Waktu refleksi akhir tahun. Belakangan ini saya sedang mendalami Inference Labs, dan arsitektur dsperse mereka menarik perhatian saya. Berikut halnya—ini adalah pendekatan cerdas tentang bagaimana model bahasa besar disusun. Alih-alih menjalankan semuanya melalui pipeline monolitik, sistem memecah proses model menjadi komponen terdistribusi. Pemikiran modular semacam ini penting untuk skala. Anda mendapatkan alokasi sumber daya yang lebih baik, latensi yang lebih rendah, dan fleksibilitas untuk meningkatkan layer individual tanpa harus membangun ulang seluruh tumpukan. Tidak revolusioner di atas kertas, tetapi dalam praktiknya? Ini adalah jenis detail rekayasa yang membedakan proyek yang mampu bersaing dari yang terjebak dalam limbo bukti konsep. Layak untuk dipantau jika Anda mengikuti bagaimana tim infrastruktur menyelesaikan hambatan komputasi di tahun 2025.