Plexe AI 提供了一个快速构建和部署定制机器学习模型的平台,即使没有编码专业知识也能实现。用户只需连接他们的数据,Plexe 就能提供即时洞察、评估数据质量并识别关键模式。
该平台允许用户用简单的语言描述他们期望的模型,Plexe 则会构建一个可用于生产的解决方案,解决欺诈检测、客户流失预测和产品推荐等挑战。主要功能包括完全透明的性能指标和训练细节,以及 API 接口、批量作业和数据连接器选项。
Plexe 服务于金融、电商、物流和网络安全等多个行业。 近期,Plexe 被评为 BI 杂志“十大最具前景的 AI 初创公司”之一。 简而言之,Plexe 旨在成为一个可供各规模企业使用的“AI 工程团队”,加速从数据到可操作 AI 解决方案的转变。
## pg_lake:将湖仓带到PostgreSQL
pg_lake 将 Iceberg 和数据湖文件直接集成到 PostgreSQL 中,将其转变为一个强大的、事务性湖仓系统。它允许用户直接从 Postgres 创建、修改和查询 Iceberg 表,同时查询和导入存储在 S3 等对象存储中的各种格式(Parquet、CSV、JSON)的数据。
主要功能包括:通过 `COPY` 命令实现无缝数据导入/导出,支持地理空间数据,透明压缩,以及在单个查询中组合堆表、Iceberg 和外部文件中的数据。pg_lake 从外部源推断模式,并通过 `pgduck_server` 利用 DuckDB 的查询引擎来加速性能。
设置可以通过 Docker 或从源代码构建来实现,需要 PostgreSQL 扩展和兼容 S3 的存储。`pgduck_server` 运行 DuckDB,可通过 Unix 套接字通过 `psql` 访问,从而提高查询速度。配置涉及设置凭据和对象存储中 Iceberg 表的默认位置前缀。
pg_lake 最初由 Crunchy Data 开发,现在由 Snowflake 开源,它基于模块化设计,具有多个 PostgreSQL 扩展和支持服务,优先考虑可维护性和可扩展性。
DRAM市场正经历严重供应短缺,服务器内存受到的影响尤为严重。主要超大规模云服务提供商目前仅收到其订购的70%的DRAM,尽管他们已经同意价格上涨高达50%。这受到内存需求激增的推动——包括HBM和传统的DDR5,这都源于人工智能的繁荣。
三星和SK海力士正在优先生产面向人工智能的组件,从而减少了服务器DRAM的产能。现货价格大幅上涨(DDR5 16GB模块翻倍至约13美元),供应商正在限制报价。虽然超大规模云服务提供商已经获得了分配,但较小的OEM和渠道厂商面临的交货率低至35-40%。
美光预测持续的紧张局面将持续到2025年,TrendForce建议可能出现价格冻结。DDR4的产量正在下降,进一步加剧了这个问题。除非需求下降或生产良率显著提高,否则广泛的DRAM分配限制预计将持续到2026年。
1988年11月,康奈尔大学研究生罗伯特·塔潘·莫里斯向早期的互联网发布了一个自我复制程序——现在被称为莫里斯蠕虫。最初的目的是无害地评估网络规模,但由于编程错误,它迅速传播,在24小时内感染了大约6万个联网系统中的10%。
该蠕虫利用了电子邮件系统和“finger”程序的漏洞,导致严重的减速、崩溃,并迫使一些机构暂时断开与网络的连接——包括主要大学和NASA设施。虽然该蠕虫并非设计用于破坏数据,但解决由此造成的破坏估计耗资10万美元到数百万美元。
莫里斯最终被识别并根据《计算机欺诈与滥用法案》起诉,被处以罚款、缓刑和社区服务。这一事件凸显了新兴互联网的脆弱性,并推动了网络安全技术的进步,标志着计算机安全历史上的一个关键时刻——早于我们今天所知的万维网。