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Die Verdopplung der Inferenzgeschwindigkeit bei Character.ai

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In diesem Artikel wird die Verdopplung der Inferenzgeschwindigkeit bei Character.ai durch technische Optimierungen in Zusammenarbeit mit DigitalOcean und AMD behandelt. Die Implementierung von Parallelisierungsstrategien und die Nutzung optimierter GPU-Plattformen führten zu signifikanten Leistungssteigerungen und Kostensenkungen.
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Warp-Spezialisierung in Triton: Design und Roadmap

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In diesem Artikel wird die Warp-Spezialisierung in Triton, einem Compiler für KI-Kernels, behandelt. Es werden die Implementierung, Vorteile und zukünftige Entwicklungen dieser Technik vorgestellt.
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Optimierung von LLM-Diensten mit LMCache

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LMCache ist eine Open-Source-KV-Cache-Beschleunigungsschicht für LLMs, die die Leistung durch Speicherung und Wiederverwendung von Schlüssel-Wert-Caches optimiert.
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Agent Skills für Context Engineering

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Der Artikel behandelt die Bedeutung von Agent Skills für Context Engineering und deren Anwendung zur Optimierung von KI-Agentensystemen.
Artikelbild für den Artikel: Die Grenzen von DSPy und GEPA in der LLM-Optimierung

Die Grenzen von DSPy und GEPA in der LLM-Optimierung

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In diesem Artikel beleuchten wir die Kritik von Benjamin Anderson an den Werkzeugen DSPy und GEPA zur Optimierung von LLM-Workflows und die Herausforderungen, die mit der Modularität dieser Ansätze verbunden sind.
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Die Zukunft von AGI: Eine computergestützte Perspektive

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Die Diskussion um die Artificial General Intelligence (AGI) hat in den letzten Jahren an Fahrt aufgenommen. Trotz der Fortschritte in der KI-Entwicklung stehen Forscher und Entwickler vor der Herausforderung, die Hardware-Ressourcen effizient zu nutzen.
Artikelbild für den Artikel: Cutlass in CUDA und Triton: Optimierung für maximale Leistung

Cutlass in CUDA und Triton: Optimierung für maximale Leistung

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie das Hinzufügen von 'cutlass' zu Ihrem CUDA- oder Triton-Kernelname die Leistung erheblich steigern kann. Wir untersuchen technische Details, Benchmarks und praktische Anwendungshinweise.
Artikelbild für den Artikel: AlphaEvolve auf Google Cloud: KI für agentische Entdeckung und Optimierung

AlphaEvolve auf Google Cloud: KI für agentische Entdeckung und Optimierung

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Die Einführung von AlphaEvolve auf Google Cloud bietet eine innovative Lösung zur Optimierung komplexer Probleme in verschiedenen Branchen. Durch die Nutzung der Gemini-Modelle ermöglicht AlphaEvolve die Entwicklung effizienter Algorithmen und revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Herausforderungen angehen.
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Wie LLM-Inferenz funktioniert

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In diesem Artikel wird die Funktionsweise von großen Sprachmodellen (LLMs) detailliert erklärt, einschließlich ihrer Architektur, Tokenisierung und Inferenzphasen.