while deterministic tooling independently checks proofs, requirements traceability, tests and structural coverage.
O lansare majoră a platformei full-stack de dezvoltare, care aduce hot reload, fluxuri de lucru pentru dezvoltarea cu agenți AI, Postgres încorporat, sincronizare offline experimentală, implementare în cloud și un mediu conceput pentru a funcționa cu agenți de programare externi. Arhitectura tratează agenții de programare ca pe niște clienți interschimbabili ai mediului de dezvoltare, în loc să-i lege pe dezvoltatori de un agent specific unui IDE.
Un model deschis cu 3,4 miliarde de parametri pentru OCR de documente și conversia paginilor în Markdown, cu aproximativ 570 de milioane de parametri activi per token, optimizat pentru GPU-uri accesibile. Procesarea eficientă a documentelor devine o componentă tot mai importantă pentru sistemele RAG și cele bazate pe agenți, iar dimensiunea relativ redusă a modelului activ ar putea face procesarea locală de calitate mai accesibilă.