Взгляд венчурного капитала Асташи Майерс на машинное обучение, облачную инфраструктуру, инструменты для разработчиков, открытый исходный код и безопасность. Зарегистрируйтесь здесь .

Товары

Coda AI: краткий обзор

Coda запустила список ожидания для своей альфа-версии Coda AI, которая мгновенно суммирует заметки и стенограммы встреч с помощью GPT3. Он сочетается с другими строительными блоками Coda, такими как таблицы, элементы управления, текст и формулы.

Почему это важно? Традиционные компании быстро внедряют базовые модели для улучшения существующих продуктов. Мы верим, что также будет волна компаний SaaS с генеративным искусственным интеллектом, которые выиграют. SaaS-компании, которые не используют базовые модели, не будут иметь такого же уровня смертности, как компании, занимающиеся локальным программным обеспечением, которые не перешли на SaaS.

Databricks объявляет о поддержке нескольких облаков для инструмента анализа безопасности (SAT)

В ноябре прошлого года компания Databricks объявила о выпуске инструмента анализа безопасности (SAT) для AWS. Недавно они объявили, что SAT доступен для клиентов Databricks в Azure и GCP. SAT помогает своим клиентам укрепить свои среды Databricks, проверяя текущие развертывания на соответствие нашим рекомендациям по обеспечению безопасности. Он использует контрольный список, в котором обнаруженные отклонения расставляются по степени серьезности, и предоставляет ссылки на ресурсы, помогающие решить нерешенные проблемы. SAT можно запускать как обычное сканирование всех рабочих областей в вашей среде, чтобы обеспечить постоянное соблюдение передовых методов, а отчеты о работоспособности можно планировать, чтобы обеспечить постоянную уверенность в безопасности всех данных, включая ваши конфиденциальные наборы данных.

Почему это важно? За последний год появилось несколько компаний, занимающихся управлением безопасностью данных. Это особенно важно, когда есть конфиденциальные данные. Многие инфраструктурные компании со временем эволюционируют, чтобы иметь линейки продуктов для обеспечения безопасности, такие как Cisco и VMware. Будет интересно посмотреть, как Databrick со временем расширит свои решения по обеспечению безопасности.

Интерфейс командной строки GitHub Copilot

У вас когда-нибудь были проблемы с запоминанием команд оболочки и флагов для того или иного? Вы когда-нибудь хотели, чтобы вы могли просто сказать, что вы хотите, чтобы оболочка делала? Не беспокойтесь: GitHub встраивает помощь GitHub Copilot прямо в ваш терминал.

Почему это важно? В январе 2023 года генеральный директор Microsoft Сатья Наделла заявил, что на сегодняшний день более 1 миллиона человек использовали Copilot. Мы уже обсуждали появление терминальных технологий в прошлом здесь . Это умно и неудивительно, что GitHub хочет нацелиться на 60 миллионов разработчиков, которые используют терминал с Copilot, который имел бешеный успех.

Контент

Большие данные мертвы

Джордан Тигани , соучредитель и генеральный директор MotherDuck , утверждает, что эра больших данных закончилась. Это было хорошо, но теперь мы можем перестать беспокоиться о размере данных и сосредоточиться на том, как мы собираемся использовать их для принятия лучших решений. Пару лет назад он провел анализ запросов BigQuery, изучив клиентов, которые тратят более 1000 долларов в год. 90% запросов обрабатывали менее 100 МБ данных.

Почему это важно? MotherDuck помогает командам использовать DuckDB , внутрипроцессную систему управления базами данных SQL OLAP. Тезис заключается в том, что большинству компаний не нужно масштабировать экземпляры для обработки данных, потому что они фактически не обрабатывают большие объемы данных. Это альтернатива Spark. DuckDB стал очень популярным проектом с открытым исходным кодом, и, согласно статистике PyPI, в прошлом месяце было загружено около 900 тыс.

Ленгчейн + Хрома

LangChain объявила об интеграции с Chroma, векторным хранилищем и базой данных вложений, разработанной с нуля, чтобы упростить создание приложений ИИ с вложениями.

Почему это важно? Практики машинного обучения используют Embedding API OpenAI для создания языковых вложений, а затем индексируют эти вложения в векторных базах данных для быстрого и масштабируемого векторного поиска. Это мощная и распространенная комбинация для создания семантического поиска, ответов на вопросы, обнаружения угроз и других приложений, которые полагаются на НЛП и выполняют поиск по большому массиву текстовых данных. LangChain обеспечивает базовую оркестровку моделей для включения этих конвейеров, а Chroma — это новая база данных векторов, поэтому интеграция имеет огромный смысл.

Почему Kubernetes стал облачной «ОС»

Семьдесят один процент всех организаций используют базы данных и кэши в Kubernetes, что представляет собой увеличение на 48% в годовом исчислении. Наряду с системами обмена сообщениями (рост на 36%) организации все чаще используют базы данных и кэши для сохранения состояний рабочей нагрузки приложений.

Почему это важно? Популярность Kubernetes продолжает расти, хотя, судя по нашему опросу в Твиттере , в котором приняли участие 306 человек , отношение к системе неоднозначное. Одним из решений кэширования, которое может работать с Kubernetes, является Dragonfly .

Работа

⭐️Claypot — Инженер-основатель (Инфра)

⭐️Грит — инженер-конструктор

⭐️ Speakeasy — руководитель отдела UX