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Le metriche demo sono illustrative.","aura-showcase.pillTools":"25+ strumenti","aura-showcase.pillRunning":"in esecuzione","aura-showcase.pillAnalysing":"analisi del codebase","aura-showcase.capabilityToolsTitle":"25+ strumenti","aura-showcase.capabilityToolsBody":"Terminale, ricerca, lint, test, git e altro.","aura-showcase.capabilityMemoryTitle":"Memoria semantica","aura-showcase.capabilityMemoryBody":"Ricorda il tuo codebase e il contesto del team.","aura-showcase.capabilityAgentsTitle":"Orchestrazione multi-agente","aura-showcase.capabilityAgentsBody":"Agenti specializzati collaborano su diversi ambiti.","aura-showcase.guaranteeAuditTitle":"Registro di controllo","aura-showcase.guaranteeAuditBody":"Ogni passaggio è registrato con timestamp.","aura-showcase.guaranteeGuardrailsTitle":"Guardrail","aura-showcase.guaranteeGuardrailsBody":"Politiche, controlli e test vengono sempre eseguiti.","aura-showcase.guaranteeApprovalTitle":"Modifiche al codice con approvazione","aura-showcase.guaranteeApprovalBody":"Rivedi le diff, richiedi modifiche, approvazione finale.","aura-showcase.guaranteeReplayTitle":"Riproduzione deterministica","aura-showcase.guaranteeReplayBody":"Riproduci qualsiasi sessione bit per bit quando qualcosa richiede revisione.","aura-showcase.workflowUnderstand":"Comprendi","aura-showcase.workflowUnderstandCaption":"Leggi retry.ts, individuato bug di timeout","aura-showcase.workflowPlan":"Pianifica","aura-showcase.workflowPlanCaption":"Estrai guard + limita i retry","aura-showcase.workflowImplement":"Implementa","aura-showcase.workflowImplementCaption":"Corretti retry.ts + types.ts","aura-showcase.workflowTest":"Test","aura-showcase.workflowTestCaption":"28 test, 94% di copertura","aura-showcase.workflowVerify":"Verifica","aura-showcase.workflowVerifyCaption":"Esecuzione di lint e typecheck...","aura-showcase.workflowAudit":"Audit","aura-showcase.workflowAuditCaption":"In attesa del riepilogo","aura-showcase.footer":"Agenti autonomi che scrivono codice e tengono traccia","aura-showcase.testsPassing":"superato","aura-showcase.testsFailing":"non superato","aura-showcase.modified":"modificato","aura-showcase.af0854de67":"Aura","aura-showcase.73989d9c59":"In esecuzione","aura-showcase.f9e94338d0":"Analisi del codebase","aura-showcase.d7a484140f":"Workflow","aura-showcase.287fda8114":"Unificato","aura-showcase.80e13549b4":"Copertura","aura-showcase.b71cc78b34":"Estratto isRetryableError","aura-showcase.c37a8a9e2b":"per gestire\n                    timeout di rete, risposte 5xx e condizioni\n                    idempotent-safe. Helper puro, completamente testato.","aura-tech-middles.7fba7d244f":"Percorso critico","aura-tech-middles.1be47ef71c":"Trasversale","aura-tech-middles.92096d78df":"Ingresso","aura-tech-middles.8e05a902ed":"Uscita","aura-tech-middles.49a66c994d":"Agenti integrati","aura-tech-middles.a60792e996":"Ciclo esterno","aura-tech-middles.0dfd4db698":"Ciclo interno","aura-tech-middles.bbd88bff92":"Richiesta in arrivo","aura-tech-middles.a618b4be8d":"Query","aura-tech-middles.a4942c26d0":"SELECT","aura-tech-middles.2cb479aa15":"* FROM","aura-tech-middles.1c255b91e7":"WHERE","aura-tech-middles.2164bde64d":"ORDER BY","aura-tech-middles.82dd2cdf36":"Blocco","aura-tech-middles.271973aefe":"xMidYMid meet","compare-table.ad565d9d01":"Funzionalità","compare-table.65de2e2a3b":"Parziale","core-backend-grid.28419bbb4d":"piano legacy x86","core-backend-grid.8801365b4f":"vettori a 128 bit","core-backend-grid.30d11be033":"mainline stabile x86","core-backend-grid.789796a624":"vettori a 256 bit","core-backend-grid.a94df02c9a":"popcount binario VPOPCNTDQ","core-backend-grid.669cde252c":"512 bit per istruzione","core-backend-grid.5f305d0313":"NEON","core-backend-grid.55abb26f4f":"ARM e Apple silicon","core-backend-grid.45ad5b64df":"popcount NEON","core-backend-grid.3d49729349":"vettori ARM scalabili","core-backend-grid.ed53046b80":"agnostico alla lunghezza","core-backend-grid.7b8cb98313":"scalare","core-backend-grid.b80f0959bf":"riferimento e target di determinismo rigoroso","core-backend-grid.30cffca5a7":"sempre presente","core-backend-grid.ae4b69630a":"CUDA","core-backend-grid.088472395b":"NVIDIA","core-backend-grid.80df4ac0a6":"warp shuffle","core-backend-grid.0da0b5b2d3":"ROCm","core-backend-grid.dc1b9b4bb0":"AMD","core-backend-grid.710cb2ab33":"operazioni wavefront","core-backend-grid.90acb40694":"Metal","core-backend-grid.c99f2d4eed":"GPU Apple","core-backend-grid.c92940c550":"compute shader","core-backend-grid.9663160126":"Vulkan","core-backend-grid.73e0c6ad73":"GPU cross-vendor","core-backend-grid.f5ffade173":"WebGPU","core-backend-grid.b79569bc8b":"GPU del browser","core-backend-grid.4e946026a7":"WASM","core-backend-grid.e4189ae626":"CPU del browser","core-backend-grid.684f532717":"WASM SIMD","core-backend-grid.cef7f9bd36":"FPGA","core-backend-grid.6675322f29":"target di distribuzione, scaffolding di sintesi","core-backend-grid.139ed42413":"operazioni bit native","core-backend-grid.ff221d4752":"CPU","core-backend-grid.a6a6318544":"GPU","core-backend-grid.a8323a2a9b":"Web","core-backend-grid.fb4192a0d1":"Distribuisci","core-backend-grid.89d1921d60":"12 target risolti","core-backend-grid.46bf034dc8":"fallback scalare sempre","core-backend-grid.f8af510ee4":"operatore astratto","core-backend-grid.69b65798fc":"dispatcher runtime, sceglie per chiamata in base a target e policy","core-backend-grid.34544c0fd0":"una definizione di operatore, kernel ottimizzati a mano per ISA. 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Il motore di inferenza offre tre modalità di determinismo e serving di produzione.","core-compiler-pipeline.d1211e546b":"Addestra ed eseguilo","core-compiler-pipeline.c1f65ddb75":"Engine","core-compiler-pipeline.79b41e355f":"Un DSL type-safe per qualsiasi architettura e qualsiasi larghezza di bit. Componi da primitive o da layer esistenti, e aggiungi i tuoi con la stessa infrastruttura di test dei built-in.","core-compiler-pipeline.a6efc62456":"Crea il modello","core-compiler-pipeline.fb001b2c29":"Framework","core-compiler-pipeline.point.e601e75348":"O kernel Rust nativi per runtime","core-compiler-pipeline.point.5ceb39b24b":"Lowering a più livelli con fusione","core-compiler-pipeline.point.f2111d5e47":"QAT, distillazione, distribuito","core-compiler-pipeline.point.718a332ac6":"Kera è l'IR, deterministico","core-compiler-pipeline.point.c3e1e4f561":"Operazioni personalizzate, stesso harness di test","core-compiler-pipeline.point.98fc8e119a":"Qualsiasi tipo di dato, qualsiasi larghezza di bit","core-compiler-pipeline.point.755f118b12":"Creazione di modelli type-safe","core-compiler-pipeline.point.7cd06dba33":"Tre modalità di determinismo","core-compiler-pipeline.point.eb60d5e115":"Importazione ed esportazione ONNX","core-consumer-glyph.6ff4def81b":"Made in Europe, by Dweve","core-consumer-glyph.6399d86459":"Runs on ordinary computers, where supported","core-consumer-glyph.3657360270":"quietly humming along","core-consumer-glyph.d257b8d202":"The engine under everything","core-consumer-glyph.c9e03ad33d":"It can show how it got there.","core-consumer-glyph.640a7da7c7":"Honest answers","core-consumer-glyph.406a67437f":"Can work offline, where supported.","core-consumer-glyph.14c6ece207":"Works offline","core-consumer-glyph.bc44dc107a":"Your things can stay home, in Europe.","core-consumer-glyph.5d1b6753c5":"Stays with you","core-consumer-glyph.c6bb6d4850":"No special computer to buy.","core-consumer-glyph.1eaf8917fa":"Your laptop","core-deploy-postures.29c178eb3e":"Una prova avviata tramite Fabric gestito può informare una successiva transizione a un'operazione Core con licenza, inclusa una proprietà licenziata fisicamente isolata. Fabric gestito di per sé non include Core.","core-deploy-postures.5374777438":"Cosa può trasferirsi lungo il percorso di adozione","core-deploy-postures.e2ed2a98c5":"un percorso di prova, due posture operative con licenza","core-deploy-postures.9738e29dbc":"dove viene eseguito","core-deploy-postures.c5d23bb6c3":"Obblighi sui dati dichiarati per ciascuna postura","core-deploy-postures.b2d96de930":"Concetti di evidenza portabili","core-deploy-postures.7eacdbe1cf":"Piano di transizione controllato","core-deploy-postures.6ada774b6a":"Concetti di revisione familiari","core-deploy-postures.bcb561842d":"Diritti di trasferimento solo dove contrattualmente previsti","core-deploy-postures.08929ccc28":"Nessuna connessione in uscita","core-deploy-postures.d8a6da1592":"Una distribuzione licenziata fisicamente isolata per ambienti che non possono tollerare una connessione esterna. 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La suite di test lo verifica, non è promesso a parole.","core-determinism-console.430f69dd34":"Cambia per richiesta, nessun nuovo deploy.","core-determinism-console.619f51e736":"Modalità di determinismo","core-determinism-console.a18de17231":"una dispatch, tre modalità","core-determinism-console.6909d6900b":"determinismo: rilassato su richiesta","core-determinism-console.95b29a727e":"dispatch: stesso modello intero/fisso in ogni modalità","core-determinism-console.88ca38dd6a":"campionamento: temperatura 0.8, top p 0.95","core-determinism-console.ae57883db7":"core.infer(model, x, determinism=\"creative\", temp=0.8)","core-determinism-console.10d30eb322":"Pieno non determinismo dove desiderato. Campionamento con temperatura, top k e top p. 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Quello che digiti rimane dove puoi vederlo.","core-engine-explainer.e07f4856e2":"Le tue parole restano a casa","core-engine-explainer.b0b7ba4666":"PRIVATO","core-engine-explainer.3356cb70a8":"Mostra il suo lavoro","core-engine-explainer.46f9c77546":"Quando Core ti dà una risposta, può mostrare i passaggi che ha seguito per arrivarci, come un insegnante di matematica che scrive il calcolo. Non devi mai prenderla per fede.","core-engine-explainer.991d9a4959":"Ogni risposta è verificabile","core-engine-explainer.fe453a5f12":"ONESTO","core-engine-explainer.aa05f433cb":"il motore, in parole semplici","core-engine-explainer.18a7efb737":"funziona in silenzio","core-engine-explainer.8baa22b1b5":"Pensa a Core come al","core-engine-explainer.eeff56077d":"motore di un'auto","core-engine-explainer.a2d795d609":"Non tocchi mai il motore. Ma tutto ciò che senti, la velocità, la scorrevolezza, la\n            quiete, deriva da quanto bene è stato costruito. La maggior parte dell'IA è costruita con motori comprati già pronti. Dweve ha costruito il suo, quindi funziona bene su computer normali e tiene le tue cose con te.","core-engine-explainer.1eaf8917fa":"Il tuo laptop","core-engine-explainer.b9d79aee82":"Core, il motore","core-engine-explainer.338de642e9":"Una risposta di cui ti fidi","core-engine-explainer.723a298b99":"Perché sembra diverso","core-engine-explainer.af4b9ee8eb":"Core, il motore silenzioso sotto ogni prodotto Dweve","core-everyday-grid.011979d948":"Semplice da usare, gentile con il portafoglio e tuo per sempre","core-everyday-grid.b53968b90f":"sei semplici motivi","core-everyday-grid.8b9b9baa3b":"cosa significa per te","core-everyday-grid.83c50f4d81":"Dweve è costruito nei Paesi Bassi da persone che rispondono alla legge europea. C'è una vera azienda e un vero luogo dietro il motore che stai utilizzando.","core-everyday-grid.22c2234e11":"Fatto in Europa","core-everyday-grid.eef6f15153":"Usa molta meno elettricità rispetto all'IA che necessita di macchine enormi. Questo mantiene il prezzo basso e significa che una versione gratuita può esistere.","core-everyday-grid.8caa318cf5":"Economico da gestire","core-everyday-grid.bd2e42d365":"Quando ti dice qualcosa, può mostrarti come ci è arrivato, passo dopo passo. Se mai è incerto, lo dice, invece di indovinare e sperare.","core-everyday-grid.b15cdbe75b":"Puoi verificare la risposta","core-everyday-grid.633182038f":"Poiché il motore vive sul tuo dispositivo, continua a funzionare anche quando la connessione cade. Come una calcolatrice, non ha bisogno di chiamare nessuno per fare il suo lavoro.","core-everyday-grid.6c7ac2123a":"Funziona senza internet","core-everyday-grid.75467599a2":"Le tue lettere, foto e domande non vengono spedite a un computer lontano. Restano con te, in Europa, sotto le regole europee.","core-everyday-grid.ffa30cc1d7":"Le tue cose restano tue","core-everyday-grid.fa7b8dfe8c":"Non devi comprare nulla di nuovo o costoso. Se il tuo laptop può mostrarti un video, può eseguire Dweve. La parte intelligente è integrata nel motore, non in una macchina costosa.","core-everyday-grid.a92afb395d":"Nessun computer speciale","core-extras.96d330537a":"Base IR","core-extras.bee831a169":"Substrato","core-extras.61a0822826":"App su Core","core-extras.15438cc098":"non supportato","core-extras.ad565d9d01":"Funzionalità","core-extras.0155bf03e5":"Legenda dei segmenti","core-extras.8b7110078e":"Gruppi di algoritmi per tipo di dati","core-extras.25ab4276a6":"Matrice delle capacità scorrevole","core-hero-glyph.7e35cbabb1":"model.dsl, authoring type-safe","core-hero-glyph.921fa5fef1":"dispatch risolto, kernel nominato","core-hero-glyph.72966a355b":"QAT, AdamW, epoca 30/30","core-hero-glyph.5f2b28c23a":"distillato in uno studente a 1 bit","core-hero-glyph.8006901168":"avx512.vpopcntdq, corsie a 512 bit","core-hero-glyph.9ca9362675":"cella di esecuzione e contratto di replay registrati","core-hero-glyph.66639f7d45":"Binario","core-hero-glyph.5a6d2663ae":"1 bit, XNOR","core-hero-glyph.9edcffff44":"Intero","core-hero-glyph.f827f806fb":"da Int2 a Int64","core-hero-glyph.ab98f5b857":"Fisso","core-hero-glyph.a53e0dae8d":"da Q1.6 a Q127.128","core-hero-glyph.45d3120822":"Bfloat e scalato","core-hero-glyph.3ad190077c":"a