作为一家由前谷歌及Facebook员工建立的初创企业,Metanautix公司已经正式现身公众视野并在次轮融资中筹得700万美元。除了红杉资本外,斯坦福大学捐赠基金以及前任谷歌公司工程技术副总裁Shiva Shivakumar也分别为其提供了一部分资助。
与其它受到谷歌及Facebook强大计算技术启发而诞生的初创企业一样,Metanautix也在努力帮助公众以更为轻松的方式通过不同类型平台对数据进行访问与分析,其中包括裸机环境与跨云环境,Metanautix公司联合创始人兼CEO Theo Vassilakis解释称。
对于大多数打算对客户数据进行分析的企业来说,要对某些保存在传统内部应用程序或者Hadoop等不同系统中的数据进行精确分析实在不是件容易的事。在Metanautix的方案中,全部此类数据片段在理论上都将得以连通并利用SQL将其作为一套大型整体系统加以处理,Vassilakis将这种作法形容为“通用语”、能够把所有形式各异的数据转化为易于理解的表形式。
“我们打造的并不是存储系统,”Vassilakis表示。“大家只需要指定自己希望分析的数据,具体的分析任务则由我们负责执行。”
Theo Vassilakis
Metanautix的软件方案能够安装在内部环境下或者运行在云端当中,具体情况取决于客户的实际偏好,Vassilakis指出。在该软件的支持下,销售或者市场推广团队等企业部门将能够顺利访问那些原本根本无法查看的数据内容。由于该软件能够从根本上将数据转化为SQL表并允许用户利用机器学习算法对数据加以分析,因此各类业务部门现在应该可以充分享受数据当中那些原本只能为企业中顶级数据库管理员或者工程师所获取的潜在价值。
Vassilakis表示,这种特性特别适合目前那些运营策略快速变化、可能需要在一天之内决定是否推出新产品的企业用户,将多种数据源纳入考虑范畴相较于当前其使用单一参考信息的作法能够提供更为可靠的分析结论。
Metanautix公司目前拥有二十五位员工以及六家客户,其中包括惠普。其软件产品预计将在今年年底正式投放市场。
值得一提的是,Vassilakis当初供职于谷歌时曾负责过Dremel的开发——这是一套查询系统,能够对任意保存位置的数据进行分析、其同时也是谷歌BigQuery服务(这项服务基本上可以被称为MapReduce的下一代版本)的核心组件。Metanautix的另一位联合创始人ApostolosLerios曾经在Facebook担任过高级软件工程师一职,当时他专门为社交网络打理图片库、这套图片库所处理的图片数量超过3000亿张。
好文章,需要你的鼓励
亚马逊云服务部门与OpenAI签署了一项价值380亿美元的七年协议,为ChatGPT制造商提供数十万块英伟达图形处理单元。这标志着OpenAI从研究实验室向AI行业巨头的转型,该公司已承诺投入1.4万亿美元用于基础设施建设。对于在AI时代竞争中处于劣势的亚马逊而言,这项协议证明了其构建和运营大规模数据中心网络的能力。
Meta FAIR团队发布的CWM是首个将"世界模型"概念引入代码生成的32亿参数开源模型。与传统只学习静态代码的AI不同,CWM通过学习Python执行轨迹和Docker环境交互,真正理解代码运行过程。在SWE-bench等重要测试中表现卓越,为AI编程助手的发展开辟了新方向。
当今最大的AI数据中心耗电量相当于一座小城市。美国数据中心已占全国总电力消费的4%,预计到2028年将升至12%。电力供应已成为数据中心发展的主要制约因素。核能以其清洁、全天候供电特性成为数据中心运营商的新选择。核能项目供应链复杂,需要创新的采购模式、标准化设计、早期参与和数字化工具来确保按时交付。
卡内基梅隆大学研究团队发现AI训练中的"繁荣-崩溃"现象,揭示陈旧数据蕴含丰富信息但被传统方法错误屏蔽。他们提出M2PO方法,通过改进数据筛选策略,使模型即使用256步前的陈旧数据也能达到最新数据的训练效果,准确率最高提升11.2%,为大规模异步AI训练开辟新途径。