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筛选结果

46 篇
排序
幻灯片0:22EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年10月18日DeepSeek 的内存使用:一段关于 KV 缓存的短评Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 将较低的缓存内存使用量与服务更多 token 联系起来,但片段没有说明这些数字的比较基准。KV caching & prefix reuseInference基础设施与部署
0:50EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年9月2日Matthew Berman:利用闲置电脑进行 AI 推理Matthew Berman · Forward FutureBerman 介绍 Darkbloom 如何利用闲置算力运行 AI 模型,同时引出一个问题:分布式推理究竟能走多远?Distributed training & inference基础设施与部署Inference+2
0:41EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年8月28日更快的 AI 智能体会让更多工作转向云端吗?Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾了一次关于更快推理和本地计算机限制的对话。CPU 是否成为瓶颈,取决于具体的智能体工作负载和执行环境。Inference基础设施与部署AI agents
幻灯片0:48EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年8月25日Matthew Berman 谈通过 Darkbloom 分享闲置 Mac 算力获利Matthew Berman · Forward Future一个由 Apple Silicon Mac 组成的网络可以提供 AI 推理服务,但展示的收入是预测值,取决于硬件、在线时间和需求。Distributed training & inferenceInferenceLocal inference+1
9 张幻灯片13:09EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年8月14日AI 新闻:超高速推理、Claude 水印与新模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾超高速编码预览、文本水印、Grok Bot、开放权重模型和 Computer History。InferenceOpen-weight models编程智能体+2
1:24EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年7月22日Matthew Berman:用模型路由降低 AI 成本Matthew Berman · Forward Future这是一段有赞助的简短介绍,讨论如何将规划和编程任务分配给成本不同的模型,并引用 DigitalOcean 一位客户的节省成本案例。AI cost & performanceInference编程智能体
0:24EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年3月2日AI Token 用量和费用带来的意外Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 对不断上涨的使用费用作出反应,并指出监控 Token 消耗的重要性。AI cost & performanceInference
0:58EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年2月13日推理速度为何对 AI 智能体重要Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 认为更快的模型输出能让智能体工作流程更有用,并以 2026 年 2 月推出的 Claude 和 Codex 产品为例。InferenceAI cost & performanceAI agents
0:52EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年2月13日GPT-5.3-Codex-Spark 加快编程推理速度Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍 OpenAI 较小的编程模型,以及它如何使用 Cerebras 硬件实现低延迟响应。编程智能体InferenceSemiconductors
2 张幻灯片0:24EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年1月26日Matthew Berman 查看自己的 Clawdbot Token 成本Matthew Berman · Forward Future一次简短的用量检查发现,两天内的模型支出出乎意料地高。AI cost & performancePersonal agentsInference
5 张幻灯片17:44EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年1月17日递归语言模型:让长输入处理超越上下文窗口Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 MIT 的研究方法:让语言模型检查外部文本并发起子调用,同时分析基准表现和成本取舍。上下文工程Inference评估+2
3 张幻灯片12:13EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年1月15日OpenAI 与 Cerebras 的交易:加速 AI 推理的竞争Matthew Berman, Andrew Feldman, Greg Brockman · Forward FutureMatthew Berman 解释推理速度和算力为何重要,而对协议和基准的细看为他设想的百倍提速提供了背景。InferenceSemiconductorsOpenAI+2
幻灯片1:33EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年1月15日OpenAI 与 Cerebras 的合作,以及“快 100 倍”说法的边界Matthew Berman, Andrew Feldman · Forward FutureMatthew Berman 讨论 OpenAI 于 2026 年签订的 Cerebras 推理算力协议,并展示一张速度图。理解合同和速度比较需要补充视频标题未给出的背景。OpenAIInferenceSemiconductors+1
3 张幻灯片2:05:47EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年1月10日AI 智能体、开放模型与推理:Reflection AI、Microsoft 和 Cerebras 嘉宾畅谈未来Matthew Berman, Nick Wentz, Ioannis Antonoglou, Sam Schillace, Andrew Feldman · Forward FutureIoannis Antonoglou、Sam Schillace 和 Andrew Feldman 与 Matthew Berman、Nick Wentz 探讨强化学习、软件工作流程和 AI 基础设施。Reinforcement LearningOpen-weight models编程智能体+2
2 张幻灯片1:38EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年12月29日NVIDIA 的 Groq 许可协议与推理市场Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 讨论 NVIDIA 许可 Groq 推理技术并聘用其团队成员的原因。SemiconductorsInferenceAI cost & performance+1
2 张幻灯片11:34EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年12月25日Nvidia 的 Groq 许可交易:AI 推理、人才与竞争策略Matthew Berman, Jonathan Ross · Forward FutureGroq 投资者 Matthew Berman 分析一项非独占技术许可和 Groq 高管转投 Nvidia 的安排,并推测 AI 芯片的未来。SemiconductorsInferenceAI Strategy+1
2 张幻灯片1:02EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年10月31日走进 Cerebras 俄克拉何马城数据中心Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 参观这座设施,介绍其晶圆级芯片、机架和冷却系统。Inference基础设施与部署AI cost & performance
3 张幻灯片14:07EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年10月23日走进 Cerebras 俄克拉何马城 AI 数据中心Matthew Berman, Andrew Feldman, Billy Wooten · Forward FutureMatthew Berman 与 Cerebras 首席执行官 Andrew Feldman 和 Scale Data Centers 首席运营官 Billy Wooten 一同参观设施,了解晶圆级芯片、液冷和备用电力。文章将其性能及扩建数字作为公司在 2025 年提出的说法呈现。Semiconductors基础设施与部署Inference+2
6 张幻灯片2:03:35EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年10月4日智能体商务、氛围编程与开放 AI 基础设施:Forward Future LiveMatthew Berman, Nick Wentz, Emily Glassberg Sands, Eric Simons, Matt Hicks, Alex · Forward FutureStripe 的 Emily Glassberg Sands、Bolt 的 Eric Simons 和 Red Hat 的 Matt Hicks 在 2025 年 10 月的直播中讨论支付、软件创作和推理。Agentic commerce编程智能体Open Source+2
4 张幻灯片8:47EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年9月16日为什么温度为零时,相同的 LLM 提示词仍可能产生不同回答Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Thinking Machines Lab 关于批次不变推理的研究,以及其可复现性实验实际展示了什么。InferenceAI research可观测性与可靠性+1
4 张幻灯片17:51EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年8月28日2025 年 8 月 AI 新闻:Claude for Chrome、新模型与 AI 基础设施Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾浏览器智能体预览版、模型发布、有关 Apple 的讨论报道,以及推理和天气研究。AI agentsOpen-weight modelsGenerative media+2
6 张幻灯片12:10EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年3月6日Mercury Coder 与扩散语言模型:速度、演示与局限Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 探讨 Inception 于 2025 年推出的编程模型,比较迭代式文本细化与自回归生成,并审视其速度宣传。模型与训练Inference编程智能体+2
5 张幻灯片10:01EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年2月5日DeepSeek R1 的代码优化与一项 3 美元的视觉计数实验Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 研究了一次人类引导的代码改进和一项小规模强化学习实验,并思考它们对 AI 研究的意义。Reinforcement LearningGPU programming & kernelsAI research+2
2 张幻灯片30:29EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年1月3日研究者如何理解 o1 式推理模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读一篇关于策略初始化、奖励、搜索和强化学习的综述,以及推理模型面临的开放问题。Reinforcement Learning模型与训练AI research+1
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