Space and Time's ZK Coprocessor
In today's digital landscape, businesses are constantly seeking innovative solutions to enhance data security and trust. Enter Space and Time's ZK Coprocessor—a groundbreaking technology that leverages Zero-Knowledge (ZK) proofs to transform how businesses handle data verification. Let's explore the business value this technology brings and its potential to revolutionize industries. By integrating the ZK Coprocessor, businesses can distinguish themselves in markets where data s...
Space and Time's ZK Coprocessor
In today's digital landscape, businesses are constantly seeking innovative solutions to enhance data security and trust. Enter Space and Time's ZK Coprocessor—a groundbreaking technology that leverages Zero-Knowledge (ZK) proofs to transform how businesses handle data verification. Let's explore the business value this technology brings and its potential to revolutionize industries. By integrating the ZK Coprocessor, businesses can distinguish themselves in markets where data s...
矢量搜索取得成功
在 2022 年之前，如果您想快速回忆起您最喜欢的书中的特定段落或您刚刚看过的电影中的台词，而作品本身不在您面前，您可能会转向搜索引擎。您可以使用格式良好的搜索输入来提示它，解析返回的结果，访问似乎包含您的答案的 SparkNotes 或 IMDB 链接，并在几分钟内在页面上找到您要查找的文本。现在，您只需打开 ChatGPT，输入“最著名的《终结者》名言是什么？”或者“写出《两个城市的故事》的开头段落”并在几秒钟内得到你的逐字回答。 大型语言模型 (LLM) 最简单的用途之一是作为知识数据库。 LLMs 已经接受过包含丰富信息的海量数据集的训练，像 ChatGPT 这样的界面使得检索变得很容易。例如，当您提示 ChatGPT 返回电影或书籍中的内容时，您只是利用模型的能力来回忆其在训练期间接触到的信息。但是，如果它没有接受《终结者》剧本的训练，或者它的权重不重视狄更斯的作品，该怎么办？为了即使是最简单的用例（例如基本信息检索）也能提供最准确和相关的结果，LLMs 需要复杂的索引和检索机制，能够精确地访问广泛的信息。 理解LLM内容生成和训练LLM内容是通过称为下一个令牌预测的过...
矢量搜索取得成功
在 2022 年之前，如果您想快速回忆起您最喜欢的书中的特定段落或您刚刚看过的电影中的台词，而作品本身不在您面前，您可能会转向搜索引擎。您可以使用格式良好的搜索输入来提示它，解析返回的结果，访问似乎包含您的答案的 SparkNotes 或 IMDB 链接，并在几分钟内在页面上找到您要查找的文本。现在，您只需打开 ChatGPT，输入“最著名的《终结者》名言是什么？”或者“写出《两个城市的故事》的开头段落”并在几秒钟内得到你的逐字回答。 大型语言模型 (LLM) 最简单的用途之一是作为知识数据库。 LLMs 已经接受过包含丰富信息的海量数据集的训练，像 ChatGPT 这样的界面使得检索变得很容易。例如，当您提示 ChatGPT 返回电影或书籍中的内容时，您只是利用模型的能力来回忆其在训练期间接触到的信息。但是，如果它没有接受《终结者》剧本的训练，或者它的权重不重视狄更斯的作品，该怎么办？为了即使是最简单的用例（例如基本信息检索）也能提供最准确和相关的结果，LLMs 需要复杂的索引和检索机制，能够精确地访问广泛的信息。 理解LLM内容生成和训练LLM内容是通过称为下一个令牌预测的过...
