需要将实时、低延迟的数据服务传递到边缘应用程序吗？使用NATS.io-这是许多领先金融机构、汽车、零售和政府机构使用的技术。NATS.io可以实时处理大量数据，使AI模型在任何环境中本地执行，同时专注于AI应用而不是云...

在OpenAI的DevDay上，微软宣布计划在年底在Azure OpenAI服务上提供新的GPT-4 Turbo，提供更低成本的增强控制和效率。 OpenAI的自定义模型计划将与微软的生态系统无缝集成，提高企业的人工智能能力。

据Retool发布的最新AI报告显示，随着生成式AI对商业的影响日益增长，MongoDB Atlas Vector Search在向量数据库中的受欢迎程度排名第一，这对于增强生产力和客户体验的AI应用程序至关重要。然而，在AI采用方面仍存在...

您需要更多的计算能力(和选择)来微调您的生成式人工智能吗？使用实践教程和实际代码样例学习✔️。通过不同的硬件配置评估性能和加速度✔️。构建异构应用程序，开发自己的原型，并对AI工作负载进行基准测试。从免费层开...

随着人工智能技术的迅猛发展，安全开发的重要性再次凸显。本文总结了10个最佳实践，帮助您安全地采用AI技术，并提供保护措施，防范AI生成代码的风险，如提示注入和数据访问。这些最佳实践包括：1.识别和评估潜在的安...

微软公司为训练大型语言模型建立了自己的定制人工智能芯片。它还开发了用于云工作负载的基于Arm的CPU。这两款芯片将于2024年推出。它们可能会减少行业对英伟达的依赖。微软已经在设计这些芯片的第二代版本。更多关于...

来自Angular Ventures的GP试图通过将我们看到的应用程序想法归类为三个广泛的组来理解所有新兴的人工智能初创公司。这只看应用层的初创公司，而不是模型层。

2023年，人工智能和开源技术领域经历了许多重大发展。从人工智能的硬件和软件创新，到开源技术的社区合作和开放性，这些发展推动了行业的不断进步。在硬件方面，各大公司都在竞相研发新一代的芯片，以应对人工智能应...