你是否在人工智能公司的汪洋大海中迷失了方向？

" 随着越来越多的模型开源，以及重点关注的小语言模型很多都开源，市场价值似乎正在从4区转移到5区。

就在几个月前，OpenAI 似乎已经占领了 LLM 市场，无人能与之竞争。

然后 Meta AI 和其他人开源了许多非常强大的模型。
随后，微软在为小语言模型 (SLM) 注入增强的推理能力方面做出了出色的工作，并推出了开源模型。
组织将重点从使模型适应其环境的梯度方法（微调）转向非梯度方法，例如 RAG 和即时工程技术。
这些非梯度框架需要矢量技术、以数据为中心的工具和 RAG 框架。
法学硕士正在成为一种纯粹的实用工具，并且在构建由法学硕士支持的应用程序方面正在发生创新。
市场最终正在转向以数据为中心的方法。
此次收购还通过 Rockset 与 LangChian 和 LlamaIndex 的集成，拉近了 OpenAI 与开发者社区的距离。

应用重点：

考虑到上面的景观图，这次收购将 OpenAI 从 Zone 4 扩展到了 Zone 5。

Rockset 涵盖以下 Zone 5 功能：矢量搜索、数据中心工具和 RAG 框架。

RAG 是大型语言模型 (LLM) 的一种方法，可通过语义搜索检索高度上下文信息，从而增强其提供最新答案的能力。

由于其透明性、可观察性和与模型无关的性质，它提供了微调模型的替代方案。

RAG 相关技术的出现；一些新技术的出现支持了 RAG 的原理，强调了它在人工智能领域日益增长的重要性。

通过此次收购，OpenAI 拥有了一个与模型无关的数据平台，旨在增强其检索基础设施。

此举反映了 OpenAI 将法学硕士发展成为纯粹实用工具的愿景，其市场价值位于第 5 区。

Rockset 解决了数据治理、存储和组织等关键问题。

情境学习通过在推理过程中（当查询法学硕士时）提供高度情境化的数据而变得越来越重要。

Rockset 的收购符合高效、准确的数据检索的需求，支持情境学习的增长趋势。

未来在于为组织提供价值和功能的应用程序。

ABN Asia 专注于构建应用程序堆栈，特别是 Ai-Worker 平台，以直接为企业客户增加价值。"

作者

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