facet swobodnie spaceruje i wyjaśnia 5 metod optymalizacji wydajności GPU dla LLM. jedno z najprostszych i najbardziej intuicyjnych wyjaśnień dla początkujących.

to wszystko... Amazon udowodnił, że małe modele językowe mogą przewyższać 500 razy większe LLM w wywoływaniu narzędzi agentowych. NVIDIA już wcześniej pokazała ten pomysł, a to kolejny dowód na to, że odpowiednie dostosowanie może sprawić, że SLM będą lepsze w zastosowaniach agentowych niż LLM, przy ułamku kosztów. firmy skoncentrowane na agentach muszą w tym roku bardziej przyjąć rozwój (zestaw danych, oceny, post-trening, projektowanie) LLM. mają dane i odpowiednie miejsca do zabawy dla tych LLM. ekonomicznie nie ma sensu używać zastrzeżonych dużych modeli w większości zastosowań agentowych. przeczytaj ten artykuł oraz również NVIDIA ("Małe modele językowe są przyszłością agentowej AI"), aby się przekonać.

jest inżynierem badawczym z zespołu Google Gemini i wyjaśnił praktycznie wszystko, co trzeba wiedzieć o wkraczaniu w badania nad AI na granicy w 2026 roku w zaledwie 40 minut. oto główne punkty: > jak zacząć? ucz się na kursach z ML i DL. mogą to być uniwersytet lub kursy online. naucz się matematyki na poziomie studiów licencjackich. nie musisz opanować wszystkiego od razu, będziesz do nich wracać. następnie przejdź do czytania artykułów. to pomoże ci zbudować „mentalną mapę” dziedziny. > jak efektywnie czytać artykuły: to umiejętność, w której stajesz się lepszy, im więcej artykułów czytasz. zacznij od streszczenia, a następnie przejdź do głównej sekcji. > jak znaleźć powiązane artykuły podczas badania czegoś? przeczytaj dobrze cytowany artykuł na ten temat, a następnie przejdź do jego cytatów, aby cofnąć się w czasie, lub znajdź artykuły, które go cytują, aby iść do przodu w czasie. > jak przejść od czytania do rozpoczęcia własnych badań? znajdź powiązany artykuł, który ma publiczny kod. pobierz kod i zestaw danych i trochę się z nim pobaw. spróbuj nowych parametrów, benchmarków itp. nie chodzi o implementację artykułów od podstaw, ale o budowanie na pracy innych autorów. > ile matematyki tak naprawdę potrzebujesz? potrzebujesz matematyki, ale nie wszystko na raz i nie całej matematyki. jeśli jesteś badaczem teoretycznym, musisz znać zaawansowaną matematykę. badacze empiryczni głównie potrzebują matematyki, aby zrozumieć. > skontaktuj się z bardziej doświadczonymi studentami doktoranckimi, profesorami lub autorami powiązanych artykułów, aby szukać wskazówek/mentorstwa lub jeśli możesz przyczynić się do ich projektów. > znalezienie ról badawczych w dużej mierze opiera się na rekomendacjach bardziej niż na innych rolach. > praca w przemyśle bez doktoratu? rezydencja AI to świetne pośrednie rozwiązanie. możesz zdobyć praktyczne doświadczenie i rozpocząć swoją karierę.