US /ˈvɛktɚ/
・UK /'vektə(r)/
chúng ta đã thấy một số, một số bằng chứng trong vài tuần qua rằng họ thực sự có khả năng, ở mức độ nào, và, và, ờ, với sự bền vững nào thì luôn có thể thảo luận, nhưng, ờ, rằng họ chắc chắn có những khả năng tầm xa này và, và, ờ, mở ra một hướng đi mới,
Đó, ờ, cũng gần như là, là, là một sự thật, tôi, tôi sẽ nói vậy.
Bạn có tìm kiếm tệp, vì vậy bạn có thể tự động ném cái này vào đây và sau đó tạo một kho vector, điều này làm cho RAG trở nên cực kỳ dễ dàng, mà thành thật mà nói, điều tôi hào hứng nhất trong toàn bộ việc này là khả năng dễ dàng ném một kho vector và chỉ
Và trong thế giới agent AI, vì vậy nếu tôi chọn guardrails, chúng ta có thể kết nối nút bắt đầu này với nút này, nút guardrails, nếu chúng ta xóa nút agent này.
Hai nhóm của chúng tôi đang làm việc để tăng tốc xử lý dữ liệu, tăng tốc xử lý dữ liệu lên 20x50x, chuyển mã các mô hình xử lý hình ảnh video thuộc mọi loại, hệ thống đề xuất, công cụ tìm kiếm vector, tất cả các loại thuật toán khác nhau đó đều hoạt động
Cuối cùng, không chỉ là token, mà là tất cả các khối lượng công việc trên mỗi đô la, trên mỗi watt.
Đầu ra của mỗi mô hình này là một vectơ có độ dài 512, và ý tưởng chính là các vectơ tương ứng với một hình ảnh và chú thích của nó nên có sự tương đồng.
Cho một tập hợp các cặp hình ảnh-chú thích, ví dụ như tập hợp của chúng ta có thể chứa một bức ảnh con mèo, một bức ảnh con chó và một bức ảnh của tôi, với các chú thích là "một bức ảnh con mèo", "một bức ảnh con chó" và "một bức ảnh của một người đàn ông
Nếu chúng ta nhóm bên trong cái này, có một sơ đồ vector, có một số văn bản liên quan đến cái này,
Nếu chúng ta nhóm bên trong cái này, có một sơ đồ vector, có một số văn bản liên quan đến cái này,
Về cơ bản, chúng ta sẽ lấy tất cả ảnh từ mọi góc độ đã chụp, đưa chúng vào phần mềm vector của chúng ta,
và thực sự ghép chúng lại với nhau.
Bạn có các khối xây dựng cơ bản của trí tuệ nhân tạo (AI), từ nền tảng Python đến các giao diện lập trình ứng dụng (API), cơ sở dữ liệu vectơ và quy trình làm việc với mô hình ngôn ngữ lớn (
Lang chain cho phép bạn dễ dàng tạo các ứng dụng AI và gọi đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) phổ biến như GPT, Claude, v.v.
các cải tiến tuyệt vời của iOS 8 này ngay bây giờ.
với bản đồ dựa trên vector và chỉ đường từng chặng.
Nghĩa là, hãy tưởng tượng một vectơ quay có độ dài được xác định bởi chiều cao của đồ thị tại mỗi thời điểm.
Hiện tại, vectơ nhỏ này đang quay với tốc độ 0,3 chu kỳ mỗi giây, đó là tần số mà chúng ta đang xoay đồ thị quanh vòng tròn.