scala di blocco e a micro-scala","core-hero-glyph.64435fd82d":"Virgola mobile convenzionale","core-hero-glyph.0ef533dfef":"da FP8 a FP64","core-hero-glyph.fb001b2c29":"Framework","core-hero-glyph.c1f65ddb75":"Motore","core-hero-glyph.886fbe7e58":"addestra, servi","core-hero-glyph.341a20e237":"Compilatore","core-hero-glyph.9b756654f9":"x86_64 avx512","core-hero-glyph.a7cb01023f":"Dweve Core [v1.0.0]","core-hero-glyph.20c7c5522f":"Pronto","core-hero-glyph.e2103ef9f9":"stack di calcolo AI completo","core-hero-glyph.81b16c1ba6":"fondamenta Core Native, Rust","core-hero-glyph.e88aa8b0c0":"BinaryLLM::builder()","core-hero-glyph.bbbb5c5b13":".precision(Binary).backend(Auto).build()","core-hero-glyph.d60bd4ce3c":"formati numerici","core-hero-glyph.5d5c2d3211":"Un unico toolkit","core-hero-glyph.7a39156a34":"12 famiglie target, riferimento scalare","core-hero-glyph.bee831a169":"Substrato","core-hero-glyph.a1fdaa6b2a":"Operazioni","core-hero-glyph.2804d9f16a":"Formati","core-hero-glyph.3dd4db5ce7":"Precisione","core-hero-glyph.f433899bfa":"da binario a virgola mobile convenzionale","core-hero-glyph.437bcb1511":"Energia","core-hero-glyph.5902e88c6f":"dimensionato per attività","core-hero-glyph.275e494e92":"core build --release","core-hero-glyph.a06a582e9d":"PURO CORE NATIVE","core-hero-glyph.f728176786":"12 famiglie di backend","core-hero-glyph.b7b6b08941":"Rust, Python","core-hero-glyph.d5f412e831":"Kera","core-hero-glyph.8d784dbff4":"IR","core-hero-glyph.fe06eb6459":"Scheda","core-middles.7c9a7c0610":"Dettaglio","core-middles.79fd1355be":"Funzionalità","core-middles.4db98af9e3":"Sostituito da","core-middles.d09b744d4c":"Stack di oggi","core-outcome-board.dd5897e441":"Core cambia il substrato, non l'interfaccia che già conosci.","core-outcome-board.ecea9c9372":"Dweve Core","core-outcome-board.0d2ba685c7":"Il solito stack GPU","core-outcome-board.229d54d49e":"un substrato cambia tutti e quattro","core-outcome-board.b83b6fcaeb":"quattro conteggi confrontati","core-outcome-board.d4f78d0814":"fianco a fianco","core-outcome-board.e888ae98e3":"Riproducibile per progettazione","core-outcome-board.ab3a5efee1":"Il determinismo rigido riproduce un risultato bit per bit, su richiesta.","core-outcome-board.f5196f5270":"La conformità viene assemblata dopo che arrivano le domande difficili.","core-outcome-board.33de865a8d":"Traccia di audit","core-outcome-board.03808c4a87":"Europeo per costruzione","core-outcome-board.d4f047c94f":"Solo percorsi dati UE, costruiti e gestiti dai Paesi Bassi.","core-outcome-board.df74dc9154":"I dati finiscono su un hyperscaler straniero sotto legge straniera.","core-outcome-board.5d1cc3c5c6":"Giurisdizione","core-outcome-board.a268e26994":"96% in meno di energia","core-outcome-board.dc2611a7ef":"96% in meno di energia rispetto a uno stack GPU, le stesse risposte a una frazione del costo operativo.","core-outcome-board.14cde65f55":"Uno stack GPU generativo consuma energia a megawatt.","core-outcome-board.437bcb1511":"Energia","core-outcome-board.df25122e42":"Nessun ciclo di approvvigionamento","core-outcome-board.c8839bbfc0":"CPU prima, su server che già possiedi.","core-outcome-board.92009bd04d":"Cluster GPU per cui fai offerte contro gli hyperscaler.","core-outcome-board.b76ab65957":"Hardware","core-precision-spectrum.263290aaa2":"Da 1 a 2 bit","core-precision-spectrum.9132883f83":"Binario e ternario","core-precision-spectrum.45c12b92c8":"Bit compressi, {-1, 0, +1}","core-precision-spectrum.d808ff50f2":"Int16 o Int32","core-precision-spectrum.201e6efbd6":"XNOR + POPCNT, bit matmul","core-precision-spectrum.aaf819444d":"Ricerca su edge e bit a basso consumo. Parte della storia del 96% in meno di energia.","core-precision-spectrum.2b968cd0cd":"Da 2 a 8 bit","core-precision-spectrum.49014cc718":"Intero e virgola fissa","core-precision-spectrum.1c957b17ad":"Int2, Int4, Int8, Q1.6 a Q127.128","core-precision-spectrum.f4753a4dee":"Int32","core-precision-spectrum.0c2128c018":"GEMM quantizzato, notazione Q, bit plane","core-precision-spectrum.4f63826b55":"Inferenza quantizzata e virgola fissa deterministica.","core-precision-spectrum.0bf2ba3f0b":"Da 8 a 16 bit","core-precision-spectrum.1da3862358":"Virgola fissa adattiva","core-precision-spectrum.0ea6a3e3d7":"Q8.8, Q12.4, scala intera per gruppo","core-precision-spectrum.91be0f9517":"GEMM intero adattivo","core-precision-spectrum.d538378ee5":"Layer interni di training e sensibili alla precisione.","core-precision-spectrum.ed53858f8c":"Da 32 a 64 bit","core-precision-spectrum.0ce3a3e995":"Virgola fissa ampia ed esatta","core-precision-spectrum.0ef533dfef":"Q31.32, Q63.64","core-precision-spectrum.ab15483521":"Virgola fissa ampia o esatta tramite Numerus","core-precision-spectrum.702f4ecaf1":"Instradamento aritmetico esatto","core-precision-spectrum.f475bf8ba6":"Contratti di determinismo e controlli di riferimento.","core-precision-spectrum.b9c8c2f62d":"23 famiglie numeriche, nessun percorso FP interno","core-precision-spectrum.9f87638733":"storage != accumulator","core-precision-spectrum.9e092dda4f":"Storage","core-precision-spectrum.c47d1e40dc":"Accumulatore","core-precision-spectrum.d5617d27c9":"Kernel","core-precision-spectrum.79185beb20":"Caso d'uso","core-precision-spectrum.a496a5978a":"Scegli storage interno, accumulatore e policy di dispatch per operatore. L'input floating esterno viene convertito al confine prima che il compilatore abbassi il mix al target.","core-precision-spectrum.0994283f22":"Ogni rappresentazione interna è un cittadino di prima classe, integrata nell'operatore piuttosto che configurata a posteriori.","core-precision-spectrum.fdd021a46a":"Da binario a virgola fissa adattiva","core-stack-replacer.5d72c83534":"Basato su Kera, deterministico per progettazione","core-stack-replacer.14ff506396":"Lo stesso lavoro, svolto da un unico motore che possiedi, invece di un mucchio di strumenti di fornitori incollati insieme.","core-stack-replacer.30e9fdb050":"Framework, motore e compilatore in uno","core-stack-replacer.ecea9c9372":"Dweve Core","core-stack-replacer.9ab7d0b644":"Con Dweve Core","core-stack-replacer.eaa082ced6":"Cinque cicli di aggiornamento, cinque superfici di sicurezza, cinque punti in cui può rompersi.","core-stack-replacer.9634869d88":"Il tuo stack attuale","core-stack-replacer.8a887faa8c":"un unico fornitore responsabile","core-stack-replacer.6d0ed26dcb":"5+ strumenti, sostituiti da 1","core-stack-replacer.7dc5dd46fe":"consolidamento dello stack","core-stack-replacer.5ece93d530":"Ogni risultato può essere riprodotto e verificato.","core-stack-replacer.90045a604c":"Verificabile per costruzione","core-stack-replacer.4b0752aa34":"I dati restano in Europa, su infrastrutture che controlli.","core-stack-replacer.0d4dc7b340":"GDPR per progettazione","core-stack-replacer.084ec1799f":"Nessuna acquisizione di GPU, nessuna guerra di offerte con gli hyperscaler.","core-stack-replacer.1f4829404a":"Funziona su server che possiedi","core-stack-replacer.c6658e7d64":"Un contratto, una linea di supporto, un ciclo di aggiornamento.","core-stack-replacer.e5ca29bede":"Un unico fornitore responsabile","core-stack-replacer.08e1de63e8":"Codice di colla","core-stack-replacer.a1632dbce6":"Quantizzatori","core-stack-replacer.6b57120d9f":"Strumenti ONNX","core-stack-replacer.ae4b69630a":"CUDA","core-stack-replacer.148fb3e1f0":"NumPy","core-stack-replacer.98a2e30eeb":"PyTorch","page-breadcrumb.c766e66518":"Percorso di navigazione","page-toc.7e439c353e":"In questa pagina","product-core.e2ae20d9ae":"Rust","product-core.6e3604888c":"Python","product-core.b95944cf8b":"Core, ingegneria","product-core.20ccbc66c1":"Core puro su Kera","product-core.f9743247fa":"Leggi la documentazione","product-core.51095bb5db":"Core nativo con seed","product-core.20a89915f1":"Core nativo puro","product-core.199e776d2c":"PURO SU KERA","product-core.7b2513bac6":"FLOAT CON SEED","product-core.a06a582e9d":"NATIVO PURO","product-core.20289a428e":"Motore di inferenza","product-core.0b916629af":"Il formato di archiviazione non è del tipo accumulatore","product-core.9132883f83":"Binario e ternario","product-core.a7e44d0843":"Target di backend","product-core.769357157b":"Formati numerici","product-core.fce42136e9":"Virgola fissa","product-core.287621e2bd":"76 CATEGORIE","product-core.67c0805d6b":"2.900+ OPERAZIONI","product-core.16dd3a5175":"Precisione progressiva","product-core.63deca910c":"Trainer","product-core.a1fdaa6b2a":"Operazioni","product-core.0ac44a1447":"2.900+ in 76 categorie","product-core.327a55f82d":"Distribuzione","product-core.6af74613cf":"Costruito in Europa","product-core.4a86080d67":"Spindle","product-core.485a04fef4":"Nexus","product-core.0fed3b96cc":"Loom","product-core.48cd18dabc":"I tuoi dati","product-core.a010de5c61":"Fabric","product-core.68836c550e":"Core","product-core.fe0a091fdb":"Prodotti","product-core.8c105a0922":"Dweve Core, la macchina AI completa","product-core.f147a72faf":"Dweve ha costruito l'intera macchina","product-core.0e981ffcec":"sotto l'AI","product-core.d2a23ae7f7":"Dweve Core è uno stack di calcolo AI completo per training e inferenza. La maggior parte delle piattaforme AI copre solo una parte e affida il resto ad altri fornitori. Core mantiene authoring del modello, training, inferenza, kernel, dispatch e distribuzione in un unico sistema coerente. Su carichi di lavoro binari supportati, Core consuma il 96% in meno di energia rispetto a uno stack GPU.","product-core.da4a6496f4":"Scopri cosa significa copertura","product-core.90214883b6":"Parlaci","product-core.50d50d930a":"La macchina implementata","product-core.d7657a2d2e":"COPERTI","product-core.7397c035e7":"25 famiglie di formati numerici registrati","product-core.1328312aa9":"12 famiglie di target di backend","product-core.59900d07c9":"Implementazioni","product-core.0f07eee169":"circa 408K, ottimizzate a mano","product-core.fd61c5e2a2":"96%","product-core.83298d25e6":"meno energia rispetto a uno stack GPU","product-core.6863648b18":"Su carichi di lavoro binari supportati.","product-core.b00503c674":"Fondamenta di esecuzione","product-core.71f8e7976e":"Core Native + Core su Kera","product-core.34a03b7e27":"I sistemi parziali creano dipendenza permanente","product-core.82acdea9d9":"Il file è tuo,","product-core.b917e77b63":"lo stack no","product-core.b0dcc14813":"ARTEFATTO DI PROPRIETÀ","product-core.8cd46966cc":"STACK DEL FORNITORE","product-core.8f27a7c87e":"LORO","product-core.7921747884":"LE LACUNE SI ACCUMULANO","product-core.edcf9523bd":"Dove entra la deriva","product-core.7e7856ca60":"cinque passaggi di consegna familiari","product-core.7be9875ef9":"Deriva del framework","product-core.9df4d65bb4":"La definizione e l'esecuzione gradualmente divergono.","product-core.fd156c644a":"Passaggio di quantizzazione","product-core.6f0ca4dfaf":"La compressione vive nello strumento di qualcun altro.","product-core.13a075c914":"Migrazione in runtime","product-core.3546ad8453":"Nuovo hardware, nuovo sistema di servizio, nuovo comportamento.","product-core.1206b26b69":"Blocco dell'acceleratore","product-core.9bef5e9ee3":"La roadmap del fornitore diventa la tua roadmap.","product-core.8afb820ddb":"Frammentazione dell'audit","product-core.9427e1ad46":"Nessun singolo sistema può spiegare il risultato.","product-core.8ceebd83d0":"l'artefatto è di proprietà","product-core.513ffac9ec":"l'operazione non lo è","product-core.4f1e9acda7":"La dipendenza persiste perché lo spazio computazionale sottostante è solo parzialmente coperto.","product-core.98fc5acbea":"L'implementazione è l'asset strategico","product-core.198874754e":"Migliaia di percorsi di esecuzione","product-core.eef0e3251d":"Core mantiene le modifiche in larghezza numerica, packing, hardware e distribuzione all'interno di un unico sistema di implementazione. Un algoritmo non diventa un prodotto diverso perché passa da un server x86 ad ARM, una GPU, un browser o un target specializzato. L'operazione rimane nominata, ispezionabile e di proprietà durante tutto il trasferimento, e ogni percorso è registrato anziché dedotto da un'etichetta di formato.","product-core.02fe20a477":"Il registro delle implementazioni copre più di 2.900 operazioni, 76 categorie di operazioni e 25 famiglie di formati numerici registrati. Ogni percorso è determinato su nove dimensioni: algoritmo, tipo di dato, larghezza, packing, accumulatore, backend, set di istruzioni, politica di dispatch e modalità di determinismo. Il contratto di rappresentazione mantiene queste scelte numeriche e fisiche legate all'operazione.