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Présentation d'Exa 2.0
Les avancées dans notre recherche et ingénierie en IA nous ont permis de construire à la fois l'API de recherche la plus rapide (<350ms) et la recherche de la plus haute qualité sur le marché.
Plongée approfondie sur le produit et la technique ci-dessous :

La seule mission d'Exa est de construire un moteur de recherche parfait. Un moteur qui renvoie toujours exactement les informations dont vous avez besoin aussi rapidement que physiquement possible, disponible via une API fluide.
Exa 2.0 est un grand pas vers cet objectif.
Pour construire Exa 2.0, nous devions d'abord étendre notre index. Nous servons maintenant des dizaines de milliards de pages web et les actualisons chaque minute.
Ensuite, nous avons préentraîné et affiné un modèle d'embedding pour une recherche sémantique précise sur cet index. Exa 2.0 a été entraîné pendant plus d'un mois sur notre cluster 144x H200 et utilise de nouvelles architectures d'embedding que nous avons découvertes au cours des 6 derniers mois.
Pour servir ces embeddings avec la latence la plus basse au monde, des mises à jour majeures de notre base de données vectorielle interne étaient nécessaires. Quelques exemples incluent de nouveaux algorithmes de clustering, une compression lexicale et des optimisations d'assemblage. Tout cela en Rust bien sûr :)
La première mise à jour est Exa Fast.
Exa Fast atteint désormais une latence e2e P50 de <350 ms, soit 30 % de moins que l'API la plus rapide suivante.
Nos clients l'utilisent pour alimenter des cas d'utilisation d'IA particulièrement sensibles à la latence.

Le deuxième est Exa Deep.
Exa Deep est conçu pour trouver les informations de la plus haute qualité possible. Il recherche de manière agentique, traite, puis recherche à nouveau pour y parvenir.
Exa Deep dépasse presque tous les critères que nous lui soumettons.

La recherche est un domaine de problème très diversifié. Des références comme SimpleQA et FRAMES sont utiles, mais manquent beaucoup de ce qui est important pour la recherche en IA.
Ici, nous montrons des évaluations sur d'autres références. Nous en avons beaucoup d'autres internes que nous ouvrirons en source bientôt.

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