09. August 2026
Meta har sluppet en mindre, men ekstremt effektiv versjon av sin nye Llama 4-arkitektur. Modellen integrerer avanserte søkealgoritmer (såkalt Monte Carlo Tree Search – en metode som lar maskinen simulere flere mulige utfall før den svarer) direkte i kjøreprosessen. Dette reduserer behovet for eksterne rammeverk for å bygge AI-agenter (som LangGraph eller Semantic Kernel) for å håndtere komplekse oppgaver, og gjør dyp resonnering tilgjengelig lokalt på enklere maskinvare.
Et konsortium bestående av Digitaliseringsdirektoratet og Nasjonalbiblioteket har ferdigstilt treningen av «NoLLaM-30B», en spesialisert språkmodell for norsk forvaltning. Modellen er trent utelukkende på godkjent offentlig dokumentasjon og rettighetsklarert materiale. Målet er å tilby norske kommuner og etater en personvernsikker motor for saksbehandling, helt uavhengig av amerikanske skygiganter.
Det europeiske AI-kontoret har presisert retningslinjene for systemer som fatter automatiserte beslutninger innen HR og kredittvurdering. Fra høsten kreves det full sporbarhet på alle autonome agent-avgjørelser, noe som skaper utfordringer for virksomheter som har rullet ut ustrukturerte løsninger. Selskaper må nå dokumentere nøyaktig hvilke instrukser, systemmeldinger og data som ledet til en spesifikk beslutning.