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제품

OpenAI 채팅GPT

ChatGPT는 대화 방식으로 상호 작용하는 기본 모달입니다. 대화 형식을 통해 ChatGPT는 후속 질문에 답하고, 실수를 인정하고, 잘못된 전제에 이의를 제기하고, 부적절한 요청을 거부할 수 있습니다. GitHub Copilot과 마찬가지로 ChatGPT는 수십억 줄의 오픈 소스 코드로 구성된 OpenAI의 Codex에서 교육을 받습니다.

이것이 왜 중요한가요? ChatGPT는 인터넷을 강타했습니다. 첫 5일 만에 사용자 100만 명을 달성했습니다. DALLE이 성공한 이유 중 하나는 소셜 미디어에서 공유할 수 있는 시각적 출력을 제공했기 때문입니다. 결과적으로 생성 AI의 마법이 일반인과 더 관련이 있습니다. OpenAI는 이 경험을 통해 배웠고 GPT-3에는 없었던 ChatGPT용 프런트 엔드 인터페이스를 만들었습니다. 창업자들을 위한 핵심 포인트는 제품 출시를 잠재 사용자에게 최대한 시각적이고 매력적으로 만드는 것입니다. 다른 사람들이 제품을 공유할 수 있도록 동기를 부여하고 제품을 출시할 때 제품을 소개할 수 있는 방법이 있습니까?

Fig 스크립트

Fig의 제품은 터미널 경험을 개선하는 데 중점을 둡니다. 이 회사는 Autocomplete로 시작했으며 최근에는 팀의 "scripts" 폴더 및 내부 CLI 도구를 대체하는 Scripts를 출시했습니다. Fig Scripts는 검색 가능한 팀의 터미널 워크플로우 모음을 제공합니다. 대화식 터미널 UI; 자동 프로비저닝; 즉시 사용 가능한 오류 보고 및 사용 모니터링.

이것이 왜 중요한가요? 약 6천만 명의 개발자가 터미널을 사용하지만 IDE만큼 발전하지는 못했습니다. 스크립트는 Fig의 제안을 단일 플레이어 사용 사례를 넘어 팀 기반 가치로 확장합니다. 우리는 Fig , Textualize.io , Charm.sh 및 Warp 를 포함한 몇몇 신생 기업이터미널 경험을 현대화하는 데 중점을 두는 것을 보았습니다.

코히어 샌드박스

Cohere Sandbox를 통해 개발자는 오픈 소스를 통해 LLM을 탐색, 테스트 및 실험할 수 있습니다. Sandbox는 LLM을 사용하여 애플리케이션을 구축하고 이러한 애플리케이션이 구축되는 방식을 보여주는 데 사용할 수 있는 실험적인 오픈 소스 GitHub 리포지토리 모음입니다. 초기 릴리스에는 Conversant, Route Generation, Grounded QA, Topically 및 Toy Semantic Search의 5가지 서비스가 포함됩니다.

이것이 왜 중요한가요? 우리는폐쇄형 소스 대 개방형 소스 기본 모델에 대해 논의했으며 대부분의 개인이 오픈 소스를 사용할 의향이 있음을 발견했습니다. 비공개 소스 API 제품으로 가장 잘 알려진 Cohere는 Sandbox로 오픈 소스 사용자를 유치하려고 합니다. 이것은 오픈 소스 배포 방식이 승자가 될 것이라는 신호입니까?

콘텐츠

API DevEx 포털 최종 가이드

Sagar Batchu는 API DevEx Portal이 API 개발자 경험을 개선하는 데 중요하다고 강조합니다. 그는 API DexEx 포털을 구축하기 위한 주요 속성 및 기능에 대해 설명합니다.

• 액세스 가능: API 설명서, 인증 로그인 및 API 키 관리
• 이해할 수 있음: API 요청 뷰어, API 사용량 메트릭 및 API 상태 페이지
• 사용 가능: 클라이언트 SDK, API Runbook 및 API Sandbox

2023년 데이터 엔지니어링의 다음 단계는 무엇입니까? 7 예측

Barr Moses는 FinOps 및 데이터 클라우드 비용 최적화에 더 많은 시간을 할애하고 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 사용 사례가 모호해지는 것을 포함하여 데이터 엔지니어링에 대한 그녀의 예측을 말합니다.

이것이 왜 중요한가요? Barr는 다음에 올 일에 대한 강력한 가시성을 갖춘 데이터 공간의 잘 알려진 사고 리더입니다. 우리는 특히 비용에 대한 그녀의 정서에 동의합니다. 클라우드 데이터 웨어하우스 요금이 빠르게 증가한다는 운영자의 말을 끊임없이 듣습니다. 이 매크로 환경에서 우리는 이것이 팀의 최우선 순위라고 상상할 수 있습니다.

Deepgram, 음성 이해의 미래를 정의하기 위해 $72M 시리즈 B 라운드 완료

이 작품은 단순한 펀딩 발표 그 이상입니다. 실제로 Deepgram의 역사와 비즈니스 이면의 기술적인 이야기를 안내합니다. 음성 텍스트 변환 및 자연어 이해(NLU)는 2015년 Deepgram이 시작된 이후로 많이 발전했습니다.

이것이 왜 중요한가요? Deepgram은 1조 단어 이상을 기록했습니다. Speech to Text는 컨택 센터, 음성 분석, 대화형 AI 및 팟캐스트 기록을 포함한 사용 사례를 위한 교육 데이터 생성의 기본입니다.

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