Инфраструктура искусственного интеллекта в настоящее время подводит компании. скачать в хорошем качестве

Инфраструктура искусственного интеллекта в настоящее время подводит компании.

Искусственный интеллект, данные, инфраструктура и безопасность стремительно сталкиваются. Большинство команд могут создавать ИИ. Проблемы начинаются при запуске его в продакшене. Этот эпизод, записанный в прямом эфире на NVIDIA GTC, рассказывает о том, что происходит на самом деле, когда ИИ покидает лабораторию и попадает в реальные условия эксплуатации. Потому что точка отказа находится не там, где большинство людей ожидают. Это не сама модель. Это всё, что её окружает. Неподготовленные данные. Системы, которые не справляются. Задержка, стоимость и безопасность — всё это проявляется одновременно. Майк Трожецки из WWT и Кейси Лай из Everpure анализируют то, что они наблюдают сейчас, когда команды пытаются внедрить ИИ в реальных условиях. Об этом никто не говорит — но именно здесь ведётся большая часть работы. 💡 Мы обсудим: Почему ИИ терпит неудачу в производстве (и дело не в модели) Что меняется, когда ИИ становится реальной системой Почему готовность данных важнее, чем ожидалось Где начинают возникать проблемы с инфраструктурой и задержкой Как думать о безопасности и контроле с самого первого дня Главы: 00:00 Что GTC не сказал вслух 01:29 Производство меняет всё 03:52 ИИ теперь ориентирован на результаты 07:00 Большая часть инфраструктуры не готова 09:49 Начните с того, что действительно не работает 16:39 Почему гибкие архитектуры терпят неудачу 20:37 Скорость — новое узкое место 22:52 Агенты становятся сотрудниками 25:44 Если вы не учитесь, вы отстаёте 27:28 Главный вывод #AI, #ArtificialIntelligence, #EnterpriseAI, #GenerativeAI, #AIInfrastructure, #DataEngineering, #AIInProduction, #MLOps, #TechLeadership, #FutureOfAI