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DISCURSIVE

26 カルマ登録 11 年前

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1 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·4 日前·0 コメント

LeRobot v0.6.0 Adds World Models, Reward Models, and an Open GR00T

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A Push on Tactile Data, and a Warning That the Benchmark Was Leaking

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Hours of Humanoid Teleop, Recorded in Real Homes

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3 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·19 日前·0 コメント

Knowledge curation (not search) is the AI big data problem

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Cutting LLM Batch Inference Time by Half with Dynamic Prefix Bucketing

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Agentic systems are just query engines for unstructured data

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2 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·10 か月前·0 コメント

Profiling multimodal workloads: lessons from Daft

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1 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·10 か月前·0 コメント

Processing 24T tokens for LLM training with 0 crashes (what made it possible)

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1 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·11 か月前·0 コメント

We Hit 100% GPU Utilization–and Then Made It 3× Faster by Not Using It

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17 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·11 か月前·11 コメント

Elasticsearch Was Great, but Vector Databases Are the Future

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16 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·2 年前·7 コメント

Have you faced any challenges of using Elasticsearch for vector search?

1 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·2 年前·0 コメント

BGE-M3 vs. Splade

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1 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·2 年前·0 コメント

Enhance information retrieval with learned sparse embeddings

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1 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·2 年前·0 コメント

The emerging trend of vector databases

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2 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·2 年前·0 コメント

The Future of Vector Database

zilliz.com
1 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·2 年前·0 コメント

Milvus Supports NVDIA's Graph Index

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2 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·2 年前·0 コメント

Zilliz Cloud Jan 2024 Launch

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1 ポイント·投稿者 DISCURSIVE·2 年前·0 コメント

コメント

DISCURSIVE
·2 年前·議論
Yeah, we usually just say vector embeddings are the numerical representation of that piece of unstructured data. This glossary page put it together quite nicely. https://zilliz.com/glossary/vector-embeddings
DISCURSIVE
·2 年前·議論
Yup. Back in time, they wrote an article about cloud repatriation (https://a16z.com/the-cost-of-cloud-a-trillion-dollar-paradox...) and used a very nich use cases to extrapolate to all the cloud workload just to support their own portfolio company. So many people in the industry just thought it was a joke:)
DISCURSIVE
·3 年前·議論
In the past six months since I started to work on the vector database space, I keep hearing from developers that the phase before they can convert unstructured data into vector embeddings is the most challenging part. Hence we released this Pipelines product in public preview, aiming at solvelve this problem. We would really appreciate your feedback and comments to see if this is a viable path.