\n\nLa visualizzazione qui sotto fissa la maggior parte di queste dimensioni così che una piccola fetta rappresentativa rimanga leggibile. Il conteggio descrive un registro di celle e contratti concreti, non un'affermazione che un'etichetta di formato o un badge di capacità generico spieghi da solo un percorso di esecuzione.","product-core.17f64286ad":"REGISTRO DI PROPRIETÀ","product-core.544880cdf9":"NOVE DIMENSIONI","product-core.0456893757":"UN SISTEMA","product-core.f62e149ac3":"Le dimensioni di esecuzione","product-core.d619b53c0b":"ciò che determina realmente un'esecuzione","product-core.3111525fc0":"Algoritmo e primitiva","product-core.9b7ccfcd90":"Cosa viene calcolato.","product-core.d7aece1b06":"Tipo di dato e larghezza","product-core.d3f255e763":"Cosa lo trasporta, a quale precisione.","product-core.b738e97c7b":"Packing e accumulatore","product-core.3bf512876f":"Come viene memorizzato, come viene sommato.","product-core.5e0ace38bb":"Backend e set di istruzioni","product-core.cede572419":"Dove viene eseguito, su quale percorso reale.","product-core.b1de2e6350":"Dispatch e determinismo","product-core.85108cb858":"Quale percorso viene scelto, sotto quale contratto.","product-core.56ccbf3637":"le caratteristiche sono coordinate","product-core.9145e778aa":"la matrice è l'asset","product-core.966a426d51":"Il campione è piccolo perché il registro delle implementazioni non lo è.","product-core.d5a76c53ce":"Un algoritmo sopravvive a ogni vincolo","product-core.14aa4787c1":"Cambia la condizione,","product-core.e53081b053":"non la proprietà","product-core.79d87dc6f5":"STESSO ALGORITMO","product-core.36877e83b2":"NUOVO VINCOLO","product-core.f50f43301e":"UN PROPRIETARIO","product-core.5844e8c26a":"Cosa innesca una modifica","product-core.0f7b66aa21":"dentro Core, non tra fornitori","product-core.8b925e7f54":"Modifiche alle condizioni","product-core.b06c216be9":"Arriva una nuova larghezza, packing, host o contratto.","product-core.9a179fcfe0":"Il contratto dell'operatore regge","product-core.7f753c72b7":"L'operazione mantiene il suo significato.","product-core.19568c8813":"Il kernel viene riselezionato","product-core.62ba6aae0f":"La macchina sceglie il percorso per la nuova cella.","product-core.a4d8e86776":"Il dispatch viene registrato","product-core.3de33b80a1":"Quale codice è stato eseguito, su quale macchina, dichiarato.","product-core.8e2e4938e5":"Il modello rimane","product-core.67fbada1de":"Stesso asset, stesso proprietario, nuova condizione.","product-core.de87d611c5":"i vincoli ruotano","product-core.2c30d5143d":"la responsabilità no","product-core.e0aa475c59":"La prima assunzione ereditata che Core rimuove è che un singolo tipo di dato debba dominare tutto.","product-core.a0ee3412ba":"Nessun tipo di dato privilegiato","product-core.05bcb567d0":"Il lavoro sceglie","product-core.3d43793e52":"la rappresentazione","product-core.87b30414d7":"DA BINARIO A FLOAT","product-core.445d9dee45":"MISTO PER OPERAZIONE","product-core.0c7205b714":"NESSUN CENTRO DI FORMATO","product-core.7e28cf393d":"La scala delle rappresentazioni","product-core.4aac49e8f5":"ogni gradino è di prima classe","product-core.a54ec2a121":"nessun formato è un fallback","product-core.10b75222e5":"nessun piolo è una funzionalità di ricerca","product-core.ea05cefbe3":"Il processore dovrebbe essere sostituibile quanto il tipo di dato.","product-core.25f7fcb5e0":"Nessun processore privilegiato","product-core.be26c3955a":"L'hardware è una destinazione","product-core.717ca7bbbb":"per l'operazione","product-core.3359ea50ca":"Core non tratta un ecosistema di acceleratori come la definizione di IA e tutto il resto come una versione minore. Le sue operazioni hanno implementazioni di riferimento scalari e percorsi specifici per target su backend CPU, GPU, FPGA, browser e deployment supportati. Il runtime seleziona un'implementazione in base alla macchina disponibile e alla policy associata al lavoro.","product-core.a826ede432":"Un processore x86 moderno può usare le sue istruzioni vettoriali. ARM e Apple silicon possono usare i loro percorsi nativi. Le GPU NVIDIA, AMD e Apple possono usare i rispettivi backend.\n\nL'esecuzione nel browser può usare WebAssembly o WebGPU dove appropriato. I programmi di deployment possono puntare a hardware specializzato. Il processore è una destinazione per l'operazione. Non è il proprietario del modello.","product-core.ff886f5f45":"FLOOR SCALARE","product-core.29831008f0":"PERCORSI TARGET","product-core.879abeb654":"CONSAPEVOLE DELLE POLICY","product-core.d4af42d25b":"Quattro famiglie di destinazione","product-core.65141f503b":"fratelli, non satelliti","product-core.ff221d4752":"CPU","product-core.04894c32d7":"Vettori x86, percorsi nativi ARM e Apple silicon.","product-core.6f5b01580c":"nativo","product-core.a6a6318544":"GPU","product-core.35cc0baf6a":"GPU NVIDIA, AMD e Apple sui loro backend.","product-core.f95b5fe233":"fratello","product-core.54a2cf5e63":"Browser","product-core.e3cac92a1f":"WebAssembly o WebGPU dove appropriato.","product-core.939bb46a04":"locale","product-core.3a9f261fe3":"Hardware specializzato per programmi di deployment.","product-core.0e8a3ad980":"target","product-core.f94f7fdfdb":"nessun sole centrale","product-core.28c5cd473f":"nessun satellite degradato","product-core.29d9540493":"Le etichette di target generiche sono facili. Possedere il percorso reale è più difficile.","product-core.bbdbbb57f7":"Hai eseguito questo progetto","product-core.70b4b6f0fa":"Il nuovo requisito IA","product-core.banner.business.headlineAccent":"sembrava piccolo.","product-core.6084d7d3bb":"Il tipo di dato non era supportato, l'hardware target è cambiato e il quantizzatore richiedeva un altro runtime.","product-core.d86a452254":"Lo stack di serving non poteva riprodurre il risultato. Procurement ha aperto un'altra revisione del fornitore.","product-core.c4b70b47cf":"Intorno a un piccolo requisito","product-core.29ca16fd06":"Il tipo di dato non era supportato","product-core.19f00e84cd":"Il quantizzatore richiedeva un altro runtime","product-core.d7dac23d19":"Il risultato non poteva essere riprodotto","product-core.f2f225a299":"Procurement ha aperto un'altra revisione","product-core.36b38b2e56":"Non hai aggiunto una funzionalità. Hai esposto un altro buco nella macchina.","product-core.60cc267a6f":"Core, The Complete AI Machine","product-core.526130b0ff":"Ottimizzato a mano significa che qualcuno possiede il risultato","product-core.d628269575":"La copertura è codice,","product-core.9dff592837":"non un badge di capacità","product-core.75208753ab":"Un'API ampia è facile da pubblicizzare. Il possesso a livello di macchina è molto più difficile. Core non conta un'operazione come coperta solo perché un'implementazione generica compila su un altro target. I percorsi supportati sono implementati e ottimizzati per la loro combinazione effettiva di operazione, rappresentazione, packing, backend e set di istruzioni.","product-core.20d50c23a5":"La moltiplicazione di matrici binarie su AVX-512 non è trattata come moltiplicazione di matrici in virgola mobile con valori più piccoli. Le operazioni a bit impacchettati usano le istruzioni bit disponibili sulla macchina. Le operazioni intere e a virgola fissa usano l'accumulatore e il comportamento di overflow corretti.\n\nI percorsi GPU usano la struttura di esecuzione del target. Le implementazioni scalari restano presenti come riferimento e floor universale. Questo crea una risposta responsabile a una domanda semplice: quale codice ha effettivamente eseguito questa operazione su questa macchina? Core può nominare il percorso.","product-core.efe1c2f148":"CELLA OTTIMIZZATA","product-core.1daab8478c":"FLOOR SCALARE","product-core.6ef809a467":"PERCORSO NOMINATO","product-core.59b230b959":"Cosa possiede una cella coperta","product-core.7c6d405f6a":"implementazione, non aspirazione","product-core.548b94b660":"L'operazione","product-core.4bfb7a3d7a":"Scritta per ciò che viene effettivamente calcolato.","product-core.e534aa5c63":"La rappresentazione","product-core.84dfe47b52":"Istruzioni bit per i bit, non float scalati.","product-core.579e554464":"L'accumulatore","product-core.a94ebfb2b1":"Comportamento di overflow corretto, by design.","product-core.6305531fce":"Il set di istruzioni","product-core.3c2e065061":"Kernel NEON scritti per l'architettura vettoriale di ARM.","product-core.46c8fe7c4d":"quale codice è stato eseguito qui?","product-core.83abfb9eb8":"Core può nominarlo","product-core.a2604f177c":"Questo possesso deve continuare oltre il kernel e lungo l'intero ciclo di vita del modello.","product-core.132d62a09b":"Una macchina dalla definizione all'inferenza","product-core.d4b31873bb":"Nessun cambio di proprietario","product-core.669c4098ca":"a metà","product-core.84789f2cc1":"DA ESEGUIRE","product-core.217f153196":"NESSUN EXPORT DI COLLANTE","product-core.23a7d6b04a":"UN SOLO PASSPORT","product-core.95b5b6c8fb":"Un ciclo di vita, un sistema","product-core.1d0854e923":"le stazioni che il modello non lascia mai","product-core.fb001b2c29":"Framework","product-core.03670bcde0":"Il modello è creato in termini Core.","product-core.3146e94d30":"Addestrato per la rappresentazione che utilizzerà.","product-core.254eb14985":"Eseguito dal sistema che lo ha addestrato.","product-core.48f91366c8":"Dispatcher","product-core.eba0a83fe5":"Instradato al percorso ottimizzato per l'host.","product-core.e0264861a9":"Verifier","product-core.eb8e4c9808":"Testato e riprodotto nella stessa macchina.","product-core.434332eb3f":"import ed export esistono","product-core.7b794a9127":"come confini, non come collante","product-core.f6baa7b9b9":"Una volta che il ciclo di vita è coerente, la variazione può diventare un contratto piuttosto che un incidente.","product-core.a42ca81f48":"Tre contratti onesti di determinismo","product-core.ccca1fdffc":"Puro dove nativo,","product-core.93c2809a14":"floating puro dove opzionale","product-core.2a983b9ece":"Core dichiara il contratto del percorso che è effettivamente eseguito. I percorsi binari, ternari, interi con e senza segno, a virgola fissa, adattivi ed esatti di Core Native sono puramente deterministici dove coperti, senza seed. I percorsi floating, bfloat, block-scaled e microscaled di Core Native utilizzano replay con seed. Core opzionale su Kera rende puramente deterministici anche i percorsi supportati in quelle famiglie floating.","product-core.6905f96c11":"Un flusso di lavoro regolamentato a bassa bitness, in formato Q o adattivo può richiedere un replay Core Native bit-identico. Un flusso di lavoro in famiglia floating può utilizzare un seed fissato e una registrazione completa sotto Core Native. Il campionamento creativo rimane una scelta di generazione separata.\n\nUna distribuzione che richiede esecuzione floating puramente deterministica bfloat, block-scaled, microscaled o convenzionale può utilizzare Core su Kera e rimuovere il seed. Questi sono contratti dichiarati diversi per la cella selezionata, non nomi di marketing intercambiabili per ogni risposta ripetuta.","product-core.b85d6069ef":"NATIVO PURO","product-core.b0a7b16645":"FLOAT CON SEED","product-core.f6d05766e4":"PURO SU KERA","product-core.d799294b1e":"Tre contratti di esecuzione","product-core.fc432e1a5b":"il percorso selezionato indica quale si applica","product-core.4d34cd2025":"Percorsi binari, interi, Q, adattivi ed esatti. Nessun seed.","product-core.341d953e69":"puro","product-core.7b1e96ec4c":"Replay floating, bfloat, block-scaled e microscaled.","product-core.c0ac484241":"con seed","product-core.a0cb0c8c3e":"Percorsi supportati in famiglia floating, nessun seed richiesto.","product-core.8151325dcd":"puro-float","product-core.d3fecc3707":"il campionamento creativo è separato","product-core.68112ac8dd":"mai ereditato per caso","product-core.0e058b0736":"Quando il comportamento cambia, un solo sistema dovrebbe ancora possedere la spiegazione.","product-core.6e190fd575":"Un sistema responsabile","product-core.99a07c1bc1":"Nessuna catena di fornitori","product-core.ceff9ee1f5":"che punta al livello successivo","product-core.d43eebcf5f":"Quando un risultato di produzione cambia in uno stack frammentato, la responsabilità è distribuita. Il framework incolpa l'exporter. L'exporter incolpa il runtime. Il runtime incolpa il kernel. Il kernel incolpa il driver. Il driver incolpa l'hardware. Core porta queste responsabilità all'interno di un unico sistema.","product-core.167e4e83b5":"La definizione del modello, le scelte numeriche, il backend selezionato, il percorso di dispatch, la modalità di determinismo e il record di esecuzione risultante possono essere esaminati insieme. Ciò non significa che ogni dipendenza esterna scompaia. Le fonti di dati, le applicazioni, i sistemi operativi e l'hardware esistono ancora.\n\nSignifica che la macchina AI stessa ha un unico confine responsabile. Una revisione può chiedere quale implementazione è stata eseguita, su quale target supportato e sotto quale contratto di replay, senza dover ricostruire la risposta dai sistemi interni di più fornitori.","product-core.87053d7dda":"UN SOLO DOSSIER","product-core.816d71406a":"UN SOLO CONFINE","product-core.8643aa2cd1":"NESSUNA CATENA DI COLPE","product-core.e02b627fa1":"Il dossier di esecuzione","product-core.8d83a9d118":"esaminato insieme, non tra fornitori","product-core.68c2cc7f0c":"Modello","product-core.014f0abf1b":"La definizione e le sue scelte numeriche.","product-core.a1d03bb339":"Contratto numerico","product-core.40b32720da":"Rappresentazione, larghezza, accumulatore, modalità.","product-core.3865332f3e":"Kernel e host","product-core.abe905fefa":"Il percorso selezionato e la macchina su cui è stato eseguito.","product-core.c0f85d6679":"Replay","product-core.47fd10def6":"Il record che consente di esaminare nuovamente l'esecuzione.","product-core.833cec92f5":"le esternalità esistono ancora","product-core.aa0f5f9bd1":"la macchina risponde come una sola","product-core.9d9874500e":"Core mantiene una sola macchina AI, ma ha due posture di esecuzione.","product-core.9e0bd0c046":"Core Native e Core su Kera","product-core.663109b877":"Una macchina,","product-core.9d85e595eb":"profondità diversa sotto di essa","product-core.fa58bf046b":"CORE NATIVE","product-core.830303b35d":"CORE SU KERA","product-core.d58a424bc5":"GATE DI LICENZA","product-core.ee00175c08":"Due posture, a confronto","product-core.9c5763c539":"la profondità cambia, Core no","product-core.3336470652":"Core è la macchina in entrambe","product-core.ebb434bc3e":"Kera è la fondazione più profonda","product-core.6ef01fa1c5":"Entrambe le posture dovrebbero consentire al deployment di muoversi senza sostituire il sistema AI.","product-core.bc254c7b68":"L'hardware può cambiare senza sostituire il sistema AI","product-core.782acf270e":"Cambi hardware","product-core.1aeb592061":"il sistema resta","product-core.c953e81101":"Le decisioni infrastrutturali non dovrebbero forzare una riscrittura del modello. Core mantiene il modello, la superficie operativa, il design numerico e il contratto di esecuzione all'interno dello stesso sistema mentre la postura di deployment cambia. Il backend selezionato può differire. L'organizzazione non deve ricostruire lo stack AI attorno ad esso.","product-core.a573487e5a":"Un team con licenza può operare Core su cluster o workstation controllati dall'organizzazione. Un programma regolamentato può richiedere un ambiente completamente isolato. Un prodotto può spostare parte della sua inferenza al edge, mentre un'applicazione browser può richiedere un target di esecuzione locale.