🖥 dbt-core

Громоздкие #SQL запросы трудно читать, понимать и поддерживать.

С помощью dbt вы можете использовать функцию ref, чтобы разбить длинный SQL-запросы на более мелкие компоненты, делая их более читаемыми и удобными для обслуживания.

-- models/total_order_amount.sql
SELECT 
    order_id, 
    customer_id, 
    SUM(order_amount) AS total_amount
FROM
    raw_orders
GROUP BY order_id, customer_id

models/average_order_amount.sql:

-- models/average_order_amount.sql
SELECT 
    customer_id, 
    AVG(total_amount) AS avg_amount
FROM {{ ref('total_order_amount') }}
GROUP BY customer_id

▪ Github

Новостной дайджест

✔️ Atlassian приобретает компанию Rewatch для интеграции с Loom

Компания Atlassian объявила о приобретении компании Rewatch, разработчика AI-инструментов для записи и анализа встреч. Rewatch будет интегрирован с платформой Loom, которую Atlassian приобрела в прошлом году за 975 миллионов долларов. Интеграция позволит автоматически создавать заметки и задачи на основе записей встреч и сделать их доступными для поиска в рамках бизнес-контекста.
В будущем, Loom сможет присоединяться к встречам в Zoom, Google Meet и Microsoft Teams, создавать полные транскрипты, заметки и задачи, которые можно автоматически связать с страницами Confluence, задачами Jira и тикетами службы поддержки.
techcrunch.com

✔️ OpenAI и Anthropic поделятся своими моделями с правительством США.

Компании OpenAI и Anthropic подписали соглашения с правительством США о сотрудничестве в области исследований, тестирования и оценки их моделей ИИ. Соглашения, заключенные с Институтом безопасности искусственного интеллекта США, предусматривают доступ института к новым моделям ИИ компаний до и после их публичного выпуска.
reuters.com

✔️ Magic представила новую модель со 100M контекстным окном и бенчмарк HashHop.

Компания Magic представила новую модель, способную обучаться на контексте длиной до 100 миллионов токенов. Эта модель, названная LTM (Long-Term Memory), позволяет обучаться на большом объеме данных и хранить информацию в долгосрочной памяти.
По словам разработчиков, модель имеет большой потенциал для применения в разработке ПО. Например, она может быть использована для синтеза кода, если модель имеет доступ ко всем массивам проекта, документации и библиотекам в контексте, включая те, которые не доступны в публичном интернете.

Также Magic представила новую методику оценки контекстных окон, HashHop. Этот бенчмарк оценивает способность модели хранить и извлекать информацию из контекста без использования явных семантических подсказок.
magic.dev

✔️ Stable Diffusion v1.5 был удален с Huggingface и Github.

Runway без предупреждения пользователей удалила содержимое своего репозитория с Huggingface и репозиторий, содержащий SD 1.5 c Github. Никаких публичных заывлений от компании на сегодняшний день не поступало.

Ранее компания Runway была участником исследований Stable Diffusion и занимала значимую позицию в соответствующих разработках. Однако публикация открытого кода Stable Diffusion 1.5 на Hugging Face вызвала споры из-за проблем с авторскими правами, что, по мнению представителей сообщества и привело к "тихому" удалению.
aibase.com

✔️ Jina AI представила "Late Chunking" - простой подход к внедрению коротких чанков за счет использования возможностей эмбеддинг-моделей с длинным контекстом.

Представленный метод позволяет создавать более эффективные и контекстно-зависимые векторные представления текста, тем самым улучшить результаты поиска и извлечения информации. "Late Chunking" сначала применяет слой трансформера ко всему тексту, а затем разделяет его на чанки и применяет эмбеддинг к каждому фрагменту, что позволяет сохранить контекстную информацию и улучшить результаты поиска.
Эксперименты на наборе данных BEIR, показали, что "Late Chunking" улучшает результаты поиска и извлечения информации по сравнению с традиционным подходом. Особенно заметное улучшение наблюдается при работе с длинными документами.
jina.ai


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml