AI infrastructure

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.

Read MoreSpeculative decoding με DSpark: πώς το AI απαντά γρηγορότερα χωρίς να αλλάζει αποτέλεσμα
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.

Read MoreAI agent harnesses: έλεγχος, κόστος και το πραγματικό τίμημα του self-hosting
Ομάδα υποδομών αξιολογεί απόδοση GLIDE για LLM μεγάλου context

GLIDE: πώς η υβριδική προσοχή μειώνει το κόστος των LLM μεγάλου context

Το GLIDE κατανέμει softmax και linear attention ανά layer για να μειώσει το KV-cache I/O στα LLM μεγάλου context. Τι έδειξαν οι δοκιμές σε Llama-3-8B και Mistral-7B, πού βοηθά το LoRA και γιατί κάθε deployment χρειάζεται δικά του quality και latency tests.

Read MoreGLIDE: πώς η υβριδική προσοχή μειώνει το κόστος των LLM μεγάλου context
Υποδομή για latency-aware LLM routing σε παραγωγικό περιβάλλον AI

LLM routing με επίγνωση καθυστέρησης: όταν η ταχύτητα γίνεται μέρος της ποιότητας

Το latency-aware LLM routing συνδυάζει ποιότητα, κόστος και χρόνο μέχρι το πρώτο token. Τι δείχνει η νέα έρευνα και πώς μεταφράζεται σε παραγωγική αρχιτεκτονική AI.

Read MoreLLM routing με επίγνωση καθυστέρησης: όταν η ταχύτητα γίνεται μέρος της ποιότητας