\n\nCore mantiene queste posture operative con licenza all'interno di una sola macchina senza affermare che ogni backend supporta ogni cella. Core non è un prodotto managed-service. La licenza descrive una postura operativa e il suo ambito supportato, non una pretesa su ogni possibile target o workload.","product-core.eb021533f0":"STESSO MODELLO","product-core.2316edbfbb":"STESSO CONTRATTO","product-core.a142214a05":"POSTURA DIVERSA","product-core.52fa3a4811":"Quattro posture, una macchina","product-core.be36bd50a5":"il backend si muove, Core no","product-core.89ecc6294c":"Cluster privato","product-core.3cde14c0a6":"Concesso in licenza su infrastruttura controllata dall'organizzazione.","product-core.5bb09e521d":"I tuoi server","product-core.2629c119a0":"Su sistemi controllati dall'organizzazione.","product-core.ad88b6e319":"Edge e browser","product-core.9baeb4d98a":"Esecuzione locale dove vive il prodotto.","product-core.64a176e362":"Isolato","product-core.d1646580eb":"Nessuna dipendenza esterna consentita, sempre Core.","product-core.4b75d4c2d8":"le celle non supportate sono delineate","product-core.b7538b8454":"mai riempite silenziosamente","product-core.de97fed5b0":"Per le organizzazioni europee, il controllo sulla macchina fa parte del controllo sull'AI.","product-core.12f9b5a961":"Progettato per il controllo europeo","product-core.f4f6064789":"La sovranità inizia","product-core.fe9ab7ca62":"sotto l'applicazione","product-core.78ba7bc051":"Core è progettato e costruito nei Paesi Bassi. È concesso in licenza per l'operazione diretta su sistemi controllati dal cliente, su target locali ed edge supportati, o in ambienti isolati dove le dipendenze esterne non sono consentite. Non è incluso in Fabric managed. L'origine europea non crea conformità da sola; crea controllo sulla macchina che svolge il lavoro.","product-core.92d14d571c":"Lo scopo non è mettere un'etichetta europea su una base tecnica straniera. Lo scopo è dare alle organizzazioni europee il controllo sulla macchina reale che costruisce ed esegue la loro AI: il framework, il motore di addestramento, il sistema di inferenza, il modello numerico, i percorsi hardware e il registro operativo.\n\nL'origine europea non crea automaticamente conformità. Crea controllo. Quel controllo consente a un'organizzazione di ispezionare il confine che svolge il suo lavoro supportato e decidere dove opera la macchina. La conformità dipende ancora dalle regole, dalle evidenze e dalle scelte di deployment dell'organizzazione.","product-core.49c99728a8":"COSTRUITO IN NL","product-core.12c83b8493":"CONTROLLO OPERATORE","product-core.d8e367f9e1":"ISOLATO","product-core.5f7d6a39e9":"Cosa copre il controllo","product-core.efbe302f5c":"i livelli sotto l'applicazione","product-core.a59ba24d63":"NL","product-core.b284f94827":"origine","product-core.370388aad7":"Progettato e costruito nei Paesi Bassi","product-core.c82d1b09cf":"EU","product-core.aa520898d5":"percorso dati","product-core.1828ba692d":"Operazione controllata dal cliente con licenza","product-core.922cce49ed":"tuoi","product-core.96973e261b":"chiavi e sistemi","product-core.367762b82f":"Posture controllate dal cliente supportate","product-core.458a3e3d45":"air-gap","product-core.4ee64af0b2":"isolamento","product-core.834be89ee5":"Nessuna dipendenza esterna dove richiesto","product-core.87f0fa38f4":"non un'etichetta su una base straniera","product-core.545cae588f":"controllo sulla macchina stessa","product-core.d93e245c82":"Ogni prodotto Dweve eredita la stessa macchina.","product-core.7c8547722e":"Core nello stack Dweve","product-core.2964fea65d":"Otto prodotti, una macchina","product-core.b9056779b2":"nulla ricostruito","product-core.7ae5ddaa6b":"UNA MACCHINA","product-core.fafd79ebb3":"OTTO PRODOTTI","product-core.f4a1774adc":"NULLA RICOSTRUITO","product-core.193800376f":"Cosa eredita ogni prodotto","product-core.58f2d59aa9":"la stessa macchina, lavori diversi","product-core.1b37f71b67":"Cognizione in 528 specialisti di dominio.","product-core.aef2a2ef5e":"Gli specialisti dentro le organizzazioni esecutive.","product-core.14b725b1a1":"Spindle e Mesh","product-core.1733854a1e":"La pipeline di conoscenza e i carichi di lavoro distribuiti.","product-core.0a0e4949b1":"Aura e Fabric","product-core.a449dc8fe5":"Il lavoro di sviluppo locale e la superficie umana.","product-core.df36bbade5":"problemi diversi sopra","product-core.b3207579ca":"una macchina sotto","product-core.0637dc7369":"Porta il vincolo che rompe il tuo stack attuale e guardalo restare un unico sistema.","product-core.c4b3b20c7f":"Porta il vincolo che rompe il tuo stack attuale.","product-core.c4c9acb42d":"Un nuovo datatype. Una larghezza numerica inferiore. Un modello di packing diverso. Una distribuzione solo CPU. Un target browser. Un contratto deterministico. Un ambiente regolamentato. Un processore diverso. Verifica se il tuo sistema AI esistente rimane un unico sistema quando il vincolo cambia. Poi esegui lo stesso requisito attraverso Core.","product-core.4c85bc2993":"Valuta Core contro un vincolo reale","product-core.9e3c1d591d":"Su cosa si basano le affermazioni","product-core.8b231d67d7":"2,900+","product-core.e8c39c4d7e":"operazioni","product-core.116c1095ec":"In 76 categorie, in un unico sistema","product-core.a17824536b":"~408K","product-core.868c9523ee":"implementazioni","product-core.76273264c4":"Celle di esecuzione ottimizzate a mano, non un percorso generico","product-core.da4b9237ba":"2","product-core.28f47265fc":"posture di esecuzione","product-core.2eb2f8242d":"Core Native in generale, Core su Kera in licenze strategiche","product-core.77de68daec":"3","product-core.10a9d7555a":"contratti di determinismo","product-core.cbfa97fe51":"Famiglie Pure Native, famiglie float Native con seed, famiglie float Kera pure","product-core.0787af82cd":"1-2 bit","product-core.7dcc900b33":"Bit impacchettati, calcolo reale","product-core.5c4821749c":"minimo","product-core.5f25a201a6":"4-8 bit","product-core.98d60989c8":"Intero a basso bit","product-core.24a55decda":"Accumulatori corretti e overflow","product-core.36a883e762":"basso","product-core.2334c28032":"Formati Q","product-core.509346fc49":"Aritmetica frazionaria esatta","product-core.c072e8329e":"limitato","product-core.12add5938f":"FP8-FP64","product-core.0c47a1b436":"Float convenzionale","product-core.cd1e36d2b9":"FP8, FP16, BF16, TF32, FP32, FP64","product-core.f410e0466a":"standard","product-core.b55e22fe78":"esatto","product-core.b43e93eb9d":"Percorsi esatti","product-core.1c625c5900":"Dove la riproducibilità lo richiede","product-core.02ab610f42":"riferimento","product-core.b14e0fee60":"Core Native","product-core.274a416211":"licenza ampia","product-core.2e4e834ecc":"Runtime nativo Rust","product-core.bbd4070f99":"kernel ottimizzati a mano","product-core.22f5348aea":"dispatcher di backend","product-core.8e0abfd232":"motore di training + inferenza","product-core.7a6d8f2641":"percorsi deterministici, come supportato","product-core.d6718674b4":"il prodotto Core ampio","product-core.5bd7bdd9b6":"Core su Kera","product-core.1d4b9c0d17":"licenze strategiche","product-core.a30386a485":"IR nativo per grafi","product-core.5ec80e4334":"content addressing","product-core.9245d31354":"lowering avanzato + fusione","product-core.99240f13d4":"semantica di ownership + effetti","product-core.914b009acc":"esecuzione eterogenea","product-core.a3f0d9a341":"la fondazione di esecuzione più profonda","product-core.d7ffadc6e2":"La matrice di esecuzione","product-core.93f7295555":"è il prodotto.","product-core.5e14d21dc5":"Dweve Core è uno stack di calcolo AI completo per training e inferenza, compreso attraverso implementazioni, non etichette di framework. Il suo registro pubblico copre più di 2.900 operazioni, 76 categorie e 25 famiglie numeriche. Ogni cella di esecuzione supportata è codice reale con contratti di packing, backend e replay nominati.","product-core.04f9a2bc06":"Apri il vocabolario","product-core.e9d3dc49d6":"La storia della spedizione","product-core.55479a4c12":"Il censimento pubblico","product-core.6539cdc3d5":"IMPLEMENTATO","product-core.6ccb60071b":"Categorie","product-core.d54ad009d1":"76","product-core.c6fd9237fe":"Formati numerici","product-core.f6e1126ced":"25","product-core.7b52009b64":"12","product-core.6dd272bb20":"Per cella supportata","product-core.9200099244":"codice reale","product-core.f30168109a":"Un vocabolario computazionale completo","product-core.a00e5c65c4":"Dai primitivi di bit","product-core.c70962763f":"alle architetture di modelli","product-core.1c8062f7b8":"Sei livelli di vocabolario","product-core.11b1789d92":"dalla base all'architettura, un unico sistema","product-core.0f74d1a126":"Primitivi di bit","product-core.0dd8443dfe":"Il livello più basso, vero lavoro su bit impacchettati.","product-core.47b96ecfec":"Aritmetica e vettori","product-core.9f76b8c72f":"Scalare, vettore, riduzione, trasformazione.","product-core.07b11c9ed5":"Tensori e BLAS","product-core.288b40c312":"Moltiplicazione di matrici e operazioni tensoriali.","product-core.90acb3dec1":"Operazioni neurali","product-core.500055fa9f":"Convoluzione, normalizzazione, attivazione, attenzione.","product-core.0a70fa78cb":"Addestramento e inferenza","product-core.419ae58828":"Perdite, ottimizzazione, supporto al servizio.","product-core.590bdb486f":"Grafici e modelli","product-core.b25efcdada":"Composizione fino ad architetture complete.","product-core.0ce01192ba":"un vocabolario","product-core.ac9bab5f9f":"un dispatch, un sistema di test","product-core.2935a094e1":"Un vocabolario è completo solo se le rappresentazioni sono reali, non alias.","product-core.ddb3608634":"Ogni rappresentazione è di prima classe","product-core.cea7cd83fd":"Il binario non è un tensore float","product-core.609ae0792c":"in attesa di essere ricostruito","product-core.ea721b222b":"25 FAMIGLIE","product-core.1387cf3145":"SEMANTICA DENOMINATA","product-core.7c0f597354":"NESSUN FALLBACK FP32","product-core.262633bd45":"Lo spettro","product-core.9fb43461de":"dal binario impacchettato all'esatto","product-core.52453a5ecb":"Semantica esplicita dei pacchetti","product-core.cecf76234f":"Int2-Int64","product-core.331d2320ff":"Larghezze intere","product-core.e7ad899b45":"Dal basso bit alla larghezza completa","product-core.349d3a3eb8":"Formati Q","product-core.48719f29e8":"Nessuna ereditarietà silenziosa del float","product-core.800006345c":"FP8, FP16, BF16, TF32, FP32, FP64","product-core.dfde7b582f":"Dove il contratto lo richiede","product-core.9304eb5c38":"nessun alias di archiviazione","product-core.50493c5372":"semantica per formato","product-core.a2919b0f0f":"La rappresentazione da sola non basta. L'accumulatore è un contratto separato.","product-core.73316ae5ac":"La larghezza del valore non","product-core.8987537eec":"definisce silenziosamente la matematica","product-core.4ebc115cc9":"PER OPERATORE","product-core.60f38576e6":"ALLARGAMENTO DENOMINATO","product-core.ea4d93b3a5":"ISPEZIONABILE","product-core.0f37a74e15":"Due contratti, fianco a fianco","product-core.d4d3e56303":"archiviazione e accumulo, separati","product-core.9e092dda4f":"Archiviazione","product-core.27808eb5d7":"ciò che il valore trasporta","product-core.7afd33406a":"parole binarie impacchettate","product-core.bd4e19d042":"Blocchi Int4","product-core.304cab9491":"Virgola fissa in formato Q","product-core.3c309d98fb":"Mezza precisione FP16","product-core.d7bde8e6d9":"la rappresentazione su disco e nei registri","product-core.c47d1e40dc":"Accumulatore","product-core.1c2a53c9bd":"come vengono sommati i risultati","product-core.b13ec66246":"conteggi della popolazione","product-core.7284c3ae04":"accumulo Int32","product-core.52b8fb8f1c":"fixed-point più ampio","product-core.2de52e6776":"percorso a precisione superiore","product-core.46ab56456c":"scelto dall'operatore, per cella","product-core.16884f51ef":"due decisioni","product-core.e2a6e1571b":"mai un default silenzioso","product-core.0133803798":"Una volta che l'aritmetica è esplicita, la rappresentazione in memoria deve essere altrettanto esplicita.","product-core.d62480f7ee":"Il packing fa parte dell'implementazione","product-core.5a753a73ae":"Le prestazioni a bassa precisione vivono","product-core.e327b81afb":"nel layout e nel movimento","product-core.2a5a4357d5":"Le prestazioni a bassa precisione dipendono dalla rappresentazione. Core tratta il packing come una dimensione di implementazione propria. La stessa operazione logica può richiedere accesso alla memoria, allineamento, uso dei registri e strategia di riduzione diversi per ciascuna rappresentazione. Parole binarie impacchettate, codifiche ternarie, piani di bit e blocchi quantizzati cambiano tutti il modo in cui un kernel deve spostare i dati. Un kernel è quindi ottimizzato per il packing che riceve effettivamente.","product-core.3bfb803075":"Parole binarie impacchettate, codifiche ternarie, piani di bit, blocchi quantizzati, layout scalari, layout vettoriali e layout specifici del backend cambiano tutti il modo in cui il kernel deve spostare i dati. Core non nasconde queste differenze dietro l'affermazione che un kernel generico supporta tutto.