👀 家人們,每天看行情、刷大佬觀點,卻從來不開口說兩句?你的觀點可能比你想的更有價值!
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📅 活動時間: 長期有效(月底結算)
💎 參與方式:
用戶需爲首次發帖的新用戶或一個月未發帖的回歸用戶。
發帖時必須帶上話題標籤: #我在广场发首帖 。
內容不限:幣圈新聞、行情分析、曬單吐槽、幣種推薦皆可。
💰 獎勵機制:
必得獎:發帖體驗券
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為什麼現在所有 AI Agent 都在喊多模態、喊工具調用,但真跑起來還是慢、貴、卡?
因為推理的瓶頸根本不是「參數」,而是頻寬。
模型越大、上下文越多、工具鏈越長,真正拖慢的都是 I/O:權重加載、KV cache 傳輸、中間結果的來回搬運。算力夠,頻寬不夠,推理就永遠卡。
這一點上,Inference Labs 做的不是「更快節點」,而是把推理重新拆解成可並行的小塊,交給整個網絡來跑。
單機不再吃完整模型,節點只負責片段,協議把結果拼回去。
推理從「單點執行」變成「網絡吞吐」。
它的形態像兩個東西的結合:
– 去中心化的 Cloudflare:負責分發、調度、快取推理片段
– 去中心化的 AWS Lambda:節點執行邏輯小段、結果自動彙總
給鏈上 Agent 帶來的效果是:
速度不再受限於一張卡,成本不再被單機爆壓,調用鏈越複雜越能看出優勢。
Inference Labs 改的不是模型,而是推理的頻寬層。
這是所有鏈上 Agent 想跑快、想跑便宜繞不開的底層問題。
@inference_labs @KaitoAI