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...

云数据服务的未来是大规模和多租户的。本文介绍了现实世界中无服务器多租户（MT）数据架构，以了解不同类型的系统如何实现无服务器MT。虽然一些模式立即跳出来，但是调查的系统之间有惊人的多样性。本文涵盖了什么是...

Nvidia推出了HGX H200 Tensor Core GPU，这是去年发布的H100 GPU的后续产品。H200采用Hopper架构来加速AI应用。它可能会导致更强大的AI模型和现有模型更快的响应时间。计算能力的缺乏一直是AI进步的主要瓶颈。亚马逊...

最近，一项名为HelixNet的新研究显示，如果微调Mistral基础架构的三个任务特定模型，一个用于生成，一个用于批判，最后一个用于再生，则整个系统的生成性能显着提高。该研究使用合成数据来调整这些模型。HelixNet的...

Nous Research运用他们的Yarn方法来优化Mistral 7B的性能，使其可以处理长达128k的上下文。该方法在短序列长度上表现良好，并可以显著提高处理长文档的性能。

这些模板是一组参考架构，适用于各种流行的LLM用例，是构建生产就绪的LLM应用程序最简单和最快速的方法。

近期，研究人员深入探究了多模态大型语言模型（MLLMs）中使用的视觉编码器，并发现CLIP和DINO模型中的某些特征特别适合于详细的视觉任务。他们随后引入了COMM，一种结合了两种模型优点的策略。COMM能够显著提高LLMs...

微软研究小组在一篇论文中提到，GPT-3.5-turbo（ChatGPT背后的模型）是一个具有20B参数的模型，该小组研究扩散模型用于代码。据称原始模型的参数为175B，因此可能进行了重新训练或蒸馏。