Fratele explică casual 5 metode de optimizare a performanței GPU-urilor pentru LLM-uri. Una dintre cele mai simple și intuitive explicații pentru începători.

Asta e... Amazon a demonstrat că modelele mici de limbaj pot depăși LLM-urile de 500 de ori mai mari în apelarea uneltelor agentice. NVIDIA a demonstrat deja această idee înainte, iar aceasta este o altă dovadă că o ajustare fină potrivită poate face SLM-urile mai bune în aplicațiile agențice decât LLM-urile, cu o fracțiune din cost. Companiile axate pe agenți trebuie să adopte mai mult dezvoltarea (seturi de date, evaluări, post-training, design) a LLM-urilor în acest an. Au datele și locurile de joacă potrivite pentru aceste LLM-uri. Este economic insensat să folosești modele mari proprietare în majoritatea cazurilor de utilizare agențice. citește acest articol și pe cel NVIDIA ("Small Language Models are the Future of Agentic AI") pentru a fi convins.

este inginer de cercetare din echipa Google Gemini și a explicat practic tot ce trebuie să știi despre cum să pătrunzi în cercetarea AI de frontieră în 2026 în doar 40 de minute. Iată principalele puncte: > cum să încep? Ia cursuri de ML și DL. Poate fi la facultate sau online. Învață matematică la nivel de licență. Nu trebuie să le stăpânești pe toate deodată, vei continua să le vizitezi. Apoi treci la citirea lucrărilor. Acest lucru te ajută să-ți construiești o "hartă mentală" a domeniului. > cum să citești lucrările eficient: Este o abilitate la care devii mai bun pe măsură ce citești mai multe lucrări. Începe cu rezumatul, apoi sari la secțiunea principală. > cum găsești articole conexe când cercetezi despre ceva? Citește o lucrare bine citată pe această temă, apoi accesează citările pentru a te întoarce în timp sau găsește articole care o citează pentru a merge înainte în timp. > cum să sari de la citit la a-ți începe propria cercetare? Găsește un articol înrudit care are cod public. Descarcă codul și setul de date și joacă-te puțin cu ele. Încearcă parametri noi, repere etc. Nu este vorba despre implementarea lucrărilor de la zero, ci despre construirea pe baza muncii altor autori. > câtă matematică ai nevoie de fapt? Ai nevoie de matematică, dar nu de toată deodată și nici de toată matematica. Dacă ești cercetător teoretic, trebuie să știi matematică avansată. Cercetătorii empirici au nevoie în principal de matematică pentru a înțelege. > contacta doctoranzi mai seniori, profesori sau autori ai lucrărilor conexe pentru a cere îndrumare/mentorat sau dacă poți contribui la oricare dintre proiectele lor. > găsirea rolurilor de cercetare ține mai mult de recomandări decât de alte roluri. > job în industrie fără doctorat? Rezidențiatul în IA este un intermediar excelent pentru asta. Poți dobândi experiență practică și să-ți începi cariera.