다음 DevOps 프론티어: 모델, 에이전트 및 코드를 관리
Anaconda CEO David DeSanto는 AI-native 개발을 현대 엔지니어링 팀에게 실용적이고, 안전하며, 확장 가능하게 만들기 위해 필요한 것이 무엇인지 탐구합니다. DeSanto는 …에 대해 되돌아봅니다.
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리소스가 제한된 엣지 디바이스에 Python 기반 AI 에이전트를 배포하는 것은 런타임 최적화 과제를 제시한다: I/O 지연을 가리기 위해 높은 thread count가 필요하다.
재료의 광전자 구조를 연구하려면 pseudo-hermitian Hamiltonian의 가장 작은 고유쌍 수천 개까지 계산해야 할 수 있습니다.
AWS Bedrock, retrieval-augmented generation RAG, 그리고 Microsoft Teams의 ChatOps가 단편적인 런북을 GenA... 로 전환하여 사고 대응을 혁신하는 방법을 알아보세요.
Cloudflare가 Human Native를 인수했습니다. Human Native는 콘텐츠를 검색 가능하고 유용한 데이터로 변환하는 데 특화된 AI 데이터 마켓플레이스로, 새로운 e… 작업을 가속화하기 위해 인수되었습니다.
15년 넘게 개발 중임에도 불구하고, 트랜잭션 처리량은 블록체인이 직면한 주요 과제 중 하나이며, 일반적으로 한계가 ...
👋 짧은 소개 왜 이 글을 쓰는가 현재 나는 DevOps를 위한 Networking을 배우고 있으며, 내 여정을 문서화함으로써 공개적으로 배우기로 했습니다. 이 블로그는 ...의 일부입니다.
Distributed linearly separable computation은 대규모 분산 시스템에서 기본적인 문제이며, linearly separable function의 계산을 필요로 합니다.
IoT와 엣지 컴퓨팅의 빠른 통합은 특히 의료 분야를 포함한 다양한 영역을 혁신했으며, 실시간 데이터 공유와 원격 모니터링을 가능하게 합니다.
코드된 다항식 집계(CPA)는 마스터가 각 항을 개별적으로 디코딩하지 않고도 다항식 평가값들의 가중 합계를 직접 복구할 수 있게 합니다.
Federated learning (FL)은 원시 사용자 데이터를 공유하지 않고 협업 모델 훈련을 가능하게 하지만, 기존 시뮬레이션은 종종 비현실적인 데이터 파티션에 의존한다.
연결된 디바이스와 프라이버시 민감 애플리케이션의 확산은 분산형 패러다임인 Federated Learning (FL)의 채택을 가속화했습니다...