IBM推出Granite 4.0小型语言模型系列，采用混合Mamba/变换器架构，显著降低内存需求和运行成本，同时保持高准确性。Granite提供三种模型变体，适用于不同场景，支持高效推理和长输入处理，已在Hugging Face和watsonx.ai上开源，并获得ISO/IEC 42001:2023认证。

IBM研究推出了Granite-Docling-258M，这是一种开源视觉语言模型，专注于高保真文档转文本转换，能够保留复杂的布局和结构。尽管参数仅有2.58亿，但其准确性与更大模型相当，适合文档解析和数据集准备。该模型支持多语言，旨在与Docling库结合，优化企业文档工作流程。

IBM发布了Granite-Docling-258M，这是一个开源视觉语言模型，专注于文档转换，能够准确提取表格、代码和公式，并生成结构化表示。与前版本相比，该模型在布局分析和OCR方面有显著提升，并支持多语言，旨在提高文档处理的效率和准确性。

本文介绍了如何通过本地部署IBM Granite 3.2和Terraform CLI，利用生成性AI和智能代理简化基础设施自动化任务，从而提高运维团队的效率。

本教程介绍如何构建一个基于图像分析的AI研究代理，利用Granite 3.2视觉模型和语言模型进行深入研究。通过Crew AI框架，代理能够并行处理多个研究任务，结合检索增强生成（RAG）技术，从网络和用户文档中获取信息，生成准确见解。该代理可分析建筑图、商业仪表板、艺术作品和科学可视化，帮助用户将视觉数据转化为有意义的洞察。

本文介绍了一个基于CrewAI的智能代理项目，通过检测聊天关键词提供相关服务建议。目前实现了天气查询和图像描述功能，未来计划扩展更多工具。该项目利用Hugging Face平台的LLM和Streamlit构建用户界面，为编程学习和实践提供了良好机会。

IBM推出Granite 3.2大型语言模型，专为企业设计，具备推理、视觉和安全功能，支持多项任务且表现优异。同时发布了TinyTimeMixers时间序列模型，适用于长期预测。

IBM推出Granite 3.2系列大型语言模型，专为企业设计，优化推理效率和指令跟踪，提升模型准确性和响应速度，满足快速响应的企业需求。

IBM推出Granite 3.2多模态推理模型，具备链式推理能力和新视觉语言模型，显著提升性能。该模型支持灵活推理选项，采用推理缩放技术，增强数学推理基准表现。此外，Granite Guardian 3.2风险检测和时间序列模型专为企业需求设计。

本文介绍了如何利用先进工具构建AI文档检索系统，包括文档处理、检索增强生成（RAG）和LangChain集成。通过使用Docling解析文档、Granite 3.1大语言模型和LangChain框架，用户将学习高效的数据检索方法。适合具备Python编程基础的AI开发者和研究人员。

本文介绍了如何在Jupyter Notebook中使用IBM Granite和Docling实现文档检索增强生成（RAG）功能。作者创建虚拟环境，安装依赖，利用Docling将文档转为结构化数据，并结合Granite LLM进行查询，最终构建了一个从多种文档中提取知识的生成管道。

IBM发布Granite 3.0，包含多种高性能模型，强调道德AI实践，所有模型均可在Apache 2.0许可证下使用，便于企业集成。Granite 2B和8B模型在速度和性能上有显著提升，支持文本分类和问答功能，用户可通过NodeShift云平台快速部署。

Granite 3.0是一个开源的轻量级生成语言模型，适用于企业级任务，支持多语言、编程和推理，测试显示其在功能调用和格式规范方面表现优异，适合多种应用场景。

IBM发布Granite 3.0 AI模型，基于WatsonX平台，提供高性能、安全的AI解决方案。该模型支持多种企业应用，强调开放性和可扩展性，并在自然语言处理任务中表现优异。使用可再生能源训练，符合可持续发展承诺。

IBM Cognos Analytics以其强大的报告功能和AI整合革新了商业智能。AI自动化数据准备、分类和趋势发现，支持自然语言查询和趋势预测。IBM Granite模型推动更智能的BI体验，新增对话助手、智能指标和实时警报，提升用户适应性和信任度。

NFL赛季产生大量数据，ESPN Fantasy应用吸引了1200万用户。IBM与ESPN合作8年，通过AI提供球员评分，帮助用户做出更明智的决策。今年新增功能解释评分原因，提供个性化分析。评分系统结合机器学习和规则系统，考虑用户球队和联盟设置，每10分钟更新。IBM watsonx™平台帮助企业通过数据分析做出更好决策，提供自然语言解释和客户服务功能。