Mojo：一种适用于所有 AI 开发人员的新编程语言。| docs

：一种适用于所有AI开发人员的新编程语言。由LLVM、Swift、Clang作者ChrisLattner发布，被誉为AI新时代的编程语言变革者，比Python高效35000倍。虽然Mojo比Python更高效，但在AI领域，仍需要与Python的核心功能和类库完全兼容，不过这也使得Mojo语言的兼容性能让它在AI领域得到广泛应用。该语言运用了Python易用性和C的性能优势，重构了AI基础设施，实现了硬件的无与伦比的可编程性和AI模型的可扩展性。Mojo语言具有许多特点，如渐进类型、零成本抽象、所有权和借用检查器、可移植参数化算法等。它能充分利用硬件性能，像C++和CUDA一样发挥作用。简单来说，Mojo语言具有高效、易用、可扩展等特点，未来将为AI基础设施的发展提供更多可能性。

TaskingAI将 Firebase 的简单性带入AI 原生应用程序开发中。

将Firebase的简单性带入AI原生应用程序开发中。该平台支持使用来自不同提供商的各种LLM来创建类似GPT的多租户应用程序。它具有独特的模块化功能，例如推理、检索、助手和工具，无缝集成以增强开发过程。TaskingAI的凝聚力设计确保了人工智能应用开发的高效、智能和用户友好的体验。主要特征：一体化LLM平台：通过统一的API访问数百个AI模型。直观的UI控制台：简化项目管理并允许控制台内工作流程测试。BaaS启发的工作流程：将AI逻辑（服务器端）与产品开发（客户端）分开，提供从基于控制台的原型设计到使用RESTfulAPI和客户端SDK的可扩展解决方案的清晰途径。可定制的集成：通过可定制的工具和先进的检索增强生成（RAG）系统增强法学硕士功能异步效率：利用PythonFastAPI的异步特性实现高性能、并发计算，增强应用程序的响应能力和可扩展性。

英特尔开源 NPU 加速库，方便使开发人员优化其 AI 应用

英特尔开源NPU加速库，方便使开发人员优化其AI应用X用户@TonyMongkolsmai发现，英特尔已经在GitHub上开源了其NPU加速库，支持Windows和Linux。开发人员可以按照相应文档对其软件进行优化，从而适配新一代AI模型，包括TinyLlama和Gemma-2b-it。根据官方描述：英特尔NPU加速库是一个Python库，旨在利用英特尔神经处理单元(NPU)的强大性能在兼容硬件上执行高速计算，从而提高应用的效率。英特尔还表示其NPU加速库目前不断开发中，后续将推出各种能显著提高性能的功能，截至目前已经实现了8bit量化、Float16支持、torch.compile支持等，后续还将支持NPU/GPU异构计算等功能。线索：@ZaiHuabot投稿：@TNSubmbot频道：@TestFlightCN

Corteza是一个100%开源，完全标准化的低代码应用程序开发，业务流程，集成和数据协调平台。

是一个100%开源，完全标准化的低代码应用程序开发，业务流程，集成和数据协调平台。Corteza的后端建立在Golang中，Golang是Google开发的多线程计算语言，用于构建和管理其应用程序基础架构。它的前端是用Vue.js编写的，这是一个轻量级的javascript框架。Corteza尽可能使用W3C标准和格式，所有Corteza组件都可以通过RestAPI访问。Corteza是云原生的，通过Docker容器进行部署。Corteza在Apache2.0许可证下获得许可，并且永远是免费提供给所有人。

阿里云服务器容器部署实践阿里云服务器容器部署实践充分利用云计算的优势，使得应用开发和部署更加灵活高效。通过容器化技术，可以将应用

阿里云服务器容器部署实践阿里云服务器容器部署实践充分利用云计算的优势，使得应用开发和部署更加灵活高效。通过容器化技术，可以将应用程序及其依赖封装成独立的镜像，并在云服务器上快速部署和运行。这样一来，开发人员可以轻松地进行应用的迭代更新和扩展，提高了开发效率和部署速度。另外，容器化还带来了更好的资源利用率和可伸缩性，可以根据需求动态调整容器实例的数量，实现高可用性和负载均衡。综上所述，阿里云服务器容器部署实践为企业提供了便捷高效的应用开发和部署解决方案。

微软在 GitHub 开源的一套 AI 工具，可用于简化大模型应用的开发周期。

微软在GitHub开源的一套AI工具，可用于简化大模型应用的开发周期。打通了从项目构思、原型设计、测试、评估到生产部署和监控的全流程，让开发者可以快速构建出高质量的大语言模型应用。项目配套了「提示流入门教程」、「跟PDF对话聊天」等详细的技术文档与指南，帮助你快速上手技术。通过快速流程，你能够：1.创建并迭代开发流程：创建将LLM、提示、Python代码和其他工具链接在一起的可执行流程。轻松调试和迭代您的流程，尤其是与法学硕士的交互。2.评估流量质量和性能使用更大的数据集评估流程的质量和性能。将测试和评估集成到CI/CD系统中，以确保流程的质量。3.简化生产开发周期将流程部署到你选择的服务平台或轻松集成到应用程序的代码库中。（可选，但强烈推荐）利用AzureAI中的云版本提示流与你的团队协作。#工具