Breaking the Host Memory Bottleneck: How Peer Direct Transformed Gaudi’s Cloud Performance
使用 libfabric、DMA-BUF 和 HCCL 在云主机 NIC 上设计类似 RDMA 的性能，以恢复分布式训练可扩展性 文章《打破主机内存瓶颈：如何对等直接转变 Gaudi 的云性能》首先出现在《走向数据科学》上。
ELB Learning Launches AI Roleplay, An Advanced AI Simulation Tool
ELB 为需要速度、一致性和可扩展性的组织提供现代化的角色扮演，让团队为高风险对话做好准备。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
7 Core Aspects Of AI Development For Business Growth
人工智能开发促进业务增长的 7 个核心方面 — 信息图 此信息图重点介绍了旨在实现可扩展性、效率和长期成功的企业人工智能开发的 7 个核心方面。随着人工智能不断改变行业，组织必须采用业务优先的人工智能战略，使技术与实际业务目标保持一致。该信息图解释了基本因素 […]人工智能开发促进业务增长的 7 个核心方面的帖子首先出现在电子学习信息图上。
Carpool Conversations: A Podcast & Game Cards That Build Digital Judgment
Common Sense Media 的 Carpool Conversations 提供了一个简单、可扩展的想法：简短的音频提示，帮助成人和儿童讨论影响学生数字生活的问题。每集时长为两分钟或更短，使用熟悉的语言游戏结构，可以更轻松地开始真正的对话，而无需将其变成讲座。配套资源使其成为家庭或学校使用的绝佳资源：可打印的家庭活动游戏卡。卡片消除了摩擦。没有扬声器。没有技术设置。不，“链接无法加载。”只是一个提示和一个后续问题，可供咨询、班主任、敲钟人或带回家的家庭参与例行准备。为什么这现在很重要学校面临着应对电话、社交媒体冲突、错误信息和人工智能 (AI) 的压力。许多系统默认控制措施：禁令、更
Parallel Track Transformers: Enabling Fast GPU Inference with Reduced Synchronization
基于 Transformer 的大型语言模型 (LLM) 的高效大规模推理仍然是一个基本的系统挑战，经常需要多 GPU 并行性来满足严格的延迟和吞吐量目标。传统的张量并行性会分解跨设备的矩阵运算，但会引入大量的 GPU 间同步，从而导致通信瓶颈和可扩展性下降。我们提出了并行轨道（PT）变压器，这是一种新颖的架构范例，可以重组计算以最小化跨设备依赖性。 PT 实现了高达 16 倍的减少……
Adaptive Learning Platforms: Hype, Reality, And When They Actually Make Sense
自适应学习平台通常被宣传为以学习者为中心且个性化。在实践中，它们最大的价值在于运营效率、可扩展性和性能可见性，这就是为什么它们在某些情况下表现良好，而在另一些情况下却令人失望。这篇文章首先发表在电子学习行业。
What Drives Demand for High-Performance Layer-1 Tokens in Volatile Markets
像 Solana 这样的高性能第一层区块链在 2025 年动荡的加密货币市场中引起了人们的关注。 SOL 的价格徘徊在 180 美元左右，反映出市场对速度和可扩展性比以往任何时候都更加重要。由于比特币价格为 103,000 美元，而以太坊则面临着费用问题，投资者寻求每秒处理数千笔交易且不会出现拥堵的替代方案。在 2.5 万亿美元中 [...]
Serve Robotics to Acquire Diligent Robotics, Expanding Physical AI Platform Beyond the Sidewalk
-收购扩大了 Serve 的自主机器人平台，扩大了最后一英里交付之外的市场机会，并带来非有机收入 -Diligent 的 Moxi 机器人是全国医院中部署规模最大的自主机器人之一：超过 25 个医院设施中的近 100 台机器人完成了超过 125 万次交付，每家医院的年销售额预计在 20 万美元到 40 万美元之间 -利用共同的自主和人工智能堆栈，加速学习、部署、和可扩展性
