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Productos

OpenAI ChatGPT

ChatGPT es un modal fundamental que interactúa de forma conversacional. El formato de diálogo hace posible que ChatGPT responda preguntas de seguimiento, admita sus errores, cuestione premisas incorrectas y rechace solicitudes inapropiadas. Al igual que GitHub Copilot, ChatGPT está capacitado en Codex de OpenAI, que se compone de miles de millones de líneas de código de fuente abierta.

¿Por qué importa esto? ChatGPT ha conquistado Internet. Logró 1 millón de usuarios en sus primeros cinco días. Una de las razones por las que DALLE tuvo tanto éxito fue porque proporcionó un resultado visual que podía compartirse en las redes sociales; a su vez, hacer que la magia de la IA generativa sea más identificable para la persona promedio. OpenAI aprendió de esta experiencia y creó una interfaz frontal para ChatGPT que no estaba presente para GPT-3. Un punto clave para los fundadores es hacer que los lanzamientos de productos sean lo más visuales y atractivos posible para los posibles usuarios. ¿Hay alguna manera de presentar su producto en un lanzamiento que motive y permita que otros lo compartan?

guiones de higo

Los productos de Fig se enfocan en mejorar la experiencia del terminal. La compañía comenzó con Autocompletar y recientemente lanzó Scripts, un reemplazo para la carpeta de "scripts" de un equipo y las herramientas CLI internas. Fig Scripts proporciona una colección de búsqueda de flujos de trabajo de terminal de un equipo; interfaces de usuario de terminales interactivas; aprovisionamiento automático; e informes de errores y monitoreo de uso listos para usar.

¿Por qué importa esto? Cerca de 60 millones de desarrolladores usan la terminal, pero no ha avanzado al mismo grado que el IDE. Scripts amplía la oferta de Fig más allá de un caso de uso de un solo jugador al valor basado en el equipo. Hemos visto algunas nuevas empresas, incluidas Fig , Textualize.io , Charm.sh y Warp , que se enfocan en modernizar la experiencia de la terminal.

Caja de arena Cohere

Cohere Sandbox permite a los desarrolladores explorar, probar y experimentar con LLM a través de código abierto. Sandbox es una colección de repositorios GitHub experimentales de código abierto que se pueden usar para crear aplicaciones con LLM y mostrar cómo se crean dichas aplicaciones. El lanzamiento inicial incluye cinco servicios: Conversant, Route Generation, Grounded QA, Topically y Toy Semantic Search.

¿Por qué importa esto? Anteriormente discutimos losmodelos fundacionales de código cerrado versus código abierto y descubrimos que la mayoría de las personas tienen la intención de usar código abierto. Cohere, mejor conocido por sus productos API de código cerrado, está tratando de atraer usuarios de código abierto con Sandbox. ¿Es esta una señal de que el enfoque de distribución de código abierto será el ganador?

Contenido

Guía definitiva de portales API DevEx

Sagar Batchu destaca que un portal API DevEx es fundamental para mejorar la experiencia del desarrollador de API. Él discute que los atributos clave y la funcionalidad para construir un portal API DexEx:

• Accesible: documentación de API, inicio de sesión de autenticación y administración de claves de API
• Comprensible: visor de solicitudes de API, métricas de uso de API y página de estado de API
• Utilizable: SDKS de cliente, Runbooks de API y Sandbox de API

¿Qué sigue para la ingeniería de datos en 2023? 7 predicciones

Barr Moses establece sus predicciones para la ingeniería de datos, incluido más tiempo dedicado a FinOps y la optimización de costos de la nube de datos, así como casos de uso de almacenamiento de datos y lagos de datos borrosos.

¿Por qué importa esto? Barr es un conocido líder de pensamiento en el espacio de datos con una gran visibilidad de lo que viene a continuación. Estamos particularmente de acuerdo con su opinión sobre el costo. Constantemente escuchamos de los operadores que sus facturas de almacenamiento de datos en la nube aumentan rápidamente. En este entorno macro, podemos imaginar que esta es una prioridad principal para los equipos.

Deepgram completa una ronda Serie B de $72 millones para definir el futuro de la comprensión del habla

Esta pieza es más que un simple anuncio de financiación. En realidad, recorre la historia de Deepgram y la historia técnica detrás del negocio. La voz a texto y la comprensión del lenguaje natural (NLU) han evolucionado mucho desde que Deepgram comenzó en 2015.

¿Por qué importa esto? Deepgram ha transcrito más de 1 billón de palabras. La voz a texto es fundamental para entrenar la generación de datos para casos de uso que incluyen centros de contacto, análisis de voz, IA conversacional y transcripción de podcasts.

Trabajos

⭐️Dragonfly — Defensor del desarrollador (totalmente remoto)

⭐️ Hex: analista de datos

⭐️ Grit — Ingeniero fundador de ML