人工智能

如何通过提高留存率和速度来增强人工智能模型和商业智能

经过奥斯卡·孔特雷拉斯 | 2026 年 9 月 17 日 | 7 min read

了解企业级人工智能为何依赖于深度历史数据保留与高速数据访问的结合，以及 Pascari 如何同时实现这两点。人工智能模型和商业智能 (BI) 平台都依赖于数据，但它们之间的关系远比简单地拥有数据复杂得多…….

经过里克·艾伦 | 2026 年 9 月 3 日 | 8 min read

小型模型的功能远超一年前。但大型模型仍能进一步提升能力上限，而且围绕它们的工作负载所需的内存也远超参数数量所显示的水平。本地人工智能正在快速发展。更好的训练…….

经过里克·艾伦 | 2026 年 8 月 20 日 | 8 min read

近期一封题为《开放权重与美国人工智能领导地位》的行业信函指出，开放权重模型（即可供下载的已训练人工智能模型）对于构建具有竞争力和广泛可及性的人工智能生态系统至关重要。该信函论证有力…….

经过里克·艾伦 | 2026 年 8 月 7 日 | 11 min read

在计算能力耗尽之前，对大型 AI 模型进行微调往往会受到 GPU 内存的限制。本文解释了为什么权重、优化器状态、梯度和激活值会驱动内存需求，为什么添加 GPU 可能是一种昂贵的权宜之计，以及如何…….

经过里克·艾伦 | 2026 年 7 月 23 日 | 10 min read

了解键值缓存增长如何悄无声息地降低 AI 推理性能，以及为什么内存感知型基础设施对于扩展现代 AI 工作负载至关重要。AI 推理性能通常会在 GPU 达到计算极限之前很久就开始下降，因为键值缓存的增长…….