Nghiên cứu
LLM Gateway so với Router so với Inference Provider: Ranh giới kiến trúc
Một giải thích rõ ràng về trách nhiệm của gateway, router, provider và serving-layer dành cho các đội ngũ đang xây dựng hệ thống đa mô hình (multi-model).
CryptoCrypto
Nghiên cứu
Cách TokenLab tăng cường độ tin cậy cho AI API: Hợp đồng, Khả năng quan sát và Độ chính xác của mô hình
Độ tin cậy của AI API phụ thuộc vào các hợp đồng yêu cầu (request contracts) rõ ràng, ngữ nghĩa lỗi hữu ích, khả năng quan sát ở cấp độ yêu cầu (request-level observability) và tính xác thực hiện tại của mô hình. TokenLab coi tất cả những yếu tố đó là một hệ thống thống nhất.
Crypto
Nghiên cứu
Cuộc đua vũ trang về cơ sở hạ tầng AI: Điện toán, Mô hình mở và Sức mạnh tác nhân
Một phân tích chuyên sâu về cách thức cạnh tranh trong lĩnh vực AI đang chuyển dịch từ các bảng xếp hạng mô hình sang hạ tầng tính toán, năng lượng, trọng số mở (open weights), dữ liệu mô hình, định tuyến (routing) và hạ tầng tác nhân (agent infrastructure).
Crypto
Nghiên cứu
TokenLab Fusion: Bằng chứng từ bộ dữ liệu nghiên cứu DRACO Weighted-100
Một phân tích cấp độ nghiên cứu về TokenLab Fusion: bằng chứng ghép cặp weighted-100, các thử nghiệm cắt bỏ validator (validator ablations), hạch toán chi phí, protocol IR, các kiểm soát sử dụng công cụ (tool-use controls) và những bằng chứng vẫn còn cần thiết trước khi đưa ra các tuyên bố về sản phẩm.
Crypto