Forschung
LLM Gateway vs. Router vs. Inference Provider: Die Architektur-Grenze
Eine klare Erläuterung der Verantwortlichkeiten von Gateway, Router, Provider und Serving-Layer für Teams, die Multi-Model-Systeme entwickeln.
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Forschung
Wie TokenLab die Zuverlässigkeit von AI APIs stärkt: Verträge, Observability und Model Truth
Die Zuverlässigkeit von AI APIs hängt von expliziten Request-Verträgen, nützlicher Fehlersemantik, Observability auf Request-Ebene und der aktuellen Modellwahrheit ab. TokenLab betrachtet diese als ein einziges System.
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Forschung
Wettlauf um die KI-Infrastruktur: Rechenleistung, offene Modelle und Agenten-Power
Eine Analyse auf Forschungsebene darüber, wie sich der KI-Wettbewerb von Modell-Leaderboards hin zu Rechenleistung, Energie, Open Weights, Modelldaten, Routing und Agenten-Infrastruktur verlagert.
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Forschung
TokenLab Fusion: Erkenntnisse aus dem DRACO Weighted-100 Research Dataset
Eine Analyse von TokenLab Fusion auf Forschungsniveau: der gewichtete 100-Paar-Nachweis, Validator-Ablationen, Kostenrechnung, Protokoll-IR, Tool-Use-Kontrollen und die noch erforderlichen Nachweise vor Produktbehauptungen.
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