\n\nLe implementazioni supportate sono ottimizzate per il packing che ricevono effettivamente. Il packing fa quindi parte della cella di esecuzione nominata e del suo record di verifica, non un dettaglio di preelaborazione che scompare una volta che il modello raggiunge un backend.","product-core.376fe016bf":"CONSAPEVOLE DEL LAYOUT","product-core.74eec15d94":"ALLINEAMENTO","product-core.4fc9d67093":"NESSUN KERNEL GENERICO","product-core.2b9971e698":"La dimensione del packing","product-core.e390194381":"cosa cambia ogni layout","product-core.560f6d81ae":"Parole binarie impacchettate","product-core.eb9794294f":"Istruzioni bit, movimento denso.","product-core.9e108daaaf":"Ternari e piani di bit","product-core.79c33d2ece":"Le loro codifiche, i loro pattern di accesso.","product-core.83f447ad2f":"Blocchi quantizzati","product-core.bfa5700c83":"Scale e allineamento a livello di blocco.","product-core.b12cad384a":"Layout scalari e vettoriali","product-core.303f86c461":"L'uso dei registri e la strategia di riduzione cambiano.","product-core.93950269b6":"un tensore logico","product-core.203423cdfd":"molte verità fisiche","product-core.4444333e04":"Il kernel è quindi selezionato per la cella reale, non solo per il nome dell'operazione.","product-core.7d6ef27658":"Il kernel corrisponde alla cella","product-core.144e385332":"Celle di esecuzione diverse","product-core.24d7c474cd":"sono problemi diversi","product-core.6cadc201c6":"ISA-SHAPED","product-core.a046cdf6de":"WARP-AWARE","product-core.c4e9281dd2":"Le famiglie target","product-core.a138b7f923":"ogni kernel scritto per la sua macchina","product-core.10d5e48d4d":"x86 SIMD","product-core.2c32104010":"AVX2 su vettori a 256 bit, AVX-512 con VPOPCNTDQ.","product-core.414768af9d":"ampio","product-core.bb5a454c7c":"ARM NEON","product-core.77b741a1ea":"Percorsi nativi per conteggio bit e vettori.","product-core.d6267c98ba":"Ecosistemi GPU","product-core.38f7030850":"Warp CUDA, wavefront ROCm, compute Metal.","product-core.1a92520138":"parallelo","product-core.c0b98e1948":"Browser e portabile","product-core.6d48e34ca8":"Rispettati i vincoli di Vulkan, WebGPU e WASM.","product-core.bc109fb076":"portabile","product-core.716727cc21":"un operatore astratto","product-core.6501a3a262":"kernel modellati per target","product-core.3e94fd9d03":"Un'etichetta di target non basta. Il supporto deve essere onesto a livello di funzionalità.","product-core.2fa7ee2b6f":"Una fetta del registro di esecuzione","product-core.6729e00dc5":"Un campione visibile","product-core.8370220cbe":"di una macchina molto più grande","product-core.3fc48d18de":"La tabella seguente mostra un piccolo insieme di intersezioni rappresentative tra famiglie di operazioni e target di esecuzione. Ogni combinazione mostrata è implementata. Non definisce il limite della copertura di Core, e una combinazione omessa dal visual non viene etichettata come non supportata.","product-core.3ba5bc65b4":"Il registro di implementazione effettivo copre più di 2.900 operazioni, 76 categorie di operazioni, 25 famiglie di formati numerici registrati e nove dimensioni di esecuzione. Una cella completa registra anche tipo di dato, larghezza, packing, accumulatore, backend, set di istruzioni, politica di dispatch e modalità di determinismo.\n\nQuesto visual fissa la maggior parte di queste dimensioni per rimanere leggibile. La piccola matrice è una superficie di ispezione, non un'affermazione che ogni operazione abbia un'implementazione generica o che un'etichetta di formato da sola definisca l'aritmetica.","product-core.72f25645ec":"CELLE SELEZIONATE","product-core.e77aac31c1":"2.900+ OPERAZIONI","product-core.79e57a2b05":"REGISTRO DI PROPRIETÀ","product-core.eb8b5f64d6":"Cosa porta una cella completa","product-core.78a5e44ef4":"le dimensioni compresse dal visual","product-core.2cdc47fbe3":"Contratto di operazione","product-core.9ccef39957":"L'algoritmo e il risultato che deve produrre.","product-core.7c7795de3b":"Contratto di rappresentazione","product-core.586d8bafac":"Tipo di dato, larghezza, impacchettamento e accumulatore restano espliciti.","product-core.0a50f145a8":"Percorso di esecuzione","product-core.043389aa9d":"Backend, set di istruzioni e scelta di dispatch sono nominati.","product-core.c7b45f55ed":"Registro di verifica","product-core.c5c7bc9224":"Replay, tolleranza e controlli target restano allegati.","product-core.ea278c1d43":"intersezioni selezionate","product-core.d65c2359b4":"non un confine di copertura","product-core.d46a7d4e20":"Seleziona una qualsiasi cella mostrata per ispezionare un percorso implementato.","product-core.eca36276d6":"Hai già profilato questo in precedenza","product-core.b4d843c30e":"Il framework dice","product-core.banner.engineering.headlineAccent":"che supporta il target.","product-core.51efd7d4be":"Un'etichetta target ampia non dichiara se la rappresentazione dichiarata, l'impacchettamento e il percorso di esecuzione specifico per il target sono stati mantenuti.","product-core.757ac6871b":"Una distribuzione browser può essere un export di modello separato. Se il kernel eseguito non è registrato, il percorso non può essere esaminato in modo indipendente.","product-core.3c4a0639b1":"Intorno a un target supportato","product-core.6668ed36d5":"La rappresentazione dichiarata non è dichiarata","product-core.da4e3b4185":"Il contratto di impacchettamento non è dichiarato","product-core.f6f9426202":"Il percorso di esecuzione specifico per il target non è dichiarato","product-core.55e154f848":"Il kernel eseguito non può essere esaminato","product-core.0a4d649b90":"Questa è compatibilità. Non è copertura.","product-core.56ea444365":"Il dispatch a runtime è per operazione","product-core.1da447932b":"Una macchina non è","product-core.04d5ca38df":"un backend","product-core.93053627e4":"HOST-AWARE","product-core.75cc13e4b6":"REGISTRATO","product-core.2c8adcc421":"Una decisione di dispatch","product-core.1023f69aa1":"da operazione a kernel nominato","product-core.ddfe163345":"01","product-core.5ed35d2c0b":"L'operazione arriva","product-core.dd66fd37e8":"Con tipo di dato, impacchettamento, forma, policy.","product-core.824f601c2a":"op","product-core.bcac9d1d8e":"02","product-core.13aaf08159":"La cella è risolta","product-core.fad16e194a":"I nove assi nominano una cella di esecuzione.","product-core.5f435eb302":"cella","product-core.3ea6c91e24":"03","product-core.acc2240921":"Il kernel è selezionato","product-core.8beb3ae937":"Il percorso implementato per questo host.","product-core.ece2b194b4":"kern","product-core.798f861ee7":"04","product-core.f248b8682e":"Voce di registro scritta","product-core.519e297731":"Il percorso selezionato, registrato e verificabile.","product-core.7babc233de":"log","product-core.09cef94930":"un processo, più backend, un registro","product-core.d42afedf28":"nessuna dichiarazione di dispositivo singolo","product-core.73f0cbb58c":"una decisione per operazione","product-core.af8dd07e70":"Ogni percorso ottimizzato ha bisogno di una base stabile sotto di sé.","product-core.8e6238bb36":"Il percorso scalare fa parte dell'architettura","product-core.b1bc02741f":"Disponibilità universale","product-core.10f682916b":"e un'ancora di correttezza","product-core.c2cc12d7e3":"BASE UNIVERSALE","product-core.bbf9ae7607":"RIFERIMENTO","product-core.f899071b36":"PERCORSO DI PROVA","product-core.5da23df25a":"Il ciclo di calibrazione","product-core.7e0eb1625a":"come i percorsi ottimizzati guadagnano fiducia","product-core.db1c784524":"Riferimento","product-core.9bc6a39b83":"Lo scalare produce la traccia attendibile.","product-core.a085603f85":"Ottimizza","product-core.973175177c":"Il kernel specifico per il target viene eseguito accanto ad esso.","product-core.8d105cf44d":"Confronta","product-core.c3e24d7a51":"I risultati vengono controllati secondo il contratto.","product-core.bb54db510a":"Accetta","product-core.2e54541bbb":"Il percorso ottimizzato guadagna il suo posto.","product-core.67e4036d7e":"veloce non è la definizione di corretto","product-core.4624805885":"lo scalare contiene la definizione","product-core.57525c9f36":"La macchina è più grande dei kernel. Porta il modello attraverso l'intero ciclo di vita.","product-core.60eedbad4e":"Un framework, un trainer, un motore e un dispatcher","product-core.4a13466a53":"Una macchina attraverso","product-core.6cdccd11cb":"il ciclo di vita del modello","product-core.c1de9a7aa1":"Core non è una raccolta di kernel circondata da infrastrutture esterne. Lo stesso sistema operativo viene usato per definire modelli, addestrarli, ottimizzarli, eseguirli, servirli e verificarne il comportamento. Il modello non deve lasciare Core solo perché il suo ciclo di vita è passato dalla ricerca alla produzione.","product-core.3e45d30f41":"Il framework fornisce authoring e composizione dei modelli. Il trainer include addestramento sensibile alla quantizzazione, distillazione, precisione progressiva, addestramento distribuito, AdamW, RMSProp e varianti di ottimizzatori quantizzati. Il motore di inferenza gestisce contratti di replay deterministici puri e con seed, più una politica di campionamento creativo separata.\n\nIl dispatcher risolve l'implementazione e la base di esecuzione per cella, poi registra cosa è stato eseguito. Queste superfici condividono una rappresentazione live, quindi la loro connessione non è un confine di esportazione opaco tra prodotti interni separati.","product-core.4e377f797c":"UN VOCABOLARIO","product-core.815b73af1c":"DA CAPO A FINE","product-core.f87ec2f949":"Quattro superfici, un contratto","product-core.d2fc0dccba":"ciascuna legge lo stesso sistema di operatori","product-core.fb27c5cf22":"Authoring e composizione dei modelli.","product-core.9c51283831":"QAT, distillazione, precisione progressiva, distribuito.","product-core.396f1ac82c":"Tre modalità, selezione del backend, serving, replay.","product-core.48e0562d54":"La decisione a runtime, registrata per operazione.","product-core.adc54acff2":"nessuna serializzazione tra le fasi","product-core.64821a4d86":"una rappresentazione live","product-core.f2ec2c17e7":"I modelli a bassa bit quindi iniziano come modelli a bassa bit, non come esportazioni compresse.","product-core.a8932c3645":"Il binario non è un formato di esportazione","product-core.a3db19f6e4":"La rappresentazione target","product-core.3fedbe9a61":"partecipa all'apprendimento","product-core.40f3603e9c":"QAT","product-core.d4e94df55b":"DISTILLAZIONE","product-core.0bedb8a1ad":"OTTIMIZZATORI ADATTATI","product-core.344034983d":"Tre percorsi in discesa","product-core.37f230b788":"tutti terminano nella rappresentazione target","product-core.b4149804a6":"Sensibile alla quantizzazione","product-core.22fe1e1bdb":"La rappresentazione a bassa bit si addestra dal primo passo.","product-core.f20449e3f7":"Distillazione","product-core.80eedd5642":"Un insegnante a piena precisione supervisiona lo studente.","product-core.dfb35360ec":"Il modello discende attraverso stadi numerici.","product-core.f27e39932d":"Ottimizzazione adattata","product-core.d6c6656a51":"AdamW, RMSProp e varianti quantizzate.","product-core.e5702897a6":"addestrato per la sua rappresentazione","product-core.8389b88c57":"non compresso dopo il fatto","product-core.5a96d4f4d3":"Una volta addestrato, lo stesso modello può richiedere diversi contratti di varianza.","product-core.f14760bd3f":"Un dispatcher, tre contratti di determinismo","product-core.d7985fc894":"Replay interno puro,","product-core.d19e0f66b2":"o puro attraverso la fondazione","product-core.9faa9bf934":"Core non appiattisce ogni percorso numerico in un'unica affermazione di determinismo. La cella di esecuzione e la fondazione determinano il contratto. Il modello e l'operazione rimangono gli stessi. Ciò che cambia è se la famiglia numerica selezionata può essere riprodotta solo dallo stato completo o richiede un seed fissato sotto Core Native.","product-core.a5d0a3c4f4":"Celle binarie, ternarie, intere con e senza segno, a virgola fissa, adattive ed esatte coperte sono deterministiche pure in Core Native: nessun seed, nessun meccanismo di replay stocastico e output bit-identico dallo stesso stato completo. Le celle native a virgola mobile, bfloat, a scala a blocchi e microscalate usano replay con seed, con grafo, implementazione, packing, scale, backend, contratto del dispositivo, ordine di esecuzione e seed fissati.