人工智慧

如何透過提高留存率和速度來增強人工智慧模型和商業智能

經過奧斯卡·孔特雷拉斯 | 2026 年 9 月 17 日 | 7 min read

了解企業級人工智慧為何依賴深度歷史資料保留與高速資料存取的結合，以及 Pascari 如何同時實現這兩點。人工智慧模型和商業智慧 (BI) 平台都依賴數據，但它們之間的關係遠比簡單地擁有數據複雜得多….

經過里克·艾倫 | 2026 年 9 月 3 日 | 8 min read

小型模型的功能遠超過一年前。但大型模型仍能進一步提升能力上限，而且圍繞它們的工作負載所需的記憶體也遠遠超出參數數量所顯示的水平。本地人工智慧正在快速發展。更好的訓練….

經過里克·艾倫 | 2026 年 8 月 20 日 | 8 min read

近期一封題為《開放權重與美國人工智慧領導地位》的行業信函指出，開放權重模型（即可供下載的已訓練人工智慧模型）對於建立具有競爭力和廣泛可及性的人工智慧生態系統至關重要。該信函論證有力….

經過里克·艾倫 | 2026 年 8 月 7 日 | 11 min read

在運算能力耗盡之前，對大型 AI 模型進行微調往往會受到 GPU 記憶體的限制。本文解釋了為什麼權重、優化器狀態、梯度和激活值會驅動記憶體需求，為什麼添加 GPU 可能是昂貴的權宜之計，以及如何….

經過里克·艾倫 | 2026 年 7 月 23 日 | 10 min read

了解鍵值快取成長如何悄無聲息地降低 AI 推理效能，以及為什麼記憶體感知型基礎架構對於擴展現代 AI 工作負載至關重要。 AI 推理效能通常會在 GPU 達到運算極限之前很久就開始下降，因為鍵值快取的成長….