Spring til indhold

Insights

Tekniske deep dives, brancheanalyser og perspektiver på AI-inferens fra Infercom-teamet.

TeknikInferensAPI
Determinisme er det forkerte mål: en praktisk guide til pålidelige LLM-resultater
Temperature, top_p, top_k og repetition_penalty forklaret: hvorfor netop temperature=0 truer konsistensen, hvorfor batch-størrelsen ændrer dit output, og hvordan du får pålidelige LLM-resultater.20. september 202622 min læsetid
StrategiTeknikSikkerhed
Open-weight AI-modeller: Hvorfor de er en strategisk fordel
Open-weight-modeller som Gemma og MiniMax driver dine AI-applikationer - og de giver dig friheder, som proprietære API'er ikke kan. Hvad open weight betyder, hvorfor det reducerer leverandørbinding, og hvordan det holder dig i kontrol over dine data.15. juli 202612 min læsetid
TeknikPerformanceTeknologi
713 tokens i sekundet: arkitekturen bag Ultraspeed
Hvorfor dataflow-arkitektur overgår GPU'er til LLM-inferens. Teknisk forklaring af hukommelses-flaskehalse, rumlig eksekvering og decode-problemet.27. maj 202610 min læsetid
TeknikPerformanceInferens
LLM Inference-hastighed forklaret: TTFT, gennemstrømning og hvad der virkelig betyder noget
Når én udbyder reklamerer med 400 tok/s og en anden hævder under 200ms latenstid, måler de forskellige ting. Lær hvilke metrikker der betyder noget for din workload.26. maj 20268 min læsetid
TeknikPerformance
Inferenshastighed i Agentic Coding: Hvorfor Token-gennemstrømning er vigtig
Coding-agenter sender deres kontekst som input igen i hver turn og får kun et par hundrede output-tokens tilbage. Derfor afgør output-hastigheden, hvor længe udviklere venter.15. maj 20268 min læsetid
TeknikInferensPerformance
Hvad 'Pris per Token' ikke fortæller dig
Hvis du sammenligner AI-inferensudbydere kun efter tokenpris, overser du de faktorer, der faktisk bestemmer omkostninger og ydeevne.5. maj 202612 min læsetid

Klar til at bygge fremtidens AI i Europa?

Slut dig til virksomheder, der bruger suveræn AI med performance i topklasse

Tal med os Kom i gang nu