GPT-Live: как OpenAI развела live path и логику
Архитектура GPT-Live от OpenAI: как отличить live path и логику приложения, сократить задержку и масштабировать голосовое взаимодействие с сохранением состояния.
«ИИ-решения» на ThecoreGrid — это практический инженерный подход к разработке и эксплуатации AI/LLM-систем в production и highload-среде.
Мы разбираем, как проектировать масштабируемую архитектуру, выстраивать надежные data- и feature-pipelines, выбирать инфраструктуру для обучения и инференса с контролем задержек, стоимости и отказоустойчивости. В основе материалов опыт BigTech: post-mortems реальных инцидентов, проверенные MLOps- и DevOps-паттерны, observability, безопасность и governance для AI-продуктов. Вместо поверхностных «гайдов для старта» глубокий техразбор: интеграция LLM в существующие сервисы, проектирование RAG-архитектур, оркестрация, кеширование, векторные БД, CI/CD для ML и контроль качества моделей в продакшене. Тег будет полезен архитекторам, ML-, backend-, platform-инженерам и SRE-командам, которые внедряют ИИ в критичные системы и отвечают за стабильность, масштабируемость и предсказуемый результат.
Архитектура GPT-Live от OpenAI: как отличить live path и логику приложения, сократить задержку и масштабировать голосовое взаимодействие с сохранением состояния.
Data Engineering для AI-агентов: как data mesh, semantic models и MCP tools помогают балансировать precision, security и cost в enterprise-системах.
Архитектура ИИ для предприятия: четыре уровня производственного стека, выбор между управляемыми API и самостоятельным развертыванием, интеграция, обслуживание моделей и эксплуатация.
Оптимизация агентов в Microsoft Foundry: маршрутизация моделей, кэширование промптов и наблюдаемость позволяют снизить стоимость выполнения задачи без потери качества.
MetaRoCE для AI-инфраструктуры: как перенос интеллекта на NIC помогает Ethernet держать throughput, low tail latency и graceful recovery.
MetaRoCE для AI-инфраструктуры на Ethernet: как Meta переносит интеллект в NIC, убирает PFC и делает transport для million-GPU scale устойчивым к потерям.
AI Security in Production в Roblox: как sandboxing, guardrails и exemplars помогают безопасно вести AI-агентов от prompt до production.
Automated RCA in microservices превращает метрики, логи и трейсы в ранжированные гипотезы о корневой причине, ускоряя проверку инцидентов и делая диагностику более прозрачной
Репликация данных для AI-агентов: таких как Aurora, DynamoDB и Keyspaces, помогает избежать устаревших операций чтения, состояний гонки и ошибок контекста.
eBPF для AI API в Kubernetes: как перехватывать трафик, ограничивать AI-агентов и контролировать поведение без правок кода и рестарта контейнеров.
Controls: ← → to move, ↑ to rotate, ↓ to drop.
Mobile: use buttons below.