Aleph Alpha
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Inteligencia artificial
La nueva librería megakernel de Aleph Alpha reduce la latencia de inferencia MoE en un 200%
Alpha-MoE fusiona múltiples operaciones en un solo kernel persistente para lograr ganancias de velocidad de inferencia de hasta el 200% sobre los kernels basados en Triton en vLLM y SGLang, dirigido a modelos MoE de precisión FP8.
2026-07-09
Análisis en profundidad
Aleph Alpha construye modelo teórico de inferencia para DeepSeek: Derivando rendimiento a partir de primitivas de hardware
Aleph Alpha creó un modelo teórico de inferencia para DeepSeek v3 que estima el rendimiento a partir de parámetros de hardware, analizando compensaciones en configuraciones de GPU para ayudar a los profesionales a optimizar el rendimiento y el costo de modelos MoE grandes.
2026-07-05
Optimización de Inferencia de LLM
Aleph Alpha construye un modelo teórico de inferencia para descifrar el rendimiento de DeepSeek V3 a partir de primitivas de hardware
El modelo teórico de Aleph Alpha predice el rendimiento de inferencia de DeepSeek V3 únicamente a partir de parámetros de hardware, revelando cómo la cantidad de GPU y el ancho de banda de interconexión desplazan el cuello de botella entre cómputo, memoria y comunicación.
2026-07-04
Comentario de Aleph Alpha
El caso contra la enshittification: por qué la IA soberana y especializada supera cada vez a los pilotos genéricos
Aleph Alpha advierte que los pilotos genéricos de IA están socavando la confianza empresarial a través de un patrón de prometer demasiado y cumplir de menos, un fenómeno denominado 'enshittification'. La empresa aboga por agentes de IA soberanos y específicos de dominio, construidos mediante la cocreación cercana con los clientes.
2026-07-03
Arquitectura sin tokenizador
Aleph Alpha presenta T-Free: una arquitectura sin tokenizador para una IA soberana
Aleph Alpha presenta T-Free, una arquitectura LLM sin tokenizador que mapea palabras directamente a vectores. El enfoque ofrece casi siete caracteres por vector frente a los cuatro típicos, reduciendo costos y consumo de energía, mientras mejora el rendimiento en dominios especializados y lenguas de bajos recursos.
2026-07-03