Взгляд венчурного капитала Астейши Майерс на машинное обучение, облачную инфраструктуру, инструменты для разработчиков, открытый исходный код и безопасность. Зарегистрируйтесь здесь.
🚀 Товары
Docker запускает первую предварительную версию своего инструментария WebAssembly
Docker анонсировала первую техническую предварительную версию своей поддержки WebAssembly (WASM). Поставщики браузеров первыми применили WASM для запуска веб-приложений с естественной скоростью, с кодом, скомпилированным из C, C++, Rust и других языков и работающим в безопасной изолированной программной среде. В настоящее время вы можете скомпилировать около 40 языков в WASM. Но подобно тому, как node.js перенес JavaScript на сервер, WASM теперь также мигрирует на серверную часть. Например, Cloudflare поддерживает его в своем сервисе граничных вычислений.
Почему это важно?Использование WASM сейчас очень распространено. На прошлой неделе мы писали о том, как некоторые базы данных могут работать внутри браузера с помощью WASM. Фирмы венчурного капитала финансировали ориентированные на WASM стартапы, такие как Cosmonic, Fermyon и Suborbital.
Система искусственного интеллекта OpenAI, генерирующая изображения, DALL-E 2 доступна в виде API, поэтому разработчики могут встраивать систему в свои приложения, веб-сайты и сервисы. Как и в бета-версии DALL-E 2, API позволит пользователям создавать новые изображения из текстовых подсказок или редактировать существующие изображения. Одно небольшое изменение заключается в том, что изображения, созданные с помощью API, не должны содержать водяной знак.
Почему это важно?Это шаг к OpenAI, пытающейся монетизировать свои исследования. Сейчас это похоже на образцовую гонку вооружений. Мы ожидаем, что большинству команд потребуется тонкая настройка моделей для конкретных случаев использования.
Orum — это платформа живого общения, которая помогает торговым представителям общаться с потенциальными клиентами, автоматизируя некоторые из наиболее утомительных частей процесса развития продаж. Orum использует ML для обнаружения, идентификации и связи с потенциальными клиентами, автоматически перемещаясь по временным стокам, таким как телефонные деревья. Алгоритм пытается определить, когда торговый представитель связывался с реальным человеком, нажимал на голосовую почту или набирал неверный номер, стремясь сэкономить время представителя. Инструмент обогащения данных автоматически отображает новые номера потенциальных клиентов, синхронизируя контактные данные между Orum и такими платформами, как HubSpot.
Почему это важно?Генеративный ИИ покорил мир созданием изображений и текста. Важно помнить, что функциональные приложения машинного обучения для ручных, утомительных задач имеют огромное влияние. По данным Gartner, для назначения встречи с потенциальным клиентом может потребоваться от 60 до 90 звонков, а коэффициент конверсии для холодных звонков обычно составляет около 2% по сравнению с 20% для постоянных лидов и 50% для рефералов. Орум воплощает в себе то, как машинное обучение может значительно повысить производительность профессионалов.
📰 Контент
Большие языковые модели могут самосовершенствоваться
В этой статье исследователей Google показано, как использовать языковую модель для улучшения рассуждений той же модели. В этой работе они демонстрируют, что LLM также способен к самосовершенствованию только с немаркированными наборами данных. Они используют предварительно обученный LLM для создания «высокоуверенных» ответов с обоснованием, дополненных для немаркированных вопросов, используя подсказки по цепочке мыслей и самосогласованность, а также настраивают LLM, используя эти самостоятельно сгенерированные решения в качестве целевых результатов. Они добились новых передовых результатов по четырем из шести тестов на рассуждения.
Почему это важно?Эта работа демонстрирует самозапускающийся ИИ, в котором языковая модель может повысить производительность исключительно за счет использования собственных возможностей. Это похоже на шаг к общему искусственному интеллекту (AGI), когда одну систему можно использовать для любого количества задач, а также с относительной легкостью изучать новые задачи. В этой статье прямо говорится о том, как далеко продвинулась категория машинного обучения за короткий период времени и куда мы идем.
Благодаря последним достижениям в моделях распространения пользователи могут создавать высококачественные изображения, вводя текстовые подсказки на естественном языке. Однако для создания изображений с желаемой детализацией требуются надлежащие подсказки, и часто неясно, как модель реагирует на различные подсказки и какие подсказки являются лучшими. Чтобы помочь исследователям решить эти критические проблемы, команда из Технологического института Джорджии представляет DIFFUSIONDB, первый крупномасштабный набор данных для преобразования текста в изображение. DIFFUSIONDB содержит 2 миллиона изображений, сгенерированных Stable Diffusion с использованием подсказок и гиперпараметров, указанных реальными пользователями.
Почему это важно?Генеративный ИИ — это растущая область. Подсказки — это входные данные для генеративных моделей ИИ. Подсказка направляет модель для создания полезного вывода. Эта база данных поможет командам лучше понимать подсказки и генерируемый ими контент. Некоторые считают, что быстрое проектирование станет работой в будущем.
Должны ли начинающие стартапы присоединиться к рынку облачных вычислений?
В этой статье основатели и венчурные капиталисты берут интервью об облачных рынках, которые являются каналом для компаний, чтобы продавать свои решения. В нем подчеркиваются плюсы и минусы облачных торговых площадок.
Почему это важно?Поставщики облачных услуг не только предоставляют свои собственные продукты, но и могут выступать в качестве канала для других. Облачные торговые площадки будут становиться все более популярными для стартапов на ранних стадиях, чтобы повысить узнаваемость, найти клиентов там, где они есть, и упростить закупки.
💼 Вакансии
⭐️Dragonfly — Адвокат разработчиков (полностью удаленно)
⭐️Diagrid — Адвокат разработчиков (полностью удаленно)
