FSM-бенчмарк для оценки сетевых AI-агентов
FSM benchmark network configuration: как NetAgentBench выявляет сбои LLM-агентов в динамических сетевых сценариях и multi-turn поведении.
ИИ-решения
«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.
Edge-cloud multi-agent с децентрализацией
Edge-cloud multi-agent архитектура с децентрализацией управления: как снизить latency, трафик и повысить устойчивость в мобильной автоматизации. —>
CPU-free LLM inference без участия CPU
CPU-free LLM inference: как убрать CPU из критического пути и стабилизировать latency в LLM serving архитектурах.
Agentic systems без перегруза контекста
Как agentic system управляет context window через Journal, Review и Timeline, снижая latency и улучшая согласованность multi-agent reasoning.
KV cache optimization for multi-LoRA agents
KV cache optimization в multi-LoRA serving: как ForkKV снижает потребление памяти и увеличивает throughput LLM-инференса.
P2P распределение моделей в Kubernetes без узких мест
P2P распределение моделей в Kubernetes с Dragonfly: как снизить трафик к origin и ускорить доставку больших моделей из Hugging Face и ModelScope.
ThecoreGrid Radar: GPU-first inference, агентные системы как платформа, и новая экономика распределённых данных
LLM-инфраструктура, GPU inference, Агентные системы, Распределенные системы, High performance computing, HPC, Cloud native, Инфраструктура данных
Agent Reliability Score и контракты платформы
Agent Reliability Score объясняет, как платформа влияет на надежность AI agents и почему контроль контекста критичен для production систем.
DWDP для LLM inference без меж-GPU синхронизации
Как DWDP оптимизирует LLM inference, убирая меж-GPU синхронизацию и повышая throughput в многогPU системах.
LLM multi-agent system Holos и архитектура Agentic Web
Как устроен LLM multi-agent system Holos: архитектура Agentic Web, координация агентов, экономическая модель и масштабирование до миллионов агентов.