\n\nCore su Kera rende deterministici puri anche i percorsi supportati in quelle famiglie a virgola mobile fissando identità del grafo, ordinamento canonico, topologia di riduzione, effetti, lowering e proprietà della memoria. La politica selezionata è registrata con la cella, quindi un test può verificare il contratto effettivamente dichiarato per quel percorso.","product-core.fb575f44f0":"Tre contratti","product-core.76e287a36a":"lo stesso modello li serve tutti","product-core.d831a0e14c":"Binario, ternario, intero, virgola fissa, adattivo ed esatto. Nessun seed.","product-core.ac7c881c64":"Virgola mobile, bfloat, scala a blocchi e microscalato, con il record completo del seed.","product-core.92713d4709":"con seed","product-core.850c7ea234":"Percorsi supportati della famiglia a virgola mobile, senza seed.","product-core.29ba2dab6b":"la politica di campionamento è separata","product-core.ac3b59db95":"il contratto aritmetico resta esplicito","product-core.278366a724":"Il linguaggio API non dovrebbe biforcare la macchina sottostante.","product-core.3292abb6b7":"Rust e Python sono due superfici, non due sistemi","product-core.832b8697b5":"Il linguaggio","product-core.03a0085aed":"è una porta d'ingresso","product-core.d59ed14bf9":"RUST","product-core.8b21c0e40c":"PYTHON","product-core.72b45a09f6":"Due porte d'ingresso","product-core.a2f4a1f01b":"le stesse semantiche Core dietro entrambe","product-core.3ef496fd6e":"superficie di produzione","product-core.84d843ecdf":"tipi statici + controllo","product-core.ea89d6a305":"binari standalone","product-core.bb89a0795f":"controllo di thread e memoria","product-core.c64d4fae02":"nessun runtime in produzione","product-core.3e7adf1026":"integrazione diretta e nativa","product-core.46a691d4ce":"superficie di ricerca","product-core.63dfeccbb8":"iterazione rapida","product-core.1507a0ad26":"integrazione con l'ecosistema","product-core.e80903c106":"scambio di array","product-core.075fcdc41c":"importazione ed esportazione di modelli","product-core.927fbb44b4":"flussi di lavoro di ricerca familiari","product-core.7f5aea64c5":"due superfici","product-core.3aa5db6df5":"un'unica architettura di esecuzione","product-core.b568a3c62f":"Sotto queste superfici, Core ha due posture di esecuzione esplicite.","product-core.faa37b572e":"Il sistema ampiamente disponibile","product-core.44a05aecb0":"Sistema di esecuzione nativo in Rust","product-core.facd16e9b0":"Core Native è la base di esecuzione nativa in Rust disponibile nell'intero prodotto. Il suo framework, trainer, motore di inferenza, registro numerico, sistema di impacchettamento, libreria di kernel e dispatcher eseguono direttamente senza richiedere al cliente di licenziare Kera. È il runtime di Core, non un wrapper attorno a un altro framework di machine learning o runtime di acceleratore.","product-core.db15116fcc":"Le sue celle coperte unipolari, bipolari, ternarie, intere con e senza segno, formato Q, punto fisso generico, adattive ed esatte sono puramente deterministiche senza seme. Le sue celle floating, bfloat, a scala di blocco e a microscala usano replay con seme, con le loro scale, layout e record di esecuzione completo bloccati.\n\nCore Native rimane la macchina AI completa quando Kera è assente. Il record rende il contratto selezionato testabile sul percorso dichiarato, piuttosto che applicare un'unica affermazione di determinismo indifferenziato all'intero patrimonio numerico.","product-core.bfe9123cb1":"NATIVO IN RUST","product-core.9246fd03de":"NON-FLOAT PURO","product-core.790636901c":"FLOAT CON SEME","product-core.1ea35e1910":"All'interno del telaio","product-core.32a617d98b":"cosa include Core Native","product-core.c8d276b2b8":"Framework e motori","product-core.81df93109f":"Authoring, training, inferenza, in un unico sistema.","product-core.ca8d4830bb":"Patrimonio numerico e di impacchettamento","product-core.9ecf3d204d":"Polarità binaria, Q, adattivo, bfloat, blocchi e layout.","product-core.d5617d27c9":"Kernel e dispatcher","product-core.53e2381ec8":"Celle ottimizzate a mano e selezione consapevole dell'host.","product-core.b4f8831cb9":"Matrice di determinismo","product-core.f6c2d3fa04":"Celle non-floating pure; replay della famiglia floating con seme.","product-core.3b1fbb0cc2":"Il runtime di Core","product-core.69473491f8":"Kera è profondità opzionale","product-core.6273462b6c":"Accordi strategici selezionati possono collocare un sistema di esecuzione più profondo sotto la stessa macchina Core.","product-core.6bb7402276":"La base più profonda","product-core.80acd089c0":"rende pure anche le famiglie floating","product-core.abbfef9cf3":"IR NATIVO AL GRAFO","product-core.77ecc5595d":"PATRIMONIO FLOATING PURO","product-core.e660334f13":"NESSUN SEME","product-core.f6707d80a3":"Il percorso di abbassamento deterministico","product-core.a4a22ff0a3":"cosa risolve la base opzionale","product-core.5ac1a6c71e":"Grafo con indirizzamento per contenuto","product-core.e5d7457ada":"L'identità del calcolo è fissa.","product-core.85c579f022":"Pianificazione canonica","product-core.aac315caf0":"Operazioni, blocchi e riduzioni hanno un unico ordine.","product-core.285abb5f03":"Effetti e proprietà","product-core.ddb92a77a9":"Movimenti di memoria, scale ed effetti collaterali sono espliciti.","product-core.881f970c0f":"Abbassamento deterministico","product-core.9f95789a1e":"I percorsi supportati della famiglia floating non richiedono seme.","product-core.20f383606a":"Core fornisce l'universo delle operazioni","product-core.fb7a52ff0f":"Kera fornisce profondità deterministica","product-core.329d9c35c4":"Lo scambio di modelli rimane utile, ma dovrebbe essere un bordo esplicito.","product-core.3aa3d81de4":"Importazioni ed esportazioni sono confini","product-core.2543ca71d2":"Lo scambio non è","product-core.26f6a1a9df":"colla interna","product-core.ffc871b86e":"Core supporta lo scambio di modelli perché migrazione e coesistenza sono requisiti reali. I modelli esistenti possono entrare. I modelli Core possono uscire dove è richiesto un altro runtime. Un modello importato diventa un modello Core. Un'esportazione è un attraversamento di confine deliberato, non un passo interno che Core compie per parlare con se stesso.","product-core.c4c9695da7":"Ma lo scambio non è usato internamente per collegare il framework di Core, il motore di training, il sistema di inferenza e le implementazioni backend. Il modello non si serializza ripetutamente solo per attraversare confini artificiali del prodotto all'interno della stessa piattaforma.\n\nUn'importazione o esportazione può essere importante al bordo, dove un altro sistema inizia o finisce realmente. Non è un sostituto per la continuità interna attraverso authoring, training, inferenza, dispatch e replay all'interno della macchina Core.","product-core.a5e6d8940b":"PORTA DI IMPORTAZIONE","product-core.116693ff06":"PORTA DI ESPORTAZIONE","product-core.6f9701bf1f":"SIGILLATO ALL'INTERNO","product-core.0b18be066f":"Confine o colla","product-core.bae98f99c5":"la differenza dichiarata chiaramente","product-core.f335d04d31":"Confine di migrazione","product-core.4eb88f04f3":"Una porta al margine, attraversata deliberatamente.","product-core.856eb9f08a":"Coesistenza","product-core.9bb2804a67":"Esistono altri runtime; le porte li servono.","product-core.bc45ab8c04":"Collante interno","product-core.f707aed1c0":"Rifiutato: nessuna serializzazione tra le fasi interne di Core.","product-core.7e5a975b6a":"Identità","product-core.ac381e3c61":"Dentro Core il modello resta un'unica rappresentazione viva.","product-core.ff884436f5":"porte al margine","product-core.8d77aa0def":"mai corridoi interni","product-core.a97c0a08a2":"La prova finale è se l'affermazione regge sull'hardware del cliente.","product-core.4480b0732c":"La verifica gira sulla macchina che conta","product-core.071a7aa6fa":"Nomina la cella, il kernel,","product-core.1821acab14":"il percorso e il risultato del replay","product-core.8f3d26e43d":"IL TUO HOST","product-core.e090842711":"PERCORSI NOMINATI","product-core.4b2efa8180":"TEST ESEGUIBILI","product-core.49ca856d10":"La scala di verifica","product-core.1ca57c1958":"eseguilo dove verrà eseguito","product-core.d338d3edac":"Censimento","product-core.3d5e655037":"I test di copertura confermano categorie e formati.","product-core.840e1b364a":"Dispatch","product-core.43e038fe29":"L'implementazione prevista è stata scelta.","product-core.44be779a71":"Riferimento scalare rispetto al percorso ottimizzato.","product-core.b7e5032a0f":"Identità o tolleranza dichiarata a virgola fissa.","product-core.d40b74eb53":"nessun numero inventato","product-core.b47b54e8c7":"comandi eseguibili, hardware nominato","product-core.7fa5dd20f2":"Porta una combinazione non supportata e guarda dove inizia Core.","product-core.aee4dbe6da":"Porta una combinazione non supportata.","product-core.4c8964550f":"Un tipo di dato insolito. Una rappresentazione compatta. Un accumulatore misto. Un set di istruzioni CPU. Un target browser. Un metodo di training a bassa precisione. Un requisito di replay puramente interno. Un modello che deve spostarsi tra diversi di questi. È qui che i sistemi parziali si fermano. È qui che inizia Core.","product-core.ae7f57129d":"Esegui i benchmark di Core","product-core.f37e89299c":"Su cosa poggia l'ingegneria","product-core.9977e43b09":"censimento delle operazioni","product-core.f0d55f6599":"76 categorie, 25 famiglie di formati numerici registrati, verificabili tramite test","product-core.0ade7c2cf9":"9","product-core.4bb62af4b0":"cella di esecuzione per asse","product-core.ce2bc284d9":"Storage, accumulatore, packing e dispatch come contratto","product-core.356a192b79":"1","product-core.002f35df66":"percorso nominato per esecuzione","product-core.185cca0402":"Kernel e backend selezionati, registrati nella traccia","product-core.5b8e33382f":"Abbiamo costruito l'intera macchina","product-core.e1f0dd6ba2":"sotto l'AI","product-core.a83f3f4da9":"La maggior parte dei prodotti AI è solo la parte che vedi. Dietro lo schermo, il lavoro passa attraverso framework, runtime e processori di proprietà di diverse aziende. Core è lo stack di calcolo AI di Dweve sotto i suoi prodotti: training e inferenza in un'unica macchina, che sceglie il metodo numerico e l'hardware adatti al compito.","product-core.8373c2c863":"Guarda cosa c'è sotto","product-core.de8b85da07":"Scopri i prodotti","product-core.0b2648b110":"Dietro una risposta","product-core.e1486a3eab":"L'app che vedi","product-core.89eb40cecd":"uno schermo","product-core.4da4a2d05c":"La macchina sotto","product-core.5ca08c0d7f":"costruita da Dweve","product-core.20a72bcb05":"Aziende esterne nella catena","product-core.c641059b18":"non richieste","product-core.daedfdd24e":"Dove gira il lavoro","product-core.98371c6608":"deciso dal compito","product-core.194ea85f96":"Cosa gestisci","product-core.0feca720e2":"niente","product-core.3e784ffc5d":"Una macchina sotto tutto","product-core.83e01d9264":"I prodotti sembrano diversi","product-core.b07e85c3fd":"La macchina è la stessa","product-core.9d7d487fb6":"NESSUN INSTALLAZIONE","product-core.541a5acda1":"NESSUNA NUOVA COMPETENZA","product-core.ae5629500c":"SOTTO","product-core.c8a7c5eb23":"Chi usa la macchina","product-core.406dbfd5aa":"ogni prodotto, ogni giorno","product-core.6122e436be":"Quando pensa a un problema.","product-core.cff7feb3f6":"Quando un team di specialisti lavora al tuo compito.","product-core.ec2c1e0c7b":"Quando elabora e protegge la conoscenza.","product-core.70d4df8873":"Quando chiedi, carichi ed esegui flussi di lavoro.","product-core.84d82c00e9":"lavori diversi sopra","product-core.f9791c03ad":"E quella macchina porta più di un tipo di strumento.","product-core.de00531879":"Lo strumento giusto per ogni calcolo","product-core.3bda3b007b":"Un'officina con","product-core.c8cdd42d2d":"più di uno strumento","product-core.2b27b1d0dc":"Immagina un'officina con un solo strumento. Una vite minuscola, uno scaffale di legno, una trave d'acciaio, lo stesso strumento per tutti. È così che funziona gran parte dell'infrastruttura AI di oggi: lo stesso tipo di calcolo pesante per quasi tutto, anche quando il lavoro potrebbe essere fatto in modo più semplice.","product-core.a2dd868b83":"Core contiene molti modi diversi di svolgere il lavoro. Può usare rappresentazioni molto piccole ed efficienti dove bastano. Può usare calcoli più grandi e precisi dove il compito lo richiede.\n\nPuò scegliere un percorso diverso per un tipo diverso di operazione. Rust e Python sono linguaggi di implementazione che danno accesso diretto alla stessa macchina; il lavoro quotidiano non richiede di imparare nessuno dei due. L'officina completa è già dentro la macchina.","product-core.e6c364db5a":"ABBastanza PICCOLO","product-core.a73cd3a0e1":"PRECISO","product-core.1014f31420":"OFFICINA COMPLETA","product-core.c046647874":"Tre modi di lavorare","product-core.f2f9a942b5":"scelti per lavoro, non per fornitore","product-core.c86f7dbe3f":"Piccolo ed efficiente","product-core.6e2231501f":"Dove basta una rappresentazione leggera.","product-core.dfccc06f14":"leggero","product-core.cfe23d3428":"Più grande e preciso","product-core.87309f21bf":"Dove il compito richiede precisione.","product-core.d53a4c6252":"preciso","product-core.33ca88584b":"Un percorso diverso","product-core.5e5f23a987":"Un tipo diverso di operazione ha il suo modo.","product-core.80c656bf28":"su misura","product-core.64fd8bf202":"nessun martello unico","product-core.d7982b9acf":"il lavoro sceglie lo strumento","product-core.7f885c3d18":"Ecco perché il computer sottostante non deve essere speciale.","product-core.2db4555b88":"Il computer non deve essere speciale","product-core.9b5a01ce2a":"Scelto per il lavoro,","product-core.13de4c1cd8":"non per il fornitore","product-core.04622db189":"Molti sistemi AI partono dal presupposto che sia necessaria una costosa scheda grafica. Core no. Include percorsi progettati sia per processori ordinari che per acceleratori. I carichi di lavoro Dweve supportati possono girare su laptop moderni, computer da ufficio, server e dispositivi edge senza richiedere una scheda grafica AI dedicata come requisito minimo. Gli acceleratori aiutano quando sono presenti, ma non sono il prezzo d'ingresso.","product-core.d1700154f1":"Ciò significa che i carichi di lavoro Dweve supportati possono girare su laptop moderni, computer da ufficio, server, dispositivi edge e altre macchine senza rendere una scheda grafica AI dedicata il requisito minimo. I lavori più grandi possono comunque usare hardware più potente.