มุมมองของ VC Astasia Myers เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา โอเพ่นซอร์ส และความปลอดภัย ลงทะเบียนที่นี่

สินค้า

เลขฐานสิบหก เมจิก

ฟีเจอร์ Hex Magic ผสานรวมเข้ากับพื้นที่ทำงาน Hex อย่างสมบูรณ์ โดยใส่ความช่วยเหลือ AI อันทรงพลังในทุกเซลล์ SQL และ Python Hex Magic ทำได้มากกว่าแค่ส่งคำสั่ง — รู้จักเกี่ยวกับสคีมาฐานข้อมูล การดำเนินงานที่ผ่านมา และกราฟการดำเนินการของโครงการ ดังนั้นจึงสามารถให้คำแนะนำที่ลึกซึ้งและลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ทำไมเรื่องนี้? Hex Magic เทียบเท่ากับ GitHub Copilot สำหรับทีมข้อมูล สามารถช่วยอธิบายและจัดทำเอกสารรหัส สร้างรหัสจากพรอมต์ และแก้ไขรหัสที่ไม่ถูกต้อง เราชอบเป็นพิเศษที่มันช่วยเสริมมนุษย์ผ่านประสบการณ์แบบอินไลน์

การติดตาม LangChain

การให้เหตุผลเกี่ยวกับเชนและการดำเนินการของเอเจนต์เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการแก้ไขปัญหาและการดีบัก อย่างไรก็ตาม อาจเป็นเรื่องยากสำหรับเครือข่ายและตัวแทนที่ซับซ้อน ด้วยเหตุผลหลายประการ:

1. อาจมีขั้นตอนจำนวนมาก ทำให้ยากต่อการติดตามทั้งหมด

2. ลำดับของขั้นตอนไม่สามารถแก้ไขได้ และอาจแตกต่างกันไปตามอินพุตของผู้ใช้

3. อินพุต / เอาท์พุตในแต่ละขั้นตอนอาจใช้เวลาไม่นานและควรได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียดยิ่งขึ้น

การติดตามแก้ปัญหานี้โดยให้ผู้ใช้เห็นอินพุตและเอาต์พุตของ LangChain ดั้งเดิมแต่ละรายการที่เกี่ยวข้องในการรันเชนหรือเอเจนต์เฉพาะ ตามลำดับที่เรียกใช้

ทำไมเรื่องนี้? LangChain Tracing ช่วยให้ทีมดำเนินการ LangChain และมอบความสามารถในการสังเกตเพื่อให้พวกเขามีความมั่นใจมากขึ้นในการใช้ประโยชน์จากการผลิต เราคาดว่าจะมีเครื่องมือมากขึ้นที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาและการผลิตโมเดลพื้นฐานที่จะเกิดขึ้นในปีหน้า

Onehouse Onetable

Onehouse เปิดตัว Onetable เพื่อให้ Data Lakehouses ของ Hudi สามารถใช้ประโยชน์จากการเร่งประสิทธิภาพเนทีฟใน Databricks และ Snowflake ได้อย่างเต็มที่ โดยทำงานร่วมกับชั้นข้อมูลเมตาที่เปิดอยู่ตามลำดับ Delta Lake และ Apache Iceberg Onetable หลีกเลี่ยงการกระจายตัวของข้อมูลโดยขจัดความจำเป็นในการคัดลอกข้อมูลและเสนอตัวเลือกระบบนิเวศที่กว้างขึ้นของเครื่องมือประสิทธิภาพสูง ด้วย Onetable องค์กรต่างๆ สามารถประหยัดค่าใช้จ่ายโดยลดภาระการจัดการข้อมูลจากบริการต้นทุนสูงที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งนำเสนอโดยคลังข้อมูลบนคลาวด์ ในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงสถาปัตยกรรมข้อมูลด้วยการทำงานร่วมกันที่จำเป็นอย่างมาก เพื่อรองรับกรณีการใช้ข้อมูลที่หลากหลายในปัจจุบัน เช่น การวิเคราะห์แบบดั้งเดิม การประมวลผลแบบสตรีม วิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และปัญญาประดิษฐ์

ทำไมเรื่องนี้? วิธี Onehouse Onetable คล้ายกับวิธีที่ Snowflake รักษาข้อมูลเมตาภายในของตัวเองสำหรับตาราง Iceberg ในขณะที่สร้างข้อมูลเมตาของ Iceberg สำหรับการทำงานร่วมกันภายนอก Onehouse Onetable ช่วยสนับสนุนการทำงานข้ามรูปแบบข้อมูลเมตา

เนื้อหา

Devs มีแนวโน้มที่จะเรียนรู้ Go and Rust มากที่สุดในปี 2023 ผลสำรวจระบุ

JetBrains สำรวจนักพัฒนา 29,269 ราย กระจายอยู่ใน 187 ประเทศ การยกระดับทักษะยังคงมีความสำคัญต่อนักพัฒนา เนื่องจากการศึกษาแสดงให้เห็นว่าครึ่งหนึ่งของผู้เข้าร่วมการสำรวจทั้งหมดกล่าวว่าพวกเขาวางแผนที่จะใช้ภาษาโปรแกรมใหม่ ห้าอันดับแรก เรียงจากมากไปหาน้อย ได้แก่ Go, Rust, Kotlin, Python และ Typescript

