Google Cloud outlines an open-source, Kubernetes-native stack for running AI workloads at scale, covering RL post-training, distributed inference, and agent execution. Key components include OpenRL for RL fine-tuning, llm-d 1.0 for distributed inference, KubeRay for distributed Ray workloads, and Agent Substrate plus gVisor for sandboxing untrusted agent code. The Endpoint Picker in llm-d doubled KV cache hit rates from 35% to 70% and cut median time-to-first-token by 70-85% on multi-turn agent workloads. Testing Gemma 4 with OpenRL's RL loops on Harvey.ai's Legal Agent Benchmark lifted accuracy from 50% (SFT) to 70%. The projects are presented ahead of KubeCon + CloudNativeCon North America 2026.
Nguồn: https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/the-open-ai-native-stack-on-kubernetes-from-open-models-to-distributed-inference-and-agents. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000 bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thửUsing Karpenter on AKS or NAP? Power it up to provision to app usage, not requests, with Cast AI’s Karpenter Enterprise Suit for Azure.
This post draws on a talk co-presented with Julien Semaan of Kubex at KubeCon + CloudNativeCon Europe 2026; GitOps Gone Wild: Hardening Delivery Pipelines for…
I priced 30 days of my real Codex usage at API rates. A $100 plan covered $745 of API-equivalent work. Here's the math, the script to run on your own logs, and when the API still wins.
+ a practical learning checklist to learn AI engineering.
Handshake went from launch to $1B in one year pushing the envelope of specialized data for frontier labs. Our first deep dive into a data lab with specific examples across Finance, Bio, and Alignment
Run an LLM locally with Ollama. See how much memory you need, where LM Studio and llama.cpp fit, and how to call the model from code.
...explained visually (with tradeoffs in production).
How agents learn from rewards, why exploration matters, and how to build your first Q-learning agent.
Đang tải bình luận…