2024年6月

ScaleAI

解密Scale AI:人工智慧背后的「工人」智慧?资料标记独角兽8 年达73 亿美元估值背后的秘辛

19 岁时就辍学成立Scale AI,Alexandr 说,Scale AI 提供资料标记服务,就像在这股生成式AI 淘金热中卖铲子(这个描述有没有似曾相识呢😆)。

在许多AI 新创公司还没有赚到一毛钱时,Scale AI 去年营收已达2.5 亿美元,估值达到73亿美元,客户从OpenAI , Tesla 到美国空军、陆军、中央情报局等多个领域。

那么资料标记究竟是什么?为何可以那么赚钱? Scale AI 是如何在竞争激烈的AI 领域找到自己的利基(niche)市场,顺利长成独角兽呢?

今天就来跟大家分享Scale AI 的故事!

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Key-Value Store 键值资料储存解说– 系统设计11

键值资料储存(Key-Value Store)是一种分散式杂凑表(Distributed Hash Table),其中DHT是一种去中心化储存方式,提供类似杂凑表的查找、储存。杂凑表(Hash Table) 也是一个Abstract Data Type (ADT),它的优点是通常可以用比较快的时间完成Search operation 的动作。

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顽皮鬼Life 隐形笔电支架:工程师肩颈酸痛的救星

身为软体工程师和研究生,工作、处理报告基本上完全离不开电脑。如果需要转换工作地点,如在家或办公室、客户端等,这样频繁移动最大的困扰就是:希望随时随地、出门在外都能拥有一个舒适的工作环境!
在家或许可以设计一个舒适的工作空间来使用笔电,但如果在外工作、打报告真的必须仰赖笔电架的帮忙。
但市面上的笔电支架通常都蛮笨重、体积大,为了不想增加重量,多数时间宁可选择只带笔电出门。结果就是长时间低头工作,肩颈酸痛,效率大打折扣。

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Data Partitioning 资料分区是什么? – 系统设计10

资料分区(Data Partitioning) 是将资料库中的资料分割成更小、更易于管理的子区块的过程。这些子区块称为分区(Partition)。资料分割可以根据多种因素进行,例如:时间、客户ID 或产品类别。为何要进行资料分区呢?对于任何不对扩增的系统,资料量也会持续增长,并且针对资料库的读写流量也会越来越大。

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Data Replication 如何优化资料库? - 系统设计09

资料复制(Data Replication)是一种有效解决瓶颈的方法,可以通过在多个节点上复制资料来提高资料库的效能、可扩展性和可用性。本文将介绍资料复制的三种主要模型:主从复制(Single-leader replication)、多领导者复制(Multi-leader replication)和点对点复制(Leaderless replication),并分析它们的优缺点。

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解密辉达NVIDIA: 6个重点带你搞懂,AI 之王股价翻涨240% 的秘密(下)

上周的文章提到了NVIDIA 辉达的创立背景、商业模式、主要客户有谁,今天这篇接续分享NVIDIA 的竞争者、潜在风险与未来风险,并同场加映CEO Jensen 黄仁勋在6/2 Keynote Speech 提到的三大未来趋势,一起看下去吧!

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