\n\nLa differenza è che l'intero sistema non è stato progettato attorno a un processore costoso fin dall'inizio. Il computer è scelto per il lavoro. Il lavoro non è costretto a seguire un fornitore di computer.","product-core.6a06444a7e":"CPU ORDINARIE","product-core.c4cc3a463c":"ACCELERATORI","product-core.bac6375073":"NESSUN GPU MINIMO","product-core.8126418164":"Dove può girare il lavoro supportato","product-core.4c3c251f3b":"nessuna scheda AI dedicata richiesta","product-core.77751f77c2":"Laptop moderni","product-core.0f83ed1fbd":"La macchina che hai già davanti.","product-core.410440e985":"Computer da ufficio","product-core.9c0212e2e4":"L'hardware che l'organizzazione già possiede.","product-core.acca64b835":"Server","product-core.5ea789db0f":"Lavori più grandi su macchine più potenti, quando serve.","product-core.0b8cdda4e5":"Dispositivi edge","product-core.142650550c":"Vicino a dove il lavoro avviene davvero.","product-core.cc6abfe45e":"il computer serve il compito","product-core.4badc9c349":"mai il contrario","product-core.feb64f551e":"E quando le macchine ordinarie possono fare il lavoro, il lavoro può restare vicino a te.","product-core.ef089ed0de":"Più lavoro può restare vicino a te","product-core.c16d631955":"AI più vicina a casa:","product-core.2582e54c0c":"più veloce ed efficiente","product-core.8c8627eb47":"LOCAL","product-core.aafa8372bd":"VICINO","product-core.fccf9dd21f":"LE REGOLE VALGONO","product-core.60975ee63b":"Cosa significa nella vita quotidiana","product-core.b51b392e59":"quattro situazioni quotidiane","product-core.66480519f3":"Le tue foto e i tuoi file","product-core.d5f20211e4":"Possono restare sul tuo dispositivo per i compiti supportati.","product-core.0edf776e89":"Il tuo posto di lavoro","product-core.e557e0f94a":"I documenti di lavoro restano all'interno dei sistemi del tuo datore di lavoro.","product-core.bc3210e860":"Il tuo ospedale e il tuo comune","product-core.ba9bf4aa6b":"I servizi che conservano i tuoi dati mantengono le proprie regole.","product-core.a99a86b0db":"In viaggio","product-core.ec18a33d45":"Le funzionalità continuano a funzionare senza una connessione costante.","product-core.739f0e772a":"la distanza è una scelta","product-core.5558b3bdde":"non un requisito","product-core.0d96cee8e3":"A volte la connessione cade. La macchina può essere già lì.","product-core.8d6b4be87c":"Hai usato questa app","product-core.27a7bb98b0":"L'app sembrava","product-core.banner.consumer.headlineAccent":"locale.","product-core.762d55043f":"Il modello apparteneva a un'azienda, il software che lo eseguiva a un'altra, e i processori a una terza.","product-core.49d3eb221b":"La risposta ha attraversato un continente due volte. E quando un anello della catena falliva, lo schermo amichevole smetteva di essere intelligente.","product-core.8203b0bda5":"Dietro uno schermo amichevole","product-core.b27f11f57b":"Il modello, di proprietà di altri","product-core.a5103ae278":"Il runtime, di proprietà di altri","product-core.c0cc3f403b":"I processori, di proprietà di altri","product-core.5a07a5b5ac":"La risposta, che viaggia tra continenti","product-core.4750d0f4d0":"Hai usato uno schermo. La macchina viveva da un'altra parte.","product-core.5a6251bbfc":"Core, la macchina sottostante","product-core.541a822780":"Può continuare a funzionare quando la connessione non c'è","product-core.4461e4f802":"L'intelligenza può essere","product-core.43d3060bfb":"portata sul dispositivo","product-core.8948780ffa":"Alcune funzionalità Dweve possono operare localmente perché la macchina di cui hanno bisogno è già presente. Quando la funzionalità e i suoi dati richiesti sono disponibili sul dispositivo, Core non deve contattare un servizio remoto solo per eseguire i calcoli. Dove il prodotto lo supporta, una connessione interrotta non deve fermare il lavoro.","product-core.ee00dfb661":"Dove il prodotto lo supporta, Core rende possibile l'uso offline e con connessione interrotta. Un percorso locale o vicino può usare il modello, il metodo numerico e il processore disponibili, poi dichiarare cosa è stato eseguito.\n\nLa funzionalità non diventa intelligente solo dopo aver chiamato un'altra azienda. Se un'attività richiede un servizio che non è presente, il prodotto può dirlo chiaramente invece di cambiare silenziosamente il contratto.","product-core.2b9914386b":"OFFLINE","product-core.e556cdf3fe":"NESSUNA CHIAMATA REMOTA","product-core.b0d5961a04":"SU DISPOSITIVO","product-core.38a64d238c":"Quando la linea cade","product-core.c5bcfe0590":"cosa cambia e cosa no","product-core.dc4c07aa9c":"La funzionalità","product-core.2775a8971b":"Continua a funzionare dove il prodotto lo supporta.","product-core.268526d459":"Già sul dispositivo, non va da nessuna parte.","product-core.9d175e50eb":"I calcoli","product-core.892aae8ced":"Eseguiti dalla macchina presente.","product-core.aa3f1ddebc":"L'attesa","product-core.c5a64e59b9":"Nessuna, perché nulla deve viaggiare.","product-core.1b838c88e6":"nessuna chiamata remota","product-core.f6b7a13395":"solo per pensare","product-core.a1167cda75":"Eseguire la macchina della giusta dimensione costa anche meno.","product-core.7fc5f617e4":"Usa meno di un motore taglia unica","product-core.12771a6d4c":"Usa la macchina","product-core.e95623b339":"di cui il lavoro ha realmente bisogno","product-core.98133ac1a9":"Una macchina che usa il calcolo più pesante per ogni attività richiede più memoria, più elettricità e hardware più costoso. Core può usare modi più piccoli e leggeri di rappresentare il lavoro dove questi metodi sono appropriati. Il principio rimane lo stesso: usa la macchina di cui il lavoro ha realmente bisogno.","product-core.0120bf2e3b":"Può impacchettare le informazioni in modo efficiente. Può usare le istruzioni già integrate nel processore. Può evitare di spostare più dati di quanto l'operazione richieda. Insieme, queste scelte mantengono l'operazione efficiente.\n\nQuesto aiuta Dweve a costruire AI più economica da gestire senza trasformare ogni richiesta utente in un grande lavoro di calcolo remoto. Il lavoro segue comunque una rappresentazione numerica dichiarata e un percorso supportato; l'efficienza non nasconde mai un contratto diverso.","product-core.adc64311fe":"MENO MEMORIA","product-core.b989e8db9f":"MENO ELETTRICITÀ","product-core.c46ab6ffc8":"MENO HARDWARE","product-core.b1ddcd615c":"Da dove viene la leggerezza","product-core.549d9b6968":"tre abitudini della macchina","product-core.59522c0e93":"Impacchettalo","product-core.8739d775ca":"Informazioni immagazzinate in modo efficiente, non sontuoso.","product-core.dd3960a313":"Usa ciò che c'è","product-core.3a5786a039":"Le istruzioni già dentro il processore.","product-core.3b56f2d58e":"Sposta meno","product-core.1fb60ac35c":"Niente più dati in movimento di quanto l'operazione richieda.","product-core.865a2717af":"i risparmi variano in base all'attività","product-core.57670f0fdd":"il principio mai","product-core.f879931e8e":"Più leggero non significa più vago. Il lavoro rimane visibile.","product-core.932bf736a3":"La risposta non deve diventare un mistero","product-core.e16abb4dcd":"Il lavoro visibile","product-core.27838e25c4":"attorno alla risposta","product-core.512c11b901":"Core può registrare l'operazione e il percorso di esecuzione utilizzati per il lavoro supportato. Non è un'affermazione che dovresti leggere i pensieri privati di un modello AI. Significa che il sistema può preservare il lavoro visibile attorno alla risposta invece di chiederti di fidarti di una frase prodotta da una scatola nera.","product-core.e55b933486":"Questo può aiutare i prodotti Dweve a mostrare quale modello o metodo è stato utilizzato, quali fonti e input sono stati coinvolti, quali regole o vincoli hanno influenzato il risultato, quale percorso hardware ha eseguito il calcolo e quali decisioni registrate hanno portato all'esito.\n\nNon chiede alle persone di ispezionare i pensieri privati del modello o di leggere un registro tecnico per ogni risposta. Il prodotto può preservare il lavoro visibile attorno a un esito invece di chiederti di fidarti di testo non spiegato. Quel record appartiene al lavoro supportato che è stato eseguito; non viene inventato dopo.","product-core.da70f968a8":"PERCORSO REGISTRATO","product-core.83cb4ff91e":"LAVORO MOSTRATO","product-core.97a179d466":"NESSUNA FIDUCIA CIECA","product-core.518ab53f64":"Cosa può mostrare un prodotto","product-core.54a14b3c4e":"attorno a una risposta","product-core.3a07195c8e":"Il metodo","product-core.27b00959a7":"Quale modello o metodo è stato utilizzato.","product-core.bb7a289d4a":"Le fonti","product-core.b1e5db679a":"Quali input sono stati coinvolti.","product-core.03b34e8afe":"Le regole","product-core.38ff26776d":"Quali vincoli hanno influenzato il risultato.","product-core.24a2112a54":"L'hardware","product-core.0d86476ba7":"Quale percorso ha eseguito il calcolo.","product-core.79dd9d0997":"non i pensieri privati del modello","product-core.d835b5393f":"il lavoro attorno alla risposta","product-core.b6ad89cfb8":"E quando fai la stessa domanda due volte, il comportamento è una scelta.","product-core.c5afb5192b":"La stessa richiesta non dovrebbe cambiare per caso","product-core.8f3d400015":"Puro quando può esserlo,","product-core.be6fe8f4e9":"seminato per floating nativo","product-core.004d721580":"Core non definisce ogni risposta ripetuta deterministica allo stesso modo. Il lavoro compatto binario, a numeri interi, a virgola fissa, adattivo ed esatto può ripetersi esattamente in Core Native senza alcun seme. Il floating nativo, bfloat e a scala a blocchi si ripete da un seme registrato. Con Kera opzionale, anche il lavoro supportato in quelle famiglie floating può ripetersi esattamente, senza seme.","product-core.0671147e29":"Il prodotto registra quale promessa è stata applicata. Un risultato puro dipende solo dallo stato completo. Un risultato seminato registra il seme e il percorso di esecuzione che lo ha riprodotto.\n\nUn risultato floating puro su Kera fissa il grafico e l'ordine di calcolo, quindi non è richiesto alcun seme. La scrittura creativa o il campionamento rimangono una scelta separata quando si desidera variazione.","product-core.ebf5bdeec0":"FAMIGLIE FLOATING SEMINATE","product-core.9296242837":"FLOATING PURO SU KERA","product-core.ba9e305d4a":"Tre tipi di ripetibilità","product-core.8e8b144946":"il prodotto dichiara quale ha utilizzato","product-core.4c4dcfde17":"Lavoro binario, a numeri interi, a virgola fissa, adattivo ed esatto.","product-core.9697fecaae":"esatto","product-core.45705488b9":"Core Native seminato","product-core.f24339c0e7":"Lavoro floating, bfloat e floating con scala propria.","product-core.1e1f43877c":"seminato","product-core.47ed8fde8f":"Core puro su Kera","product-core.e1fc0f3fab":"Lavoro supportato della famiglia floating senza seme.","product-core.55ff4e5a5b":"la variazione creativa è una scelta separata","product-core.40624fafc3":"mai per caso","product-core.56007a0897":"Tutto costruito in un luogo le cui regole riconosci.","product-core.41db2c81ba":"La macchina dietro il lavoro,","product-core.c63ebc8e46":"costruita anche qui","product-core.2f0c6265bb":"Core è progettato e costruito da Dweve nei Paesi Bassi. Questo conta perché la macchina alla base del prodotto determina dove i dati possono essere eseguiti, quali aziende esterne sono richieste e chi può essere ritenuto responsabile quando qualcosa fallisce. Una licenza Core copre l'operazione diretta su infrastruttura controllata dall'organizzazione.","product-core.120a550369":"Fabric gestito sul Mesh pubblico non include l'accesso a Core o l'operazione di Core. Una licenza Core concede l'operazione diretta su infrastruttura controllata dall'organizzazione, inclusi ambienti isolati. Questa distinzione conta.\n\nI prodotti gestiti possono essere utili senza trasferire la macchina sottostante. Le organizzazioni con licenza possono operare Core all'interno del proprio confine dichiarato. La tecnologia è costruita e governata in Europa; la geografia appartiene al modello operativo, non a una scorciatoia di marketing.","product-core.724def14aa":"LICENZA","product-core.f90e96536a":"ISOLATO","product-core.ea21f364bc":"Perché l'origine conta","product-core.1c5f1a9e4a":"la macchina decide queste cose","product-core.9195a2c5fb":"costruito qui","product-core.71a997251f":"ospitato qui","product-core.ed1a83ed1e":"Non incluso con Fabric gestito","product-core.b8eec498eb":"la tua infrastruttura","product-core.509aee8d53":"Le organizzazioni possono eseguirlo da sole","product-core.5d2b90a4c4":"sigillato","product-core.1b84995dfa":"isolato","product-core.48dc647a2f":"Per i programmi che lo richiedono","product-core.63ecf04883":"non solo archiviato in Europa","product-core.6249b22be9":"eseguito in Europa","product-core.42efca658a":"E dopo tutto questo, non devi mai pensarci.","product-core.b325d6d9b7":"Non devi mai vedere la complessità","product-core.fb787a9719":"Per te,","product-core.786a31413c":"il risultato è semplice","product-core.9738bb98f3":"Core contiene migliaia di operazioni e molti modi per eseguirle. Non devi selezionarne nessuna. Il prodotto Dweve prende queste decisioni in base al compito e alle regole che lo circondano. Non scegli mai un formato numerico, un metodo di impacchettamento o un backend. L'app si apre, il compito viene eseguito e il prodotto può comunque indicare il percorso effettivamente utilizzato. Le scelte che non vedi mai sono quelle che Core ha già risolto.","product-core.40e4bd7011":"Non scegli il formato numerico. Non scegli il metodo di impacchettamento. Non scegli l'istruzione del processore. Non scegli il backend. L'app si apre. Il compito viene eseguito. Il tuo lavoro resta dove il prodotto dice che resterà.