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26件の記事
Azure のエンジニアが、AI システム構築時にスキルとサブエージェントのどちらを選択すべきかを示す実践的な判断基準をブログ記事で明らかにし、再利用性や保守性を重視した設計を推奨している。
vLLM は、次世代の AI モデルが単体ではなくシステムとして機能する「モデル混合時代」への移行が必要だと主張し、その実現に向けた技術的アプローチを提示した。
Hugging Face Blog は、モデルルーティングが単純に見えるが実際には複雑になるケースがあることを解説している。
マイクロソフトは、Foundry や大規模 Copilot プロダクトで数千の AI エージェントを運用するためのインフラと仕組みを発表した。検索をサブエージェント化し、各エージェントに固有のアイデンティティとワークスペースを割り当てるなどの手法を採用している。
Netflix のエンジニアリングチームは、時系列データプラットフォーム向けに Apache Cassandra の広域パーティションを ID 単位で動的に分割する手法を発表し、読み取り遅延を秒からミリ秒レベルに大幅削減した。