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Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
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Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
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Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
sridhar
CEO@snowflake;創設者 @neeva Ex-@GreylockVC Ex-@Google 広告担当 SVP Ex-@BellLabs。
sridhar reposted
🇺🇸
今日は、私たちが半年間取り組んできた日です。私たちは、米国のAI行動計画を発表し、AIの優位性を継続する道を歩み始めます。
3つのコアテーマ:
- AIイノベーションを加速
- アメリカのAIインフラを構築する
- 国際的なAI外交と安全保障を主導する。
長い文書なので、ぜひ読んでみてください。
ここにはエキサイティングなアクションがたくさんありますが、私が非常に偏っているのは、オープンソースとオープンウェイトに焦点を当て、この重要な分野で米国がリードしていることを確認することです。
これは多くの人々の仕事を表していますが、私は特に@DavidSacks @mkratsios47と、これに最も多くの時間と汗と労力を費やした人を強調したいと思います@deanwball
個人的には、これは私が参加できたことを非常に誇りに思っている取り組みであり、私がこの仕事にサインアップした理由です。私は、この発表と今日の他の発表により、トランプ大統領が求めたAI優位への道を歩むことができると確信しています。
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AIデータのインタラクションを容易にします。
@SnowflakeチームがSnowflake Cortex AnalystおよびSearchでのModel Context Protocol(MCP)サーバーの作成を効率化するためのオープンソースリソースを提供していることを楽しみにしています。これは、AIの可能性を最大限に引き出すための鍵です。
MCPは、AIエージェントに、Snowflake、サードパーティ、社内のすべてのデータソースにアクセスするための一貫したインターフェースを提供します。@AnthropicAIのような強力なパートナーシップと組み合わせることで、AIの導入が迅速化され、データガバナンスが向上し、統合の問題を最小限に抑えながら生産性が大幅に向上します。複雑さが軽減され、より大きな影響が得られます。
7月15日 20:38
AI just got smarter for the enterprise—and it's redefining data interaction.
Model Context Protocol (MCP) servers are redefining how AI agents connect with enterprise data, driving efficiency like never before. And, we're thrilled to be a cornerstone data partner for @AnthropicAI's Claude for Financial Services to take enterprise AI agents to the next level.
And the best part? We've open-sourced resources for MCP server creation on Snowflake Cortex Analyst and Cortex Search. This empowers all organizations to build powerful, scalable AI agents using a consistent interface across all data sources—whether on Snowflake, third-party services, or internal systems.
Discover how Snowflake’s MCP Server support simplifies your AI agent integration and unlocks new possibilities:
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AIの可能性は膨大であり、企業での使用が拡大するにつれて、信頼性がますます注目されています。
その方法をご紹介します。
➡️ 信頼できるデータから始める: 管理され、セキュリティが確保されたエンタープライズデータが基盤となります。
➡️ ユースケースを意図的に行う: 最高の AI は汎用的ではありません。これは特定の領域に適用され、特定の問題を解決するように訓練されています。90%の精度のAIが依然として大きな影響を与えることができるユースケースについて考えてみてください。
➡️ 人間によるフィードバックループを作成する: フィードバックは、継続的な改善を推進し、信頼できる方法でモデルを進化させる方法です。これにより、全面的に信頼性を高めることができます。
結果への絶え間ない注力は、このテクノロジーを進化させ、より大きなインパクトを達成し、有意義な効率を推進するのに役立ちます。
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