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LLM-Infrastruktur, Disaggregation, Distributed Systems, GPU-Cluster, Netzwerkanomalien, Serverless, AI-Agenten
LLM-Evaluierung im großen Maßstab auf Apache Spark: wie die verteilte Architektur, Caching und statistische Überprüfung von Modellen funktioniert.
Von der Monolith‑Krise zu 5000 Services bei Uber.
Wie Ubers erster CTO Thuan Pham Monolithen zerlegte, Plattform‑Teams aufbaute und Microservices skalierte – Lektionen für Tech Lead & SRE.
Wie man die MoE-Expertenreplikation optimiert: Analyse von CRAFT, Lastenverteilung und Steigerung des Durchsatzes ohne übermäßigen GPU-Speicherverbrauch.
Wie eine ML-Pipeline auf Basis von Amazon SageMaker das Training beschleunigt und die Kosten für Datenannotation in Edge-Robotern und verteilten Systemen reduziert
Hybrid Fronthaul-Planung in O-RAN: wie man TCO senkt und Kapazität in CF-mMIMO durch Kombination von Fiber, mmWave und FSO sicherstellt.
Osprey Event Engine: Wie Echtzeit-Ereignisverarbeitung und Regelbewertung unter hoher Last funktionieren und welche architektonischen Kompromisse im System verborgen sind
Warum die Golden Path Plattform bei der Implementierung scheitert: Analyse von Fehlern, Vorlagen und Metriken, die tatsächlich Ergebnisse zeigen.
Wie LLM-Agenten die Building-Grid-Ko-Simulation durch DAG und Multi-Agenten-Orchestrierung automatisieren, wodurch Fehler und Komplexität der Pipelines reduziert werden.
Wie man die Plattformgesundheit anhand der Entwicklererfahrung, der Akzeptanz und des tatsächlichen Aufwands misst, und nicht nur anhand der Beobachtbarkeit und der Verfügbarkeit.
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