美国陆军发布了一份验证报告，确认 Entanglement AI 基于 Groq 技术（特别是 GroqNode™）的网络安全解决方案，同时使用量子和经典算法进行异常检测，正在运行世界上最快的二次无约束二进制优化（“QUBO”） ”）求解器，在报告中指出“比任何已知技术都要快得多、更准确……误报率要少得多。”
Emerging AI Chip Rivals Challenge Nvidia
为什么重要：D-Matrix、Groq 等新兴竞争对手正在利用专业解决方案挑战 Nvidia 在 AI 芯片市场的主导地位。
Build and Deploy a Multi-File, Multi-Format RAG App to the Web
第 1 部分 — 使用 Python、Gradio、GROQ 和 LlamaIndex 开发代码继续阅读 Towards Data Science »
Introducing zeroCPR: An Approach to Finding Complementary Products
推荐系统当前的 ML 模型可以推荐类似的产品，但互补性如何？在 AI 推荐系统领域，机器学习模型已被广泛用于推荐类似的样本，无论是产品、内容，还是建议类似的联系人。这些预训练模型大多数都是开源的，无需从头开始训练模型即可使用。但是，由于缺乏大数据，我们没有可以依赖的开源技术来推荐互补产品。在下面的文章中，我提出了一个框架（代码以用户友好库的形式呈现），该框架利用 LLM 以低成本的方式发现互补产品。我引入这个框架的目标是：可扩展该框架在运行时不需要监督，没有中断的风险，并且输出应该易于构建，可以与其他工具结合使用。负担得起应该能够以最低的花费（每 1000 个计算产品约 1 美元 - 使用 g
Competition to design AI Chips
摘自《经济学人》，Nvidia 能被赶下王座吗？看看那些争夺王冠的初创公司Nvidia 的市值超过 2 万亿美元，年收入增长超过 200%。这是它成功的原因：...GPU 负责训练和操作大型人工智能模型所需的计算重担。然而，奇怪的是，这并不是它们的设计目的。这个首字母缩略词代表“图形处理单元”，因为这种芯片最初是为处理视频游戏图形而设计的。事实证明，对于 Nvidia 来说，这些芯片可以重新用于处理 AI 工作负载，这真是幸运。但现在有几家初创公司正在设计专门为 AI 设计的芯片：Cerebras 的应对措施是将 900,000 个内核和大量内存放到一个巨大的芯片上，这样……内核之间的片上连接
"Practical AI" Tutorials and Walkthroughs Bonus (ChatGPT + AI Bootcamp for Libraries and Librarians)
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