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Varma
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新框架使VARMA模型在处理高维数据时更加实用
研究人员开发了一个新的框架来估计向量自回归移动平均（VARMA）模型，该模型以前被认为在计算上不适用于高维数据。这种新方法允许优化迭代独立于序列长度，从而显著降低了计算成本。该框架利用了偏自相关重参数化和高斯先验，使其能够处理复杂的数据集，并在实证测试中优于现有的VAR和sparse-VARMA等模型。
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Verda 融资 1.17 亿美元用于 AI 云基础设施，以应对工作负载碎片化
总部位于芬兰的 AI 基础设施提供商 Verda 在一轮融资中获得了 1.17 亿美元，以将其服务扩展到包括美国在内的新市场。该公司专注于为特定的 AI 工作负载（如训练和推理）提供优化的基础设施，而不是直接与主要云服务提供商竞争。Verda 旨在利用 AI 工作负载的碎片化趋势，其中对 GPU 支持的计算的专业化需求为小众提供商创造了机会。