Manta Network сотрудничает с Aethir для улучшенного доступа к GPU

Генерация с поддержкой извлечения (RAG) стала ключевым методом интеграции больших языковых моделей (LLM) в специализированные бизнес-приложения, позволяя внедрять собственные данные в ответы модели. Несмотря на свою эффективность на этапе доказательства концепции (POC), разработчики часто сталкиваются с значительными падениями точности при переходе RAG в продукцию. Эта проблема особенно выражена на этапе извлечения, где цель состоит в том, чтобы точно извлечь наиболее релевантный контекст для данного запроса, метрика, известная как воспоминание контекста. Эта статья рассматривает стратегии улучшения воспоминания контекста путем настройки и дообучения моделей встраивания, что в конечном итоге улучшает производительность RAG в реальных приложениях. RAG работает в два основных этапа: извлечение и генерация. На этапе извлечения модель преобразует текст в векторы, индексирует, извлекает и повторно ранжирует эти векторы, чтобы определить лучшие совпадения. Однако сбои на этом этапе могут привести к пропуску релевантных контекстов, что приводит к снижению воспоминания контекста и менее точным результатам генерации. Одним из эффективных решений является адаптация модели встраивания, которая предназначена для понимания взаимосвязей между текстовыми данными, для получения встраиваний, специфичных для используемого набора данных. Эта донастройка позволяет модели генерировать похожие векторы для схожих предложений, улучшая ее способность извлекать контекст, который имеет высокую релевантность к запросу. Чтобы улучшить воспоминание контекста, необходимо подготовить специализированный набор данных, который отражает типы запросов, с которыми модель столкнется. Это включает в себя извлечение разнообразного диапазона вопросов из базы знаний, перефразирование их для вариативности и организацию по релевантности. Кроме того, создание оценочного набора данных помогает оценить производительность модели в реалистичных условиях. Используя оценщик информационного извлечения, разработчики могут измерять такие метрики, как Recall@k и Precision@k, чтобы оценить точность извлечения. В конечном итоге, донастройка модели встраивания может привести к значительным улучшениям в воспоминании контекста, обеспечивая, чтобы RAG оставался точным и надежным в производственных условиях.

Theta объявила о значительном партнерстве с Сеульским национальным университетом (SNU), ведущим учебным заведением Южной Кореи, для улучшения исследований в области ИИ через свою платформу EdgeCloud. Это сотрудничество особенно выгодно для Лаборатории AIoT SNU, которой руководит доцент Хён-Син Ким, известный своим опытом в области Ambient AI и IoT систем. Партнерство направлено на ускорение исследований в таких областях, как инновации в области здравоохранения на основе ИИ и обработка данных в реальном времени, используя передовые ресурсы гибридного облака GPU Theta. SNU, основанный в 1946 году, признан за свои достижения в различных дисциплинах и постоянно занимает высокие позиции среди университетов Азии. С момента запуска EdgeCloud в июне Theta завоевала популярность как в академических кругах США, так и Кореи, сотрудничая с несколькими престижными учреждениями, включая Университет Орегона и KAIST. Лаборатория AIoT в SNU уже внесла значительный вклад в эту область, а профессор Ким возглавляет усилия, которые получили множество наград и высокоэффективных исследовательских грантов. Недавние достижения включают награды на крупных конференциях и конкурсах, демонстрируя приверженность лаборатории продвижению технологий ИИ и IoT. Интеграция инфраструктуры Theta ожидается, что дополнительно улучшит возможности лаборатории в разработке адаптивных моделей, которые придают приоритет конфиденциальности данных и информации о здоровье в реальном времени. Профессор Ким выразил энтузиазм по поводу сотрудничества, подчеркивая, как децентрализованная инфраструктура ИИ Theta изменит ландшафт GPU и позволит добиться прорывных достижений в приложениях Ambient AI и IoT. Это партнерство не только укрепляет приверженность Theta поддержке исследований в области ИИ мирового уровня, но и позиционирует компанию как ключевого игрока в академической среде, с амбициями привлечь больше ведущих учреждений в Азии и Северной Америке. Поскольку Theta продолжает расширять свое влияние, сотрудничество с SNU является важным шагом к содействию инновационным приложениям в реальном мире в областях ИИ и IoT.

