Kategori Liputan

AI & Otomasi

Perkembangan model AI, agen otonom, LLM, robotika, dan inovasi kecerdasan buatan dunia.

Laboratorium riset komputasi kecerdasan buatan dengan visualisasi matriks pohon keputusan pada monitor multi-layar

AI & Otomasi 6 menit baca

Penskalaan Komputasi Waktu Inferensi: Rekayasa Monte Carlo Tree Search dan Model Penghargaan Proses pada Penalaran Kompleks

Ketika penskalaan pra-pelatihan model AI mulai membentur batas data berkualitas tinggi, industri komputasi beralih ke penskalaan waktu inferensi. Melalui Monte Carlo Tree Search dan Process Reward Models, model penalaran dialokasikan komputasi dinamis untuk memecahkan problem multi-tahap tanpa halusinasi.

Kurniawan, S.S., M.Si. 11 jam lalu

Ruang kendali operasi agen AI otonom dengan visualisasi pohon keputusan Tree-of-Thought pada antarmuka transparan

AI & Otomasi 7 menit baca

Arsitektur Agen Otonom Multi-Modal dan Self-Reflective Loops: Menembus Batas Eksekusi Alur Kerja Kritis

Transisi dari chatbot reaktif menuju sistem agen otonom multi-modal menuntut dekonstruksi total arsitektur prompting. Melalui mekanisme Tree-of-Thought dan loop refleksi diri otonom, sistem AI mampu mengeksekusi alur kerja enterprise tanpa kegagalan berantai.

Kurniawan, S.S., M.Si. 13 jam lalu

Infrastruktur rak komputasi akselerator AI dengan perutean interkoneksi serat optik berkecepatan tinggi

AI & Otomasi 7 menit baca

Arsitektur Mixture-of-Depths dan Dynamic Routing: Mengoptimalkan Alokasi FLOPs Komputasi LLM Tanpa Degradasi Akurasi

Riset komputasi mutakhir membuktikan bahwa model bahasa skala besar menghabiskan daya pemrosesan yang setara untuk token sepele maupun konsep logis kompleks. Melalui arsitektur Mixture-of-Depths (MoD) dan perutean dinamis, kapasitas komputasi dialokasikan secara selektif per token, memangkas latensi inferensi hingga 50 persen.

Kurniawan, S.S., M.Si. 15 jam lalu

AI & Otomasi 7 menit baca

Arsitektur Model Penalaran Multiturn: Menembus Batas Token Autoregresif dalam Inferensi Kompleks

Analisis mendalam transformasi inferensi AI: bagaimana mekanisme test-time compute, Process Reward Models, dan Monte Carlo Tree Search merombak batas token autoregresif konvensional menuju penalaran multi-turn yang deterministik.

Kurniawan, S.S., M.Si. 1 hari lalu