โดยรวมแล้ว 53% ของนักพัฒนาที่ทำแบบสำรวจกล่าวว่าพวกเขาได้แก้ไขโค้ดบนเครื่องระยะไกล ในกลุ่มนี้ มีเพียง 25% เท่านั้นที่ใช้สภาพแวดล้อมการพัฒนาบนคลาวด์ เช่นCodeSpaces , Gitpod , Cloud Workstations และ JetBrains Space

ทำไมเรื่องนี้? ภาษาโปรแกรมเข้าและออกจากที่โปรดปราน ข้อมูลนี้เน้นย้ำว่า Go และ Rust กำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น มีสตาร์ทอัพมากมายที่นำเสนอสภาพแวดล้อมการพัฒนาระยะไกล และเราเชื่อว่าการใช้งานผลิตภัณฑ์เหล่านี้จะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

Netlify เข้าซื้อกิจการ Gatsby Inc. เพื่อเร่งการนำสถาปัตยกรรมเว็บที่ประกอบได้มาใช้

Netlify รู้สึกตื่นเต้นที่ได้รวมเอาValhalla Content Hub ใหม่ของ Gatsby ซึ่งเป็นชั้นข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่ช่วยให้องค์กรต่างๆ จัดการเนื้อหาจากแหล่งต่างๆ ได้ง่ายขึ้นผ่าน GraphQL API แบบรวมศูนย์ สิ่งนี้เข้ากันได้ดีกับแผนงานผลิตภัณฑ์ของ Netlify Netlify แซงหน้านักพัฒนา 3M บนแพลตฟอร์มแล้ว

ทำไมเรื่องนี้? Gatsby เป็นสตาร์ทอัพที่ได้รับการสนับสนุนโดยเน้นที่วิศวกรส่วนหน้า บริษัทกลายเป็นที่รู้จักจากเฟรมเวิร์กที่มีการดาวน์โหลดมากกว่า 85 ล้านครั้ง แต่ประสบปัญหาในการหาเส้นทางสู่การสร้างรายได้ การซื้อกิจการนี้เป็นประโยชน์ร่วมกันสำหรับทั้งสองบริษัทในการแข่งขันกับVercelและ Cloudflareได้ อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เราคาดว่าจะมีการรวมมากขึ้นในพื้นที่ Jamstack ในอนาคต

Intercom สร้างแชทบอทบริการลูกค้าด้วย ChatGPT

Intercom เสริมแชทบ็อตบริการลูกค้าด้วย ChatGPT เพื่อปรับปรุงการสรุป ค้นหาโทนเสียงที่เหมาะสม เรียบเรียงใหม่ ขยายคำตอบ และการสร้างบทความ Intercom กล่าวว่า "เราเชื่อว่าการพัฒนาล่าสุดและที่กำลังจะเกิดขึ้นใน AI เป็นเทคโนโลยีที่ก่อกวนมากที่สุดในอุตสาหกรรมการบริการลูกค้าในรอบหลายทศวรรษ ปฏิกิริยาของลูกค้าของเราต่อสิ่งที่เราสร้างขึ้นทำให้เรามั่นใจว่าคุณค่าของที่นี่มีอยู่จริง”

ทำไมเรื่องนี้? ผู้ครอบครองตลาดกำลังนำโมเดลพื้นฐานมาใช้อย่างรวดเร็วเพื่อปรับปรุงข้อเสนอที่มีอยู่ สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถามว่าสตาร์ทอัพเนทีฟโมเดลพื้นฐานจะเอาชนะผู้ครอบครองตลาดที่มีช่องทางการจัดจำหน่ายขนาดใหญ่ได้อย่างไร เราเชื่อว่าความสามารถในการปรับแต่งโมเดลให้เหมาะกับงานเฉพาะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและแก้ปัญหาภาพหลอน จะมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับบริษัท SaaS รุ่นต่อไปที่เปิดใช้งาน ML เรายังเห็นด้วยกับความเชื่อมั่นของ Intercom ที่ว่าอนาคตคือระบบอัตโนมัติมาก่อน แต่ไม่ใช่ระบบอัตโนมัติเพียงอย่างเดียว แม้ว่า ML อาจสามารถตอบคำถาม 20-30% แรกของบทสนทนาได้ แต่คำถามในแผนผังการสนทนาจะซับซ้อนมากขึ้นและทำให้ตอบกลับอัตโนมัติได้ยากขึ้น

งาน

⭐️Claypot — วิศวกรผู้ก่อตั้ง (Infra)

⭐️ Grit — ผู้ก่อตั้ง ML Engineer

⭐️ Omni — วิศวกรการแสดงข้อมูลอาวุโส