В захватывающем развитии на пересечении ИИ и блокчейна VentureMind AI объявила о партнерстве с Theta EdgeCloud. Это сотрудничество направлено на использование децентрализованных ресурсов Theta с низкой задержкой для вычислений и потоковой передачи, чтобы улучшить возможности VentureMind AI. Интегрируя EdgeCloud, VentureMind AI сможет масштабировать свои инструменты ИИ, оптимизировать рендеринг видео и предлагать управление робототехникой в реальном времени, значительно улучшая свои предложения в таких секторах, как строительство и безопасность. Это партнерство является значительным шагом к созданию комплексной экосистемы, которая объединяет инновации ИИ с децентрализованными финансами и передовой робототехникой. VentureMind AI — это передовая платформа, которая позволяет пользователям создавать, чеканить и торговать инструментами ИИ в виде NFT, предоставляя уникальный уровень собственности и потенциала дохода. Платформа также включает в себя настраиваемый конструктор автономных агентов, позволяющий пользователям запускать токенизированные сообщества и управлять рыночной деятельностью. С момента своего создания в июне 2023 года EdgeCloud завоевала популярность как в академической, так и в корпоративной среде, с такими учреждениями, как Сеульский национальный университет, и компаниями, такими как GenAI search Liner, использующими ее инфраструктуру для продвижения исследований и приложений ИИ. С интеграцией Theta EdgeCloud VentureMind AI готова переопределить возможности в областях ИИ, робототехники и Web3. Партнерство обеспечит масштабируемые вычисления для инноваций в ИИ, надежное управление робототехникой, экономичную обработку видео и улучшенную интеграцию для NFT и автономных инструментов. Основанная Джерменом Анугвомом, VentureMind AI быстро эволюционировала от набора специализированных инструментов ИИ до мощной платформы, которая включает в себя технологии блокчейна и токеномики, позиционируя себя как лидера на развивающемся рынке Web3.

Интеграция технологий IoT в сельское хозяйство трансформирует этот сектор, позволяя фермерам принимать обоснованные решения на основе данных, которые повышают продуктивность и устойчивость. Ожидается, что мировой рынок умного сельского хозяйства достигнет 20 миллиардов долларов к 2026 году, что связано с растущим внедрением решений IoT на фермах. Эти технологии оптимизируют различные аспекты управления урожаем и скотом, помогая фермерам снижать затраты, одновременно улучшая урожайность и охрану окружающей среды. С увеличением числа устройств IoT они предлагают значительные преимущества, включая автоматизацию управления ресурсами и сбор данных в реальном времени по критическим факторам, таким как погодные условия и состояние почвы. Устройства IoT, такие как метеостанции и датчики почвы, играют ключевую роль в умном сельском хозяйстве. Метеостанции предоставляют важные данные о температуре, влажности и осадках, позволяя фермерам своевременно корректировать графики орошения и посадки. Датчики почвы предоставляют данные в реальном времени о уровнях влажности, оптимизируя использование воды и стратегии удобрения. Кроме того, ошейники для мониторинга скота обеспечивают проактивное управление здоровьем и местоположением животных. Автоматизируя орошение и распределение ресурсов на основе данных в реальном времени, фермеры могут экономить ресурсы и улучшать здоровье растений, что в конечном итоге приводит к увеличению прибыльности. Платформа Chirp повышает эффективность этих устройств IoT, интегрируя их в единую систему, управляемую с одной панели управления. Внедрение технологий блокчейн дополнительно укрепляет управление данными, обеспечивая безопасное, защищенное от подделок хранение и отслеживание огромных объемов информации, генерируемой устройствами IoT. Майнеры Chirp Blackbird обеспечивают дальнюю связь для этих устройств, облегчая надежную передачу данных на больших площадях без необходимости в индивидуальных интернет-соединениях. Эта бесшовная интеграция технологий IoT позиционирует Chirp как важного партнера для фермеров, позволяя им справляться с вызовами и использовать новые возможности в развивающемся аграрном ландшафте.

