10 万颗加速器里每小时都可能有东西坏掉,Google 为什么不再只看 FLOPS
加速器越多,峰值算力越不能直接代表模型训练有多快:同步等待、故障恢复和数据搬运都会消耗时间。
由 AI 采访转化而来,每篇都能追到原视频。
加速器越多,峰值算力越不能直接代表模型训练有多快:同步等待、故障恢复和数据搬运都会消耗时间。
模型越来越会写代码,Agent 外围系统还有什么作用?
AI 能快速生成 GPU kernel 后,怎样判断它真的更快,又该优化系统的哪一层?
Agent 能处理越来越多工作时,怎样决定何时放权、何时由人接手?
一件事持续十天、还要等消息和人接手,怎样让 Agent 真正跟到下一步?
让 Agent 替用户注册和办事,怎样省去重复手续,又不把用户全部权限交出去?
会议积累了大量背景,怎样在下一场会或下一份工作需要时拿到恰当信息,同时不再制造一堆待办?
AI Agent 能持续工作以后,产品怎样减少用户配置,同时保留关键行动的控制?
保险材料已经数字化,为什么仍不能直接让大模型总结并据此理赔?
Sarah Simionescu 每天使用 Datadog,却因为一直通过 Agent 操作,重新打开 dashboard 时反而找不到功能。
企业都能买到相似的模型后,FDE 怎样把 AI 真正放进业务流程?
让 Agent 长时间自主工作之前,应该先规划什么?