为AI代理定价，对科技公司来说是个棘手的挑战。本文将为你揭示如何做出最明智的选择，让你的业务真正获益。 AI 代理无疑是非常好的技术。谁能拒绝一个能自主决策、执行复杂任务、包揽员工繁琐工作的智能机器人呢？理论上，AI 代理听起来简直是节约时间与金钱的利器。 然而，理想与现实之间，往往存在不小的鸿沟。 如果你已经迈出了售卖AI 代理的阶段，却被随之而来
据 FinOps 基金会 数据，每年浪费在云上的支出高达 445 亿美元。难怪减少不必要成本对保护利润至关重要。 从何入手？云服务定价是个逻辑起点。 <a href="https://aws.amazon.com" rel="noopener" target
OpenAI 刚宣布两项重大更新。首先，o3 模型价格降低 80%。其次，他们发布了全新模型 o3-p
大型公司之所以同时使用 Network Load Balancer（NLB）和 Application Load Balancer（ALB），是为了在不同类型的工作负载中实现性能、可扩展性和安全性的最优组合。以下是他们组合使用的原因： 为什么混用 NLB & ALB 1.高性能与低延迟NLB：工作在第 4 层（传输层），可以以极低延迟处理每秒数百万请求。
AI 计算正站在一个关键的十字路口。随着 Transformer 模型、实时生成式 AI 以及多模态系统的持续发展，AI 工作负载变得愈发“贪婪”，不断吞噬算力资源，正逐步将现有硬件推向性能极限。 过去几年，RTX 4090 凭借其无可匹敌的性能与性价比，已成为众多 AI 从业者的首选利器，堪称一匹可靠的战马，始终奔驰在最前线。 然而，一匹新战马即将登场。RTX 5090 搭载了下一代显存、
这是一个非常简单的解释，适合那些不想钻研复杂数学公式、但又不愿意把这项核心技术当作“魔法”来接受的人。它当然不是魔法，其实原理非常简单。 你可能已经知道，大语言模型（LLM）其实只是一个统计学上的“下一个词预测器”。它根据前面的词来预测下一个词。至少，训练目标就是如此。尽管如此，LLM 的涌现能力已经远远超越了简单的“预测”。 举个例子，如果一个 LLM 看到 “**一只小狗坐在 …
