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AI 武林

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部落格 ・ 國際 ・ 英文 ・ A 級 ・ 30 筆內容 ・ 最近更新 2026/10/05

GPU 無伺服器平台的部落格：推論服務、agent 沙箱、大規模批次推論的工程案例

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  1. 1文章進階EN

    Modal's Series C: Raising $355M at a $4.65B valuation

    Modal 宣佈完成 3.55 億美元融資，估值達 46.5 億美元，並介紹其為 AI 量身打造的雲端基礎設施。文章說明 Modal 如何透過彈性推理、沙盒環境與強化學習支援，協助開發者構建從模型擁有到代理執行的完整應用。

  3. 3文章高階EN

    Multi-token Residual Prediction

    介紹 Multi-Token Residual Prediction (MRP)，一種用於加速擴散語言模型的輕量模組。透過預測相鄰去噪步驟之間的殘差而非完整分佈，MRP 能在保持品質的前提下大幅提升推論速度，或在動態解碼中恢復因過度揭示而…

  7. 7文章高階EN

    Scaling reinforcement learning at Applied Compute

    Applied Compute 利用強化學習為企業訓練專屬 AI 代理，透過自訂獎勵函式與持續學習迴圈建立特定智慧。文章詳述其訓練架構，包括模擬環境、評估與推理的協同運作，並介紹 Modal 平台如何最佳化 GPU 效能與降低延遲。

  10. 10文章進階EN

    Modal Clusters are generally available

    Modal 正式推出 Modal Clusters，透過單一裝飾器即可啟動多節點 GPU 叢集並支援 RDMA 高速通訊。使用者可透過裝飾器設定叢集大小與 RDMA 開關，自動處理節點排程與網路配置，僅按實際使用時間計費。

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  2. 文章進階EN

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  13. 文章進階EN

    How to price serverless GPUs

    透過互動工具與數學模型，比較伺服器無伺服器 GPU 與保留式 GPU 的成本差異，關鍵在於工作負載的峰值與平均值比例。讀者可學習如何根據應用特性判斷採用無伺服器模式是否更划算，並理解其對開發效率的影響。

  14. 文章高階EN

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    介紹 Multi-Token Residual Prediction (MRP)，一種用於加速擴散語言模型的輕量模組。透過預測相鄰去噪步驟之間的殘差而非完整分佈，MRP 能在保持品質的前提下大幅提升推論速度，或在動態解碼中恢復因過度揭示而…

  17. 文章高階EN

    Reinforcement learning is an infrastructure problem

    探討強化學習在規模化訓練時面臨的基礎設施瓶頸，包括多節點訓練、叢集排程與 GPU 利用率問題。作者介紹了 Modal 平台如何透過抽象化減少編碼工作量，並推出開源庫 Modal Dojo 讓使用者能快速建立訓練系統。

  18. 文章進階EN

    Role-Based Access Control for humans and agents

    介紹 Modal 為 Teams 與 Enterprise 使用者新增的 RBAC 功能，讓開發者與 AI Agent 能安全地存取資源。透過受限環境與角色權限，精確控制 Agent 的部署範圍與資源使用，並提供完整的審計日誌追蹤。

  19. 文章進階EN

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  27. 文章入門EN

    Butter is joining Modal

    Modal 宣佈收購 AI 沙盒技術公司 Butter，Erik Dunteman 與 Raymond Tana 將加入 Modal Sandbox 團隊。