| 0 |
|
OpenAI придбала Rockset, стартап, відомий завдяки однойменній високошвидкісній базі даних, призначеній для пошуку інформації.
Платформа Rockset надає користувачам, розробникам і корпоративним компаніям можливість швидкого пошуку у величезних обсягах даних, що є фундаментальною потребою для додатків штучного інтелекту.
У своєму повідомленні OpenAI заявила, що планує інтегрувати технологію Rockset у свою платформу, щоб дозволити своїм клієнтам створювати кращі, точніші та ефективніші програми штучного інтелекту. "Інфраструктура Rockset дозволяє компаніям перетворювати свої дані на дієву інформацію", - зазначив Бред Лайткап (Brad Lightcap), головний операційний директор OpenAI.
Хоча в першу чергу OpenAI зосереджена на наданні великих мовних моделей штучного інтелекту та пов'язаних з ними послуг, їй також доводиться задовольняти потреби бізнесу, які включають в себе пошук і доповнення даних. Вона також конкурує з такими суперниками, як Google, яка має доступ до величезних хмарних сховищ, можливостей пошуку та обчислень, які вона може запропонувати своїм клієнтам. Це може зробити угоду з Rockset вигідною для клієнтів OpenAI, надаючи високочутливу хмарну базу даних для пошуку інформації про АІ.
"Стрімкий прогрес у галузі штучного інтелекту уможливлює кембрійський вибух і численні інновації в кожній галузі, що призводить до переважання додатків зі штучним інтелектом, - заявив генеральний директор Rocket Венкат Венкатарамані (Venkat Venkataramani). -Хоча характер цих додатків змінився, основні інфраструктурні виклики не змінилися. Удосконалена пошукова інфраструктура, така як Rockset, зробить додатки зі штучним інтелектом більш потужними та корисними".
У серпні Rockset залучила 44 млн дол. під керівництвом Icon Ventures за участі Sequoia Capital та Greylock Partners, що збільшило загальний обсяг інвестицій у компанію до 144 млн дол.
Наприкінці 2023 року компанія розширила свої можливості векторного пошуку, щоб уможливити застосування AI в масштабах, які надають можливість додавати "вбудовування", або багатовимірні числові представлення тексту, зображень та інших об'єктів для пошуку. Векторні вбудовування дозволяють алгоритмам штучного інтелекту та машинного навчання розуміти контекстуальні зв'язки між словами або іншими об'єктами.
Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI
| 0 |
|
