实体库 · 期 Buzzwords · 档案重建
EP.12智能体新增 · 待复核
EP.12（2024-08-02）：十万张卡塞进一个 RDMA 网络。档案重建；5 个故事线 / 专题 · 16 个条目 · 讲到 3 个实体。每个故事线 / 专题 / 条目都是库里的一个节点，连到它讲到的机构、App、模型和人。
- 分享日2024-08-02
- 页面xiaopingfeng.com/buzzwords/12/ · 档案重建 · 当期录播后补建的页面，话题 + 备课笔记的链接清单
- 标题十万张卡塞进一个 RDMA 网络
- 一句话xAI 十万卡单 RDMA 网络；用 feature 而非神经元解释模型；BPO 业务交给 agent；集团企业数据 pipeline 的分层
- 规模5 个故事线 / 专题 · 16 个条目 · 讲到 3 个实体
故事线与专题 5 个 · 点标题到页面上的那一节；摘要是页面自己的导语（档案重建的期里是话题）
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流式消息不适合人吸收，需要一层 briefing开场先聊了个信息消费的问题：有一个统一的 inbox、大家都往里 share，是件好事。但光有 inbox 不够。
十万张卡，一个 RDMA 网络xAI 那个集群的工程细节值得记：大量水冷、8 路 HGX 的 GPU。按这个配置算，十万张卡对应的是一万多个节点。
解释模型：从看神经元转向看 feature有工具能比较深入地分析大模型推理时到底发生了什么。做法变了：不再像「用 GPT-4 分析 GPT-2」那篇那样，低层地追究每个神经元在理解什么；而是以 feature 为单位，看这句话激活了模型里的哪些 feature。
把 BPO 交给 agent有人做了个 BPO（业务流程外包）方向的尝试。BPO 的范围就是企业最想外包出去的那些活：客服、记账、支付、电话联络、行政管理、技术支持。
集团型企业的数据 pipeline 该怎么分层大型集团有大量子公司，它们和总部怎么配合，是做企业数据时绕不开的问题。当时的判断是：总部以自己的身份做基础的元数据治理和模型训练，再决定在哪一层把能力暴露给子企业。
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这一期讲到的机构、人、App 和模型 3 个 · 名称匹配（名字在标题里记「主角」，只在正文里记「提及」），待复核；按它们在这一期被讲到的条目数排
被讲到最多的（按故事线 / 专题 / 条目数）
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