• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Solving the Cold Start Problem in AI Inference скачать в хорошем качестве

Solving the Cold Start Problem in AI Inference 2 месяца назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Solving the Cold Start Problem in AI Inference
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Solving the Cold Start Problem in AI Inference в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Solving the Cold Start Problem in AI Inference или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Solving the Cold Start Problem in AI Inference в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Solving the Cold Start Problem in AI Inference

In this episode of Inference Time Tactics, Rob, Cooper, and Byron sit down with Prashanth Velidandi, co-founder of InferX, to explore how serverless inference is tackling the AI “cold start problem.” They dig into why 90% of the model lifecycle happens at inference—not training—and how cold starts and idle GPUs are crippling efficiency. Prashanth explains InferX’s snapshot technology, what it takes to deliver sub-second cold starts, and why inference infrastructure—not just models—will define the next era of AI. We talked about: Why inference represents 90% of the model lifecycle, compared to the training focus most of the industry has. How cold starts and idle GPUs create massive inefficiencies in AI infrastructure. InferX’s snapshot technology that enables sub-second model loading and higher GPU utilization. The challenges of explaining and selling deeply technical infrastructure to the market. Why enterprises care about inference efficiency, cost, and reliability more than model size. How serverless inference abstracts away infrastructure complexity for developers. The coming explosion of multi-agent systems and billions of specialized models. Why sustainable innovation in AI will come from inference infrastructure. Connect with InferX Prashanth Velidandi https://inferx.net https://x.com/pmv_inferx   / prashanth-velidandi-98629b115   Connect with Neurometric: Website: https://www.neurometric.ai/ Substack: https://neurometric.substack.com/ X: https://x.com/neurometric/ Bluesky: https://bsky.app/profile/neurometric.... Rob May https://x.com/robmay   / robmay   Calvin Cooper https://x.com/cooper_nyc_   / coopernyc   Byron Galbraith https://x.com/bgalbraith   / byrongalbraith  

Comments
  • Benchmarking Generalization: How AI Learns Beyond Training Data 1 месяц назад
    Benchmarking Generalization: How AI Learns Beyond Training Data
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • The Strategic Trade Offs Behind Inference Time Compute Decisions 4 месяца назад
    The Strategic Trade Offs Behind Inference Time Compute Decisions
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Как крутят нейронки на периферийных устройствах / База по Edge Computing от инженера из Qualcomm 1 день назад
    Как крутят нейронки на периферийных устройствах / База по Edge Computing от инженера из Qualcomm
    Опубликовано: 1 день назад
  • Разработка с помощью Gemini 3, AI Studio, Antigravity и Nano Banana | Подкаст Agent Factory 1 месяц назад
    Разработка с помощью Gemini 3, AI Studio, Antigravity и Nano Banana | Подкаст Agent Factory
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • The Thinking Algorithm Leaderboard: Why No Single Model Wins 2 недели назад
    The Thinking Algorithm Leaderboard: Why No Single Model Wins
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Lessons from the Leading Edge: What 421 AI Deployments Reveal About Enterprise Success 1 день назад
    Lessons from the Leading Edge: What 421 AI Deployments Reveal About Enterprise Success
    Опубликовано: 1 день назад
  • Cybersecurity Trends in 2026: Shadow AI, Quantum & Deepfakes 1 день назад
    Cybersecurity Trends in 2026: Shadow AI, Quantum & Deepfakes
    Опубликовано: 1 день назад
  • Шульман: точка невозврата пройдена? | Интервью про 2025-й год: Пугачева, Кадыров, Наки, Дзюба, ПАСЕ 18 часов назад
    Шульман: точка невозврата пройдена? | Интервью про 2025-й год: Пугачева, Кадыров, Наки, Дзюба, ПАСЕ
    Опубликовано: 18 часов назад
  • Andrew Ng Explores The Rise Of AI Agents And Agentic Reasoning | BUILD 2024 Keynote 1 год назад
    Andrew Ng Explores The Rise Of AI Agents And Agentic Reasoning | BUILD 2024 Keynote
    Опубликовано: 1 год назад
  • GPT-5’s Router & the Economics of Inference 4 месяца назад
    GPT-5’s Router & the Economics of Inference
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Lessons from the Leading Edge: What 420 AI Deployments Reveal About Enterprise Success 8 дней назад
    Lessons from the Leading Edge: What 420 AI Deployments Reveal About Enterprise Success
    Опубликовано: 8 дней назад
  • Drag, Drop, and Deploy: Rethinking How We Build AI Systems 3 месяца назад
    Drag, Drop, and Deploy: Rethinking How We Build AI Systems
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Не создавайте агентов, а развивайте навыки – Барри Чжан и Махеш Мураг, Anthropic 3 недели назад
    Не создавайте агентов, а развивайте навыки – Барри Чжан и Махеш Мураг, Anthropic
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Модель контекстного протокола (MCP), четко объясненная (почему это важно) 9 месяцев назад
    Модель контекстного протокола (MCP), четко объясненная (почему это важно)
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • Beyond Vibe Testing: Smarter Eval for Agentic AI 3 месяца назад
    Beyond Vibe Testing: Smarter Eval for Agentic AI
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Why Inference Time Compute Is the Future of AI 4 месяца назад
    Why Inference Time Compute Is the Future of AI
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Экспресс-курс RAG для начинающих 3 месяца назад
    Экспресс-курс RAG для начинающих
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • When AI Overthinks: Lessons from the Illusion of Thinking Paper 4 месяца назад
    When AI Overthinks: Lessons from the Illusion of Thinking Paper
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • From MIT Decoding Research to Today’s Inference Tradeoffs 3 месяца назад
    From MIT Decoding Research to Today’s Inference Tradeoffs
    Опубликовано: 3 месяца назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5