Dnotitia wurde von CB Insights als Top-KI-Innovator ausgezeichnet. Das südkoreanische Startup treibt KI mit Speicher- und Halbleiterlösungen voran, insbesondere mit seiner Seahorse Cloud Vektor-Datenbank und dem VDPU Chip.
Um KI optimal zu nutzen, müssen Unternehmen die Ökonomie der Inferenz verstehen. Es geht darum, Token effizient zu erzeugen, Kosten zu senken und Skalierbarkeit zu gewährleisten, um den ROI zu maximieren.
Dieser Leitfaden erkundet die Skalierung von LLM-Workloads von Proof-of-Concept-Projekten bis hin zu produktionsreifen Bereitstellungen, einschließlich der Bereitstellung von Modellen wie Gemma oder Llama 3.
Nutzen Sie Streaming-Daten von Kafka in Amazon Bedrock Knowledge Bases durch benutzerdefinierte Konnektoren. Erschaffen Sie RAG-Workflows, die dynamische Daten nutzen und Echtzeit-Einblicke generieren. Beschleunigen Sie den Datenzugriff, reduzieren Sie die Latenz und verbessern Sie die Anwendungsleistung.
Anthropic's Claude KI bietet nun eine Research-Funktion für schnelle, fundierte Antworten mit Zitaten. Neue Google-Integrationen und Retrieval Augmented Generation verbessern Kontext und Datensicherheit.
Erstellen Sie einen MCP-Server, um Claude Desktop mit Echtzeit-Finanzdaten aus der AlphaVantage API zu versorgen und seine Analysefähigkeiten zu verbessern.
Ist ein größerer Kontext bei großen Sprachmodellen (LLMs) wirklich besser? Der Artikel untersucht die technischen und wirtschaftlichen Aspekte, Benchmarking-Schwierigkeiten und sich entwickelnde Arbeitsabläufe.
GenomOncology präsentiert BioMCP, ein Open-Source-Protokoll, das KI-Systemen den Zugriff auf medizinische Informationen ermöglicht. Es unterstützt die Suche und den Volltextabruf aus klinischen Studien, Genetik-Datenbanken und medizinischer Forschung, um KI-Innovationen im biomedizinischen Bereich zu fördern.
Red Hat führt Konveyor AI (v0.1) ein, das generative KI und statische Analyse nutzt, um komplexe Cloud-Anwendungsmodernisierung zu optimieren. Dieses Tool, das RAG und LLMs verwendet, integriert sich in Entwickler-Workflows (VS Code), um die Migration zu Cloud-nativen Architekturen wie Kubernetes zu vereinfachen, Aufwand zu reduzieren und Innovation zu beschleunigen.
Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant. Neben generativen Modellen wie ChatGPT gewinnen Reasoning-Modelle an Bedeutung. Das Verständnis des Unterschieds zwischen Generierung und logischem Denken ist entscheidend für effektive Geschäftsstrategien und die Wahl der richtigen KI-Werkzeuge. Dieser Artikel beleuchtet die Kernfunktionen, Stärken und Grenzen beider Ansätze.
