GitHub объявил компании, выбранные для формирования следующей когорты GitHub Accelerator. Узнайте о проектах-участниках этого года, все из которых посвящены искусственному интеллекту.
Программа GitHub Accelerator была введена с целью создания новых карьер и компаний в сфере открытого исходного кода. По словам GitHub, программа призвана обеспечить финансовую поддержку, наставничество, сетевое взаимодействие, обучение и видимость, чтобы помочь участникам сделать следующий шаг на пути к открытому коду - будь то привлечение финансирования, запуск продукта или превращение идеи в изобретение.
Компании-победители примут участие в 10-недельной программе, включающей 5-10 часов обучения, семинары и домашние задания. У них также будут наставники из сообщества и сотрудники GitHub в области открытого кода, искусственного интеллекта и безопасности, а также в таких областях, как привлечение средств и бизнес. Участники смогут продемонстрировать свои проекты через каналы GitHub, на мероприятиях и выставках, включая Demo Day.
В финансовом плане, по словам GitHub, проекты получат разнообразную поддержку на общую сумму около 400 000 долларов: 40 000 долларов в виде спонсорского финансирования без разводки через GitHub Sponsors, до 350 000 долларов в виде Microsoft и технологических льгот через Microsoft for Startups Founders Hub, включая кредиты Azure для доступа к ведущим моделям ИИ через Azure, где это возможно, доступ к кредитам и ресурсам Open AI, бесплатный Copilot и другие продукты GitHub, а также подключение к GitHub Fund и M12, венчурному фонду Microsoft.
В прошлогоднюю когорту вошли компании с широким спектром проектов с открытым исходным кодом, но в этом году GitHub решил сосредоточиться на ИИ.
Вот краткая информация об участниках этого года:
unsloth AI работает над тем, чтобы снизить стоимость тонкой настройки моделей. GitHub утверждает, что unsloth настраивает модели с открытым исходным кодом в два-пять раз быстрее, используя на 70 % меньше памяти, чем его конкуренты.
Giskard описывается как платформа для тестирования моделей ИИ, которая обеспечивает прозрачность и подотчетность. Это библиотека с открытым исходным кодом для тестирования и оценки больших языковых моделей (LLM), предназначенная для специалистов по анализу данных и разработчиков.
A-Frame - фреймворк, призванный сделать разработку AR/VR и 3D-контента доступной для всех желающих в веб-браузерах. Разработчики фокусируются на интеграции рабочих процессов ИИ, таких как 3D Gaussian Splatting и генеративный ИИ для изображений и окружения.
Nav2 - это навигационное решение для робототехники, которое уже используется в производстве по всему миру и является самым распространенным навигационным решением для автономной мобильной робототехники (AMR). Nav2 предоставляет возможность развертывания робототехнических технологий, чтобы пользователи могли сосредоточиться на создании приложений для своих продуктов.
OpenWebUI - это пользовательский интерфейс для ИИ и LLM, основанный на веб-интерфейсе, который может запускать LLM локально, делая LLM и ИИ более безопасными и приватными. Проект Accelerator стремится к расширению как сообщества участников, так и охвата и влияния проекта.
LLMware.ai - это проект, цель которого - упростить процесс создания RAG-моделей для предприятий, безопасно и конфиденциально. LLMWare предоставляет полный набор инструментов, которые можно использовать для быстрого создания корпоративных LLM-приложений промышленного уровня, основанных на знаниях.
LangDrive состоит из подключаемых API для обучения LLM. Он служит простой основой для обучения и развертывания тонко настроенных языковых моделей производственного уровня с помощью API и конфигурационных файлов. Цель - улучшить сопровождаемость кодовых баз за счет абстрагирования процесса тонкой настройки и сокращения количества строк для тонкой настройки с сотен строк до всего 10 строк.
HackingBuddyGPT состоит из автономных агентов и вторых пилотов для команд безопасности. Проект выступает в роли автономного хакерского партнера с инфраструктурой "человек в контуре", платформой для тестирования веб-интерфейсов и API, а также платформой для управления безопасностью с помощью активного каталога.
Web-Check облегчает разработчикам получение полного представления о сайте, инфраструктуре и сервере. Программное обеспечение предлагает аналитику безопасности на основе искусственного интеллекта, основанную на открытых данных с любого веб-сайта или сервера.
marimo описывается как Python-блокнот нового поколения для ИИ и машинного обучения, цель которого - предоставить воспроизводимый, поддерживаемый и производимый блокнот для разработчиков ИИ/МЛ. Его можно развернуть как интерактивное веб-приложение, выполнить как скрипт и версионировать с помощью Git.
Talkd.ai предоставляет возможность оптимизировать LLM с помощью простого развертывания и управления RAG. Унифицированный API позволит LLM всегда иметь и управлять контекстом для предварительной обработки ввода и генерации подсказки из памяти или контекста. Цель проекта - облегчить и распространить использование техники RAG в LLM.
Работа над ускорителем на GitHub уже ведется.
37Это лишь один из многих вопросов, на которые можно ответить, обратившись к PLDB, базе данных языков программирования, разработанной и поддерживаемой Бреком Юнитсом, автором Scroll, генератора статических сайтов с открытым исходным кодом, и его разновидностей.
34Администраторы и разработчики имеют схожие карьерные цели, но их главные приоритеты отличаются, говорится в новом отчете.
29Уходящий руководитель OpenAI, занимающийся вопросами безопасности, с порога высказывает опасения по поводу компании.
48Продолжаем добавлять языки программирования для Вас.
Впереди много интересного!
Только свежие новости программирования и технологий каждый день.
Комментарии