Digital Currency Group (DCG) под руководством Барри Сильберта официально запустила Yuma, новое дочернее предприятие, направленное на содействие инновациям в децентрализованной AI-сети Bittensor. Миссия Yuma заключается в обеспечении стартапов и предприятий необходимыми ресурсами для разработки, обучения и использования искусственного интеллекта в децентрализованной структуре. Центральным элементом экосистемы Bittensor является токен $TAO, который стимулирует участие, вознаграждая участников за их вычислительную мощность и качество их работы. Эта модель не только поощряет эффективность, но и способствует сотрудничеству среди пользователей, что делает ее привлекательной альтернативой традиционным централизованным AI-системам, доминирующим среди крупных технологических компаний. Yuma предназначена для поддержки различных проектов на основе AI, которые могут зарабатывать вознаграждения через сеть Bittensor. Компания предлагает две различные модели партнерства: программу акселератора, ориентированную на стартапы и устоявшиеся предприятия, и инкубатор подсетей, который способствует созданию новых проектов с нуля. Через свою раннюю программу инкубатора подсетей Yuma уже установила партнерские отношения с несколькими компаниями, включая Sturdy, Masa, Score и Infinite Games. Кроме того, она сотрудничала с Foundry для запуска подсети S&P 500 Oracle, демонстрируя свою приверженность созданию надежной экосистемы вокруг децентрализованного AI. Как отметил соучредитель Bittensor Джейкоб Стивс, платформа была создана для предоставления конкурентоспособной альтернативы традиционному подходу сверху вниз, который ограничивает доступ к передовым AI-возможностям. Участие DCG в Bittensor восходит к 2021 году, и его инвестиционное подразделение Grayscale с тех пор представило Bittensor Trust и децентрализованный AI-фонд, при этом Bittensor составляет 21% последнего. Эта стратегическая инвестиция подчеркивает растущее значение децентрализованных сетей в будущем искусственного интеллекта и цифровой собственности.

Фонд DIMO объявил о значительном партнерстве с MATT3R, целью которого является улучшение совместимости и децентрализации современных экосистем транспортных средств. Это сотрудничество направлено на ускорение разработки моделей искусственного интеллекта (ИИ) и автономных транспортных средств (АТС) путем улучшения сбора, проверки и доступности данных. MATT3R станет первой компанией после Digital Infrastructure Inc., которая полностью интегрируется в экосистему DIMO, используя DIMO SDK и вводя новое аппаратное устройство для сбора уникальных видеоданных. Эта инициатива представляет собой важный шаг в расширении протокола DIMO, который предназначен для упрощения работы с разнообразными типами данных и создания более взаимосвязанной среды для разработчиков. В области компьютерного зрения способность интерпретировать визуальные данные имеет решающее значение для продвижения автономных транспортных средств. Однако основной проблемой является получение обширных, качественных наборов данных, необходимых для обучения моделей ИИ. MATT3R решает эту проблему, позволяя пользователям собирать и делиться данными со своих транспортных средств через устройство K3Y. Это устройство позволяет агрегировать визуальные и сенсорные данные, которые затем классифицируются и маркируются для использования разработчиками. Используя краудсорсинговый подход, MATT3R может предоставить разработчикам доступ к широкому спектру реальных сценариев, тем самым улучшая надежность их моделей ИИ и АТС, обеспечивая при этом конфиденциальность пользователей и контроль над личными данными. Партнерство также включает интеграцию DIMO SDK в мобильное приложение Consol3 от MATT3R, что позволяет существующим пользователям DIMO и новым пользователям легко получать доступ к услугам. Эта интеграция не только улучшает пользовательский опыт, но и способствует взаимовыгодным отношениям между разработчиками и пользователями. Поскольку MATT3R готовится к запуску предпродажи устройств K3Y в ноябре, это сотрудничество обещает создать надежную экосистему данных, которая повысит эффективность и качество обучения моделей ИИ и АТС на глобальном уровне. Рамки проверки протокола DIMO дополнительно обеспечат целостность собранных данных, прокладывая путь к децентрализованному будущему в автомобильных технологиях.