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Blackbox.ai 使用 SambaNova Cloud 来支持代理工作流程
Blackbox 利用 SambaNova Cloud 自动化 CyberCoder 任务，包括从头开始构建应用程序、调试代码以及向现有程序添加功能。“我们每秒向 SambaNova Cloud 发送数百个请求，使用 8B 模型，我们的完成速度提高了 3 到 4 倍，我们计划在 2024 年底之前提高利用率”，Rizk 说道，“高性能和低延迟对我们来说非常重要。代理工作流程本质上更长，但这些模型具有更快的推理速度和低延迟，使我们能够优化以获得更好的用户体验。”“不仅技术非常棒，支持也非常棒”，Rizk 说道，“SambaNova 团队在测试和生产阶段对我们的响应和支持速度非常出色，这是一个真正的差异化因素。”要了解有关 SambaNova Cloud 的更多信息，请访问：cloud.sambanova.ai
研究摘要“黑盒化学工业”
关于该研究的研究“ Blackbox Chemical Industry”由Bund E.V.是环保组织的首次研究，旨在全面研究德国化学工业内的产品和能源和资源消耗。它阐明了负责在德国不同地区生产各种产品及其各自数量的特定公司。这项研究首次将能源和资源消耗数据分配给单个化学产品。在报告中，该研究还包含逐个位置的制造商和生产能力的广泛表。该研究基于2020年的数据。德国化学工业及其产品约750家化学公司在德国运营。国内化学工业主要生产塑料，尤其是用于包装，汽车行业，纺织品，建筑行业和电器。此外，肥料的生产非常重要。特种化学物质，例如用作食物补充剂和药物的维生素。该研究概述了最重要的德国化学公司及其产品。除了著名且鲜为人知的公司，这些公司生产了诸如塑料等散装化学物质（巴斯夫，巴斯克人，BP，BREALIS，DOW，Indorama Ventures Publines Companic Company Limited，Ineos，Lyondellbasell，OMF，OMF，Sabic Europe等。，该研究表明，在该国内消耗了哪些数量，以及进口和出口的数量。大量生产的化学物质（即），该研究还确定了关键物质的制造商，例如per和多氟化烷基物质（PFASS），称为“永远的化学物质”（3m/dyneon，Allessa/weylchem，Archroma，throma，solvay，solvay，daikin，daikin，daikin，daikin，daikin燃烧剂，f-select，f-select，fluoron，lanxess，lanxess，pharmpur，pharmpur and pharmpur and pharpur and w.。gore gor. gore n. gore gore。超过2,000公斤）特别是用于塑料生产的原料（例如，用于聚乙烯，聚丙烯和聚氯化物等塑料的乙烯，丙烯和氯气）以及用于化肥（氨和氨水）。该部门的巨大能源和资源要求化学工业的直接能源需求是巨大的。它不仅使用化石燃料（例如天然气），而且在更大程度上是产品本身的原料（主要是原油）。在2020年，化学工业消耗了3830亿千瓦时（1379 Petajoules），不包括上游加工步骤，例如石油炼油厂和外部采购能源发生的能源损失。这种消费代表了德国所有私人家庭消耗的电力和热量的一半以上。排除原材料并仅专注于最终能源消耗时，化学工业成为最大的工业能源消费者，
HDXPlore：自动化的黑盒测试脑启发的超维度计算
摘要 - 由人脑的工作方式吸引，急剧的高维计算（HDC）正在受到越来越多的关注。HDC是一种基于大脑的工作机理的新兴计算方案，该方案具有深层和抽象的神经活动模式而不是实际数字。与传统的ML算法（例如DNN）相比，HDC以内存为中心，授予其优势，例如相对较小的模型大小，较小的计算成本和一声学习，使其成为低成本计算平台中的有前途的候选人。但是，尚未系统地研究HDC模型的鲁棒性。在本文中，我们通过开发基于黑盒差异测试的框架来系统地揭示HDC模型的意外或不正确行为。我们利用具有与交叉引用甲环类似功能的多个HDC模型，以避免手动检查或标记原始输入。我们还提出了HDXplore中不同的扰动机制。HDXplore自动发现了HDC模型的数千种不正确的角案例行为。我们提出了两种重新训练机制，并使用HDXplore生成的角病例来重新培训HDC模型，我们可以将模型准确性提高高达9％。