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अंतिम अपडेट: September 5, 2026, 6:09 AM ET

AI और ML अनुसंधान

जैसे-जैसे इन्फ़रेंस वर्कलोड प्रशिक्षण से आगे निकल जाते हैं, मेमोरी और स्टोरेज आर्किटेक्चर को विकसित होने के लिए मजबूर होना पड़ रहा है, और MIT Technology Review जांच करता है कि कैसे सिस्टम को पारंपरिक स्टोरेज पदानुक्रम से हटकर, रीयल-टाइम AI अनुप्रयोगों, जैसे हेल्थकेयर एनालिटिक्स, के लिए कम-विलंबता डेटा एक्सेस को प्राथमिकता देनी चाहिए। इस बीच, उन वर्कलोड को चलाने की लागत प्रयोग स्तर पर अनुकूलन को बढ़ा रही है। A/B परीक्षणों के लिए जहां उपचार लागत नियंत्रण से अधिक है, डिफ़ॉल्ट 50/50 विभाजन उप-इष्टतम है, और लागत-आधारित नमूनाकरण भार सांख्यिकीय शक्ति को बनाए रखते हुए खर्च कम कर सकते हैं।

LLM सर्विंग इंफ्रास्ट्रक्चर भी सावधानीपूर्वक समझौतों की मांग करता है। प्रीफिल को डिकोड से अलग करना केवल लगभग एक हज़ार-GPU पैमाने पर लाभदायक होता है, और इसके लिए तीन विशिष्ट शर्तों को पूरा करना आवश्यक है; उस सीमा से नीचे, चंक्ड प्रीफिल अधिक कुशल डिफ़ॉल्ट बना रहता है। डेवलपर पक्ष पर, Power BI Premium के स्थान पर Microsoft Fabric का आना महत्वपूर्ण वर्कफ़्लो परिवर्तन लाता है। Power BI डेवलपर्स के लिए एक उत्तरजीविता गाइड विस्तार से बताती है कि क्या बदला है, क्या समान रहा है, और आगे का रास्ता सुझाती है।

व्यावहारिक संसाधन बाधाएं चतुर समाधानों को बढ़ावा दे रही हैं। डेवलपर्स अब हल्के ऑर्केस्ट्रेशन का उपयोग करके महंगे हार्डवेयर के बिना 10+ समानांतर Claude Code सत्र चला सकते हैं, जैसा कि यहां समझाया गया है। अंत में, एक व्यापक प्रवृत्ति उभर रही है: यूक्रेन से युद्धक्षेत्र ड्रोन डेटा डेटा विक्रेताओं के लिए एक नया बाजार बना रहा है, जबकि AI मॉडल स्वयं भाषा को नया आकार दे रहे हैं—ये दो ताकतें हैं जिनके डेटा के उत्पादन और उपभोग के तरीके पर दीर्घकालिक प्रभाव हैं।