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我们想做一些极具挑战性的事情，以此来证明我们有能力实现任何我们决心要做的事情。选择专门构建玩具TPU的原因很简单： * 构建用于机器学习工作负载的芯片看起来很酷 * 没有针对能够同时执行推理和训练的ML加速器的、文档完善的开源代码库 我们都没有真正的硬件设计专业经验，从某种程度上来说，这让TPU更具吸引力，因为我们无法准确估计它会有多难。在进行这个项目的初始阶段时，我们确立了一个严格的设计理念：永远尝试“黑客”方法。这意味着在查阅外部资料之前，先尝试我们头脑中浮现的“愚蠢”想法。这种理念帮助我们确保我们不是在逆向工程TPU，而是在重新发明它，这帮助我们自己推导出了TPU中使用的许多关键机制。 我们还想把这个项目当作一个练习，在不依赖AI为我们编写代码的情况下进行编码，因为我们觉得最近我们遇到一点点困难时，最初的本能就是求助于LLM。我们希望培养一种特定的思维方式，这种方式可以伴随我们，并在未来的任何努力中用来思考难题。 在整个项目中，我们努力学习关于深度学习、硬件设计和创建算法的基础知识，我们发现学习这些东西的最好方法是把所有东西都画出来，并把它作为我们的第一反应。在tinytpu.com中，你将看到我们的解释是如何受到这种理念的启发的。 请注意，这**不是**TPU的1:1复制品——这是我们自己尝试重新发明一个玩具版本。

我刚开始在 iPhone 上推出这款应用时就安装了它。但至今为止，我还没遇到任何可以聊天的人。<p>你用这款应用吗？你找到其他用户了吗？

嘿，HN - 我是 Jeff，Chroma 的联合创始人。<p>2022 年 12 月，凌晨时分，我抱着刚出生的女儿刷着 Twitter。ChatGPT 已经发布，我们都在琢磨这项技术是什么，以及如何让它发挥作用。开发者们正在使用检索功能将他们的数据带入模型中——所以我给 12 月份所有发推文提到“嵌入”的人都发了私信。（当时只有 120 个人！）我当时就意识到，人工智能要想构建有用且可靠的应用程序，就必须搜索全世界的信息。<p>我和 Anton Troynikov 创立 Chroma 的初衷是：<p>1. 基于人工智能的系统太难投入生产<p>2. 潜在空间对改进基于人工智能的系统至关重要（当时没有人理解这一点）<p>2023 年情人节，我们发布了 Chroma 的第一个版本，它立刻获得了成功。Chroma 让检索变得易如反掌。Chroma 现在是一个大型开源项目，拥有 2.1 万颗星和每月 500 万次下载量，被 Apple、Amazon、Salesforce 和 Microsoft 等公司使用。<p>今天，我们很高兴推出 Chroma Cloud - 我们的全托管产品，由名为 Chroma Distributed 的 Apache 2.0 无服务器数据库提供支持。Chroma Distributed 用 Rust 编写，并使用对象存储来实现极高的可扩展性和可靠性。Chroma Cloud 快速且经济实惠。Factory、Weights &amp; Biases、Propel 和 Foam 等领先的人工智能公司已经在生产中使用 Chroma Cloud 来为其代理提供支持。它将开发者们所熟知的 Chroma 的“开箱即用”的开发者体验带到了云端。<p>试用一下，让我知道你的想法吧！<p>— Jeff

你们SaaS企业的簿记用的是什么？会计服务用的是哪家？