2024 年 6 月

ScaleAI

解密 Scale AI:人工智慧背後的「工人」智慧?資料標記獨角獸 8 年達 73 億美元估值背後的秘辛

19 歲時就輟學成立 Scale AI,Alexandr 説,Scale AI 提供資料標記服務,就像在這股生成式 AI 淘金熱中賣鏟子(這個描述有沒有似曾相識呢😆)。

在許多 AI 新創公司還沒有賺到一毛錢時,Scale AI 去年營收已達 2.5 億美元,估值達到73億美元,客戶從 OpenAI , Tesla 到美國空軍、陸軍、中央情報局等多個領域。

那麼資料標記究竟是什麼?為何可以那麼賺錢?Scale AI 是如何在競爭激烈的 AI 領域找到自己的利基 (niche)市場,順利長成獨角獸呢?

今天就來跟大家分享 Scale AI 的故事!

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system-design-系統設計11-鍵值資料儲存-key-value-store-introductoin-to-database-fundamentals-hogantech

Key-Value Store 鍵值資料儲存解說 – 系統設計 11

鍵值資料儲存(Key-Value Store)是一種分散式雜湊表(Distributed Hash Table),其中DHT是一種去中心化儲存方式,提供類似雜湊表的查找、儲存。雜湊表(Hash Table) 也是一個 Abstract Data Type (ADT),它的優點是通常可以用比較快的時間完成 Search operation 的動作。

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頑皮鬼 Life 隱形筆電支架:工程師肩頸痠痛的救星

身為軟體工程師和研究生,工作、處理報告基本上完全離不開電腦。如果需要轉換工作地點,如在家或辦公室、客戶端等,這樣頻繁移動最大的困擾就是:希望隨時隨地、出門在外都能擁有一個舒適的工作環境!
在家或許可以設計一個舒適的工作空間來使用筆電,但如果在外工作、打報告真的必須仰賴筆電架的幫忙。
但市面上的筆電支架通常都蠻笨重、體積大,為了不想增加重量,多數時間寧可選擇只帶筆電出門。結果就是長時間低頭工作,肩頸酸痛,效率大打折扣。

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Data Partitioning 資料分區是什麼? – 系統設計 10

資料分區 (Data Partitioning) 是將資料庫中的資料分割成更小、更易於管理的子區塊的過程。這些子區塊稱為分區 (Partition)。資料分割可以根據多種因素進行,例如:時間、客戶 ID 或產品類別。為何要進行資料分區呢?對於任何不對擴增的系統,資料量也會持續增長,並且針對資料庫的讀寫流量也會越來越大。

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Data Replication 如何優化資料庫?- 系統設計 09

資料複製(Data Replication)是一種有效解決瓶頸的方法,可以通過在多個節點上複製資料來提高資料庫的效能、可擴展性和可用性。本文將介紹資料複製的三種主要模型:主從複製(Single-leader replication)、多領導者複製(Multi-leader replication)和點對點複製(Leaderless replication),並分析它們的優缺點。

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NVIDIA-STORY-2

解密輝達 NVIDIA: 6個重點帶你搞懂,AI 之王股價翻漲 240% 的秘密 (下)

上週的文章提到了 NVIDIA 輝達的創立背景、商業模式、主要客戶有誰,今天這篇接續分享 NVIDIA 的競爭者、潛在風險與未來風險,並同場加映 CEO Jensen 黃仁勳在 6/2 Keynote Speech 提到的三大未來趨勢,一起看下去吧!

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