\n\nLa risposta arriva. La macchina sottostante ha fatto il suo lavoro. Quando un compito supportato richiede un percorso diverso, il prodotto fa quella scelta secondo le sue regole dichiarate e può indicare il percorso effettivamente utilizzato.","product-core.385e36ad55":"NESSUNA IMPOSTAZIONE","product-core.b5d2541ad8":"NESSUN GERGO","product-core.bf319a9f35":"SOLO LA RISPOSTA","product-core.d25ff2dcfd":"Scelte che non fai mai","product-core.ca9986b407":"il prodotto le fa per te","product-core.9303abac72":"Il formato numerico","product-core.11900fc612":"Scelto per adattarsi al compito.","product-core.f7852d53e6":"Il metodo di impacchettamento","product-core.f45d421575":"Gestito all'interno della macchina.","product-core.2c7e3f0b63":"L'istruzione del processore","product-core.000865b5bc":"Abbinata al tuo hardware.","product-core.a42af79a0d":"Il backend","product-core.91957341b5":"Selezionato dal prodotto, per ogni operazione.","product-core.4502a42999":"la macchina fa le scelte","product-core.4676601630":"tu fai le domande","product-core.5cc127301f":"Usi il prodotto. Core rende silenziosamente possibile l'intero sistema.","product-core.e4a3abce27":"La macchina completa dietro ogni prodotto Dweve.","product-core.08961b9cbb":"Dweve non ha costruito una semplice app sopra lo stack AI di qualcun altro. Ha costruito Core. Ecco perché Dweve può fare scelte diverse su hardware, privacy, efficienza, distribuzione e controllo. Usi il prodotto. Core rende silenziosamente possibile l'intero sistema.","product-core.8ed9b19f63":"Scopri i prodotti basati su Core","product-core.6756088240":"Uno stack AI può sembrare completo mentre ogni responsabilità importante appartiene a qualcos'altro. L'organizzazione può possedere il file del modello. Non possiede tutto ciò di cui il modello ha bisogno per esistere. Il framework del modello si basa su una libreria numerica. La libreria numerica si basa su un runtime per acceleratori. Il runtime per acceleratori si basa su un fornitore di hardware. La pipeline di quantizzazione si basa su un altro strumento.","product-core.3b97fe3ef1":"Il server di inferenza si basa su una rappresentazione esportata. La distribuzione in produzione dipende dal fatto che tutti rimangano compatibili. Un cambiamento nell'hardware può imporre un nuovo runtime. Un cambiamento nella precisione può imporre un nuovo percorso di addestramento. Un cambiamento nella distribuzione può imporre un nuovo sistema di servizio.\n\nUn nuovo requisito normativo può esporre lacune che nessuno aveva progettato per rispondere nello stack originale. Il problema non è semplicemente che ci sono troppi prodotti. Il problema è che ognuno copre solo una parte dello spazio computazionale.","product-core.eb655cb3a8":"Un'organizzazione dovrebbe poter cambiare un vincolo tecnico senza perdere il modello. Core mantiene questi cambiamenti all'interno di una sola macchina. La rappresentazione può cambiare. L'impacchettamento può cambiare. L'accumulatore può cambiare. Il kernel selezionato può cambiare. Il processore può cambiare. La responsabilità computazionale resta con Core. Un'operazione binaria su una CPU dovrebbe essere la stessa operazione quando viene distribuita tramite un set di istruzioni diverso. Un modello intero non dovrebbe richiedere un sistema di inferenza non correlato solo perché non assomiglia più al percorso a virgola mobile preferito dal framework. Una distribuzione nel browser non dovrebbe significare ricostruire l'applicazione attorno a un nuovo modello computazionale.","product-core.b4762e4138":"Una distribuzione deterministica non dovrebbe richiedere una seconda versione del modello. Le celle binarie, ternarie, intere, a virgola fissa, adattive ed esatte coperte possono essere puramente deterministiche in Core Native senza seed.\n\nCore mantiene insieme modello, rappresentazione e contratto di esecuzione rendendo esplicita la postura di replay. Le famiglie native a virgola mobile usano replay con seed, e il lavoro a virgola mobile supportato può usare Core su Kera quando l'identità puramente deterministica è il contratto richiesto.","product-core.75240f8920":"La maggior parte dell'infrastruttura AI ha un centro numerico preferito. Tutto ciò che è vicino a quel centro funziona bene; tutto il resto diventa un plug-in, un fallback o un'esportazione. Core non ha un centro di questo tipo. I percorsi binari unipolari e bipolari, ternari nativi, interi con e senza segno, a virgola fissa in formato Q, adattivi, bfloat, a scala a blocchi, a micro-scala, a virgola mobile convenzionale ed esatti sono tutte parti reali della macchina.","product-core.d309fc0008":"Ecco perché Core può supportare requisiti radicalmente diversi di efficienza, accuratezza, memoria e riproducibilità all'interno di un unico framework. Non perché ogni modello debba essere a basso bit. Perché nessun modello dovrebbe essere intrappolato in un formato scelto dalla strategia hardware di qualcun altro.\n\nUn'operazione binaria, un percorso in formato Q e un percorso a virgola mobile convenzionale mantengono ciascuno la propria rappresentazione e il proprio contratto di esecuzione. Core può scegliere tra celle supportate senza fingere che siano tutte un fallback FP32.","product-core.0671ca362b":"La copertura significherebbe meno se il modello cambiasse ancora sistema tra sviluppo e produzione. Core mantiene la creazione di modelli, la rappresentazione numerica, l'addestramento, l'ottimizzazione, l'inferenza, lo smistamento, il servizio, il benchmarking e la riproduzione all'interno della stessa macchina computazionale. L'addestramento consapevole della quantizzazione non deve essere applicato a posteriori a un modello dopo l'addestramento. La distillazione della conoscenza non deve vivere in uno stack sperimentale separato. La precisione progressiva non deve terminare in un'esportazione verso un altro runtime. Il modello può essere addestrato secondo la rappresentazione che si intende utilizzare ed eseguito dallo stesso sistema.","product-core.6a6bf24e4d":"Le importazioni e le esportazioni rimangono disponibili dove l'interoperabilità lo richiede. Sono confini attorno a Core. Non sono l'architettura interna di Core. All'interno della macchina, la creazione di modelli, l'addestramento, l'inferenza, la rappresentazione numerica, lo smistamento, il servizio e la riproduzione utilizzano lo stesso sistema di esecuzione.\n\nUn modello non deve attraversare un file esportato solo per passare da una responsabilità interna all'altra. Lo scambio rimane un bordo deliberato, con il confine nominato piuttosto che nascosto.","product-core.e5f2845eab":"Core ha due posture di esecuzione. Core Native utilizza il runtime nativo Rust di Core, kernel ottimizzati a mano, dispatcher di backend, motore di addestramento e inferenza e percorsi di esecuzione deterministica supportati, senza richiedere una licenza per il sistema Kera completo. Core su Kera è disponibile in licenze strategiche selezionate. Kera è il linguaggio di sistema nativo per grafi di Dweve, compilatore, JIT e fondamento di esecuzione eterogenea.","product-core.863ac7043e":"Aggiunge il modello di esecuzione più profondo di Kera, l'abbassamento avanzato, la fusione di grafi, la proprietà e la semantica degli effetti e le capacità di distribuzione strategica incluse in tali accordi. Core rimane la macchina AI in entrambi i casi.\n\nKera è il fondamento di esecuzione più profondo sotto di esso. Il fondamento opzionale non trasforma Core Native in un prodotto parziale: cambia la postura di esecuzione per distribuzioni licenziate selezionate, inclusi percorsi floating deterministici supportati puri dove Kera fissa l'identità di esecuzione completa.","product-core.e661b34ab3":"Core è la macchina computazionale sotto la famiglia di prodotti Dweve. I prodotti risolvono problemi diversi. Riutilizzano la stessa macchina invece di ricostruirla. Loom usa Core per eseguire la cognizione su 528 specialisti di dominio. Nexus usa Core per eseguire gli specialisti all'interno di organizzazioni eseguibili. Spindle usa Core in tutta la sua pipeline di conoscenza.","product-core.bd87fdd104":"Aura usa Core per il ragionamento locale e il lavoro di sviluppo. Mesh distribuisce carichi di lavoro costruiti su Core. Fabric dà alle persone accesso al sistema completo. Distribuzioni strategiche selezionate eseguono Core su Kera.\n\nQuesti prodotti risolvono lavori diversi, ma condividono una macchina numerica, di esecuzione e di riproduzione invece di portare fondamenti AI separati. Questa profondità condivisa consente a un prodotto di cambiare distribuzione senza ricostruire il suo modello attorno a un altro runtime.","product-core.497cc9b047":"Core copre lo stack di machine learning dalle operazioni a livello di bit più basse alle strutture complete del modello. Il significato non è semplicemente il numero di funzioni. Ogni operazione partecipa agli stessi sistemi di tipo, rappresentazione, backend, smistamento, test e determinismo. La superficie delle operazioni include primitive di bit, aritmetica, operazioni vettoriali, riduzioni, trasformazioni, operazioni tensoriali, moltiplicazione di matrici, convoluzione, normalizzazione, attivazione, attenzione, perdite, ottimizzazione, supporto all'addestramento, supporto all'inferenza, operazioni a livello di grafo e composizione a livello di modello. Un'operazione binaria e un'operazione FP64 non sono due librerie non correlate.","product-core.f76edbe5ff":"Un'implementazione scalare e un'implementazione AVX-512 non sono prodotti separati. Un operatore di addestramento e la sua controparte di inferenza non devono incontrarsi tramite un file esportato. Abitano la stessa macchina.\n\nIl percorso scalare rimane l'implementazione universale e il riferimento quando le istruzioni specializzate sono assenti. I percorsi ottimizzati sono verificati rispetto al contratto numerico e di riproduzione dichiarato della cella, quindi un kernel più veloce non è considerato corretto solo perché è più veloce.","product-core.eb285f91ec":"Il patrimonio numerico di Core non è una scala di ritorno a FP32. Il registro elenca 25 famiglie di formati numerici registrati che si espandono attraverso polarità, segno, larghezza, struttura dell'esponente, layout frazionario, proprietà della scala, impacchettamento e backend. Binario include semantica unipolare e bipolare. Intero include percorsi firmati e non firmati sub-byte e a larghezza intera più piani di bit. Virgola fissa include profili Q firmati e non firmati compatti, generali, ampi e molto ampi, forme parametrizzate generiche e rappresentazioni fisse più ampie. Adattivo include float adattivi compatti, forme neural-adattive e virgola fissa adattiva.","product-core.e50ccba933":"Il lato floating è più ampio di FP8, FP16, BF16, FP32 e FP64. Core possiede anche profili compatti e ampi bfloat, formati block-scaled e microscaled, profili di esecuzione a precisione mista e tipi floating definiti via software. Sono vere famiglie di operatori, non una conversione in un unico centro.\n\nUn'operazione bipolare non è unipolare con un'etichetta cambiata. Un percorso bfloat non è un float ordinario dietro un cast. Un blocco microscaled mantiene la propria proprietà di scala. La rappresentazione fa parte di dispatch, verifica e replay.","product-core.26a6509c6e":"Il codice scalare è spesso descritto come un fallback. In Core è l'implementazione universale e il target di riferimento. Mantiene disponibile un'operazione dove mancano istruzioni specializzate e dà a ogni percorso ottimizzato una base stabile. Per celle binarie, ternarie, intere, a virgola fissa, adattive ed esatte coperte, quel riferimento partecipa al contratto deterministico puro senza seed.","product-core.5b739a92b8":"I percorsi floating, bfloat, block-scaled e microscaled vengono confrontati in base alla fondazione di esecuzione selezionata. Sotto Core Native, i percorsi scalare e ottimizzato vengono verificati tramite replay con seed e la tolleranza numerica dichiarata della cella.\n\nSotto Core su Kera, i percorsi supportati in quelle famiglie possono essere verificati per identità deterministica pura perché Kera fissa l'identità del grafo, l'ordine delle operazioni e la topologia di riduzione. Il target più veloce non definisce mai la correttezza solo perché è il più veloce.","product-core.bb1a1782ec":"Core include un vero sistema di training per reti neurali binarie. L'output non è un modello convenzionale compresso da uno strumento di deployment non correlato. La rappresentazione target ha partecipato al processo di apprendimento, perché l'esecuzione efficiente inizia nel ciclo di vita del modello, non nel passaggio finale di export. Un modello binario può essere addestrato nella sua rappresentazione target tramite metodi quantisation-aware. Un insegnante a piena precisione può supervisionare uno studente a bassa precisione tramite distillazione. La precisione progressiva può spostare un modello attraverso stadi numerici.","product-core.b918a404cb":"Il comportamento dell'ottimizzatore può essere adattato al training a bassa precisione. L'ecosistema di training di Core include i percorsi supportati per ottimizzatore e quantisation-aware necessari per rendere la rappresentazione target parte dell'apprendimento, non una conversione di deployment dell'ultimo minuto.\n\nUn insegnante a piena precisione può supervisionare uno studente a bassa precisione tramite distillazione, e la precisione progressiva può spostare un modello attraverso stadi numerici. Il risultato è comunque un modello Core con una rappresentazione dichiarata e un contratto di esecuzione.","product-core.2f4dba4817":"Core è disponibile tramite Rust e Python. Entrambe le superfici descrivono modelli Core. Non definiscono architetture di esecuzione separate. Il linguaggio è una porta d'ingresso. La macchina dietro rimane Core. Rust offre controllo diretto, tipi statici, integrazione nativa, binari standalone, controllo di thread e memoria, e accesso al sistema senza runtime linguistico in produzione.","product-core.4cef5b560f":"Python offre sviluppo rapido di modelli