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Coinbase réduit ses dépenses en IA de près de moitié en utilisant les modèles ouverts GLM et Kimi par défaut

GateNews
Actualités de l’industrie de l’IA
Selon le PDG Brian Armstrong, le 29 juin, Coinbase a réduit ses dépenses liées à l'IA de près de la moitié grâce à des optimisations de paramètres par défaut, de routage et de mise en cache, plutôt qu'à des plafonds d'utilisation. L'entreprise a défini des modèles à poids ouverts, dont GLM de Zhipu et Kimi de Moonshot, comme options par défaut via sa passerelle LLM, tandis que 91 % des employés n'ont jamais atteint les limites d'utilisation. Le taux de réussite du cache est passé de 5 % à 60 %, démontrant l'efficacité de l'optimisation au niveau de l'infrastructure.
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