
為什麼主流的大型平台都走分散式架構呢?
「分散式架構(Distributed Architecture)」早已成為雲端平台的主流選擇,原因不只是因為它「比較炫」,而是因為它能解決許多現代服務在規模、速度、可靠性上的根本性問題。
「分散式架構(Distributed Architecture)」早已成為雲端平台的主流選擇,原因不只是因為它「比較炫」,而是因為它能解決許多現代服務在規模、速度、可靠性上的根本性問題。
xAI 在7月10日透過 X 平台 (原 Twitter) 全球直播,正式推出全新旗艦人工智慧模型 Grok 4,被譽為「全球最聰明的 AI」。此次發布會由 xAI 創辦人伊隆·馬斯克(Elon Musk)親自領銜,展示 Grok 4 在學術推理、程式設計與多模態應用的突破性進展,直接對標 OpenAI 的 GPT-4o 與 Google 的 Gemini 2.5 Pro。Grok 4 不僅在基準測試中展現壓倒性優勢,更以其「最大求真原則」與多代理架構,重新定義 AI 的應用邊界。
在人工智慧(AI)快速發展的浪潮中,自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)已成為最貼近人類溝通方式的核心技術之一。從語音助理、客服機器人、翻譯系統到大型語言模型(如 ChatGPT),這些應用的背後,都會使用到 NLP 這項技術。
在人工智慧 (AI)、機器學習 (Machine Learning)、以及深度學習 (Deep Learning) 快速發展的今天,GPU 已經成為訓練大型模型時不可或缺的工具。那麼,GPU 與 CPU 到底有什麼不同?為什麼現代的大型 AI 模型幾乎都使用 GPU 來進行運算?
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