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Weavi前沿信息_weaviapp官方下载(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

Weavi

同人女用尽一切力气和手段就为了阅读淫秽信息

旧金山AI峰会：科技巨头与未来趋势 𐟓… 日期：5月29日至31日 𐟓 地点：旧金山，美术宫 𐟎렦Š奐方式：请联系我们获取更多信息 𐟌Ÿ GenAI Summit SF 2024 汇聚了近200位重量级演讲嘉宾，300家投资机构寻找下一个创意，300家参展商展示AI创新解决方案，50家媒体捕捉每一个精彩瞬间，20个分会场的精彩互动共同带来高价值、强输出、多干货的深入探讨。 𐟏† 部分出席公司： Microsoft, Nvidia, Meta, Google Deepmind OpenAI, xAI, Anthropic, Mistral 伯克利、斯坦福、纽约大学斯特恩商学院 Hack VC, AI Foundation, Blitzscaling Ventures, OpenFuture Technology等 𐟎䠩ƒ襈†演讲嘉宾： xAI联合创始人Yuhai Wu Open AI创始团队成员、英伟达资深研究科学家Jim Fan Glean创始人兼CEO Arvind Jain Grop创始人兼CEO Jonathan Ross Perplexity联合创始人兼CTO Denis Yarats Weaviate联合创始人兼CEO Bob Lujit Snorkel AI联合创始人兼CEO Alexander Ratner Observe AI联合创始人兼CEO Swapnil Jain Anthropic人工智能研究员 Karina Nguyen 谷歌Deepmind资深科学家 Xinyun Chen 斯坦福ALOHA机器人核心团队成员 Tony Zhao 𐟓š 部分峰会议题：生成式AI的基础与创新：AI未来趋势及在传统产业革命中的作用 AI技术深度探索与行业应用：环境可持续发展、金融服务、网络安全、交通运输 AI未来格局与政策探讨：创新与监管的平衡、全球经济及公共部门的机遇与挑战、道德责任等 𐟌Ÿ 这次峰会将为您带来最新的AI技术和应用趋势，以及来自行业领跑者和学术大咖的深刻洞察。不要错过这个探索AI未来的绝佳机会！

红杉VC视角：大语言模型生态的未来与挑战 𐟌 大型语言模型（LLMs）是一种利用自然语言交互的人工智能技术，它在各个领域和产品中都有着广泛的应用。这些模型的使用需要一个新的技术栈，其中包括语言模型API、检索机制和编排框架等组件。 𐟓Š 在我们采访的33家公司中，94%的公司使用了基础模型API，其中OpenAI的GPT是最受欢迎的，但Anthropic也受到了相当的关注。 𐟔 88%的公司认为检索机制是技术栈的关键部分。它可以帮助模型获取相关的上下文，提高结果的质量，减少不准确的情况，以及解决数据新鲜度的问题。 𐟛 ️ 38%的公司对LLM编排和应用开发框架感兴趣，例如LangChain。有些公司用它来做原型，有些公司用它来做生产。 𐟔砧›对于监控LLM输出、成本或性能以及进行提示A/B测试的工具的需求还不高。但随着更多大公司和受监管行业采用语言模型，这些领域的兴趣可能会增加。 𐟌 少数公司正在探索其他生成技术，例如将生成文本和语音结合起来。 𐟒ᠦˆ‘们看到了许多令人惊叹的自动完成功能，例如代码（Sourcegraph, Warp, Github）、数据科学（Hex）等。 𐟤– 我们看到了更好的聊天机器人，用于客户支持、员工支持或消费者娱乐等各种场景。 𐟎蠦ˆ‘们看到了一些公司用AI优先的视角重新构想整个工作流程，例如视觉艺术（Midjourney）、营销（Hubspot, Attentive, Drift, Jasper）法律（Ironclad, Harvey）、生产力（Notion）、数据工程（dbt）、搜索（Glean, Neeva）。 𐟚€ 如果你想提高你的LLM应用程序的质量和效率，你可以考虑使用一个检索机制，例如Pinecone或Weaviate，并将其与你的语言模型API集成。 𐟔 如果你想持续地优化和监控你的LLM应用程序，你可以考虑使用一些监控和测试工具，例如Lumino或Prometheus。

数据库生态系统全景图：现代数据管理的必备在当今数字化时代，选择合适的数据库系统至关重要。数据库生态系统涵盖了从传统关系到现代SQL数据库，再到NoSQL数据库的多样性。以下是一些主要的数据库类别及其代表产品： SQL数据库生态系统 𐟌 传统关系数据库管理系统（RDBMS）： PostgreSQL, Oracle, MySQL, SQLite, Microsoft SQL Server, IBM DB2, Amazon RDS “现代”SQL数据库： CockroachDB, VoltDB, supabase, MariaDB, 8base, yugabyteDB, Timescale, PlanetScale, Neon, d0lt 生成值（Generative Value）： OLAP数据库： ClickHouse, DuckDB, Rockset, Doris, Druid, Amazon Athena, Pinot, StarRocks 数据仓库： Snowflake, Oracle Data Warehouse, Google BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, Databricks SQL, Firebolt, IBM Db2, Teradata NoSQL数据库生态系统 𐟌 文档数据库： CouchDB, MongoDB, Azure Cosmos DB, Amazon DocumentDB, Cloud Firestore 图数据库： Dgraph, Neo4j, ArangoDB, Memgraph 向量数据库： Pinecone, Milvus, Chroma, Weaviate 时间序列数据库： InfluxDB, DolphinDB, Timescale, Prometheus 搜索数据库： Elasticsearch, Algolia, Meilisearch, Solr 键值数据库： Redis, Memcached, Amazon DynamoDB, KeyDB 多模型数据库： TileDB, Fauna, ArangoDB, SurrealDB 宽列数据库： Cassandra, Apache HBase, Scylla, DataStax 选择合适的数据库系统需要根据具体的应用场景和需求来决定。无论是传统关系型数据库还是现代的NoSQL数据库，每种类型都有其独特的优势和适用场景。

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