نشرت أخبار مثيرة على @diodeinc على Business Insider اليوم. 1 / قمنا بجمع رأس المال! أكثر من 14.5 مليون دولار ، كان آخرها في جولة من السلسلة A بقيمة 11.4 مليون دولار بقيادة @a16z (التفاصيل أدناه) 2 / نحن نعمل مع شركات فورتشن 100 والشركات الناشئة سريعة النمو. إذا كنت تقوم ببناء أجهزة ، فنحن نريد أن نكون خيارك الأول للوحات الدوائر. 3 / هذه مجرد البداية ، المعايير المجنونة القادمة في وقت لاحق من هذا الشهر

قدم مجلس النواب مؤخرا مشروع قانون رئيسي جديد "لهيكل السوق" بدعم ساحق من الحزبين (294 مقابل 134 ، مع دعم 78 ديمقراطيا). سيؤسس مشروع القانون هذا ، قانون وضوح سوق الأصول الرقمية أو "قانون الوضوح" (HR 3633) إطارا تنظيميا واضحا لأسواق الأصول الرقمية. يتقدم مشروع القانون الآن إلى مجلس الشيوخ ، الذي يعمل على نسخته الخاصة من تشريع هيكل السوق الذي سيتم إبلاغه بواسطة CLARITY. إذا تم تمريره ، فإن مشروع القانون هذا سيضع قواعد واضحة للطريق لأنظمة blockchain - منهيا سنوات من عدم اليقين التي خنقت الابتكار ، وعرضت المستهلكين للأذى ، وفضلت المستفيدين الذين يتبنون التعتيم على رواد الأعمال الذين يسعون إلى الشفافية. مثل قانون الأوراق المالية لعام 1933 ، الذي أنشأ حماية المستثمرين وعزز قرنا من تكوين رأس المال الأمريكي ، يمكن أن يكون قانون CLARITY قانونا للأجيال. عندما يتم تصميم أطر عملنا القانونية لتعزيز الابتكار وحماية المستهلكين ، فإن أمريكا تقود - ويستفيد العالم. الوضوح هو هذا النوع من الفرص. في حين أن هذا التشريع يعتمد على الزخم من الحزبين لمشروع قانون FIT21 العام الماضي ، فإن CLARITY يحسنه بعدة طرق رئيسية ، والتي نوضحها أدناه: تغطية ما يحتاج البناة إلى معرفته ، ولماذا يعتبر مشروع القانون هذا أمرا بالغ الأهمية لمواءمة الابتكار وحماية المستهلك والأمن القومي للولايات المتحدة. تعرف على المزيد حول قانون الوضوح في الموضوع أدناه. وابحث عن المنشور كاملا @milesjennings & Aiden Slavin:

+1 ل "هندسة السياق" بدلا من "الهندسة السريعة". يربط الأشخاص المطالبات بأوصاف قصيرة للمهام التي قد تعطيها LLM في استخدامك اليومي. عندما تكون في كل تطبيق LLM ذو قوة صناعية ، فإن هندسة السياق هي الفن والعلم الدقيق لملء نافذة السياق بالمعلومات الصحيحة للخطوة التالية. العلم لأن القيام بذلك بشكل صحيح يتضمن أوصافا وتفسيرات للمهام ، وبعض الأمثلة على اللقطات ، و RAG ، والبيانات ذات الصلة (ربما متعددة الوسائط) ، والأدوات ، والحالة والتاريخ ، والضغط ... القليل جدا أو من الشكل الخاطئ ولا يمتلك LLM السياق المناسب للأداء الأمثل. الكثير أو غير ذي صلة وقد ترتفع تكاليف LLM وقد ينخفض الأداء. القيام بذلك بشكل جيد غير تافه للغاية. والفن بسبب الحدس التوجيهي حول علم نفس LLM لأرواح الناس. علاوة على هندسة السياق نفسها ، يجب على تطبيق LLM القيام بما يلي: - تقسيم المشكلات مباشرة إلى تدفقات التحكم - حزم نوافذ السياق بشكل صحيح - إرسال المكالمات إلى LLMs من النوع والقدرة الصحيحين - التعامل مع تدفقات UIUX للتحقق من الجيل - أكثر من ذلك بكثير - الدرابزين ، والأمن ، والإيفال ، والتوازي ، والجلب المسبق ، ... لذا فإن هندسة السياق هي مجرد قطعة صغيرة من طبقة سميكة ناشئة من البرامج غير التافهة التي تنسق مكالمات LLM الفردية (وأكثر من ذلك بكثير) في تطبيقات LLM الكاملة. مصطلح "غلاف ChatGPT" متعب وخاطئ حقا.