Агенти с изкуствен интелект

Μηχανικός αξιολογεί speculative decoding με DSpark σε server και edge laptop

Speculative decoding με DSpark: πώς το AI απαντά γρηγορότερα χωρίς να αλλάζει αποτέλεσμα

Το speculative decoding με DSpark επιταχύνει το LFM2.5 χωρίς αλλαγή της greedy εξόδου. Δείτε πώς λειτουργεί, τι έδειξαν H100 και M4 Max και πώς σχεδιάζεται ασφαλές production pilot.

Прочетете повечеSpeculative decoding με DSpark: πώς το AI απαντά γρηγορότερα χωρίς να αλλάζει αποτέλεσμα
Екипът определя човешката отговорност и контрол върху корпоративната система за изкуствен интелект

Съзнание и отговорност при изкуствения интелект: кога антропоморфизацията се превръща в корпоративен щит

Дискусията за съзнанието на изкуствения интелект не променя основното: хората и компаниите проектират, внедряват и контролират системите. Вижте какво показват J-space, AB 316, AI Act и делото Character.AI по отношение на отчетността, потребителското преживяване (UX) и управлението на продуктите.

Прочетете повечеСъзнание и отговорност при изкуствения интелект: кога антропоморфизацията се превръща в корпоративен щит
Ομάδα υποδομών αξιολογεί ένα self-hosted AI agent harness σε ασφαλές περιβάλλον λειτουργίας

AI agent harnesses: έλεγχος, κόστος και το πραγματικό τίμημα του self-hosting

Τα AI agent harnesses υπόσχονται model routing και έλεγχο, αλλά το self-hosting συμφέρει μόνο όταν το συνολικό κόστος και η επιχειρησιακή ευθύνη μετρηθούν μαζί.

Прочетете повечеAI agent harnesses: έλεγχος, κόστος και το πραγματικό τίμημα του self-hosting
Техник проверява инфраструктурата за AI агенти в производството

AI агенти в производството: защо проблемът обикновено не е в модела

Τα AI agents στην παραγωγή κρίνονται από schedulers, credentials, guardrails και φρέσκα αποτελέσματα — όχι μόνο από το μοντέλο ή ένα πράσινο dashboard.

Прочетете повечеAI агенти в производството: защо проблемът обикновено не е в модела
Ομάδα ελέγχει AI agent πριν από σύνδεση με παραγωγικά επιχειρησιακά συστήματα
AI инфраструктура за trie-автомати и декодиране с ограничения в големи крайни множества

Трие-автомати: как преодоляват «бариерата» от хиляди възможности за избор в системите за изкуствен интелект

Как trie-автоматите ускоряват декодирането с ограничения при големи крайни множества, какво показаха тестовете за производителност и кога си заслужават да се използват в корпоративната изкуствена интелигенция.

Прочетете повечеТрие-автомати: как преодоляват «бариерата» от хиляди възможности за избор в системите за изкуствен интелект