Moteur d'inférence temps réel : transformer entraîné pour la prédiction dynamique
La troisième partie d'une série d'articles démontre comment un Transformer entraîné peut effectuer des inférences en temps réel sans latence perceptible. L'architecture optimise le cache KV et réduit les appels mémoire de 40 %. Cette avancée rend viable les applications IA ultra-basse latence : robotique, trading haute fréquence, surveillance.
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