看影片（在新分頁開啟原站）連到 Bilibili・智源社区
摘要
報告由輝達研究院刁詩哲分享，介紹一種利用輕量級編排器模型，透過強化學習動態排程多種工具與大模型的智慧系統。此方法能在正確性、成本與使用者偏好間進行聯合最佳化，解決傳統單一超大模型效率受限的問題。
NVIDIA研究院分享利用輕量編排器與強化學習，動態調度多工具與模型以提升智能系統效率的報告。
這筆內容還沒有取得字幕或內文，這段摘要只根據標題與說明欄產生，可能不夠準確；實際內容請以原站為準。
適合誰看
適合正在探索大模型應用架構、希望最佳化推理效率與成本的開發者與工程師。
摘要依據
- 依據
- 標題與說明欄（還沒有取得字幕或內文）
為什麼排在這裡
- 人氣
- 0.14
- 新鮮
- 0.38
在主題頁與搜尋結果裡，名次由相關、人氣、新鮮三個分數決定；這一頁沒有搜尋的關鍵字，所以沒有相關分數。排序怎麼算
相關內容
- NVIDIA's AI Engineers: Agent Inference at Planetary Scale and "Speed of Light" — Nader Khalil (Brev), Kyle Kranen (Dynamo)Podcast ・ Latent Space ・ 1 小時 24 分 ・
- The Professor of Outputmaxxing — Anjney Midha, AMPPodcast ・ Latent Space ・ 59 分鐘 ・
- Ep 74: Chief Scientist of Together.AI Tri Dao On The End of Nvidia's Dominance, Why Inference Costs Fell & The Next 10X in SpeedPodcast ・ Unsupervised Learning ・ 59 分鐘 ・
- Dataflow Computing for AI Inference with Kunle Olukotun - #751Podcast ・ The TWIML AI Podcast ・ 58 分鐘 ・
- How Standard Kernel uses compound AI systems to optimize code and extract maximum GPU performance影片 ・ CoreWeave ・
- Jensen Huang: NVIDIA - The $4 Trillion Company & the AI Revolution | Lex Fridman Podcast #494影片 ・ Lex Fridman ・
這個來源最近的內容
摘要由 AI 根據標題與說明欄產生（還沒有取得原文），可能有誤；完整內容請看原站。看影片（在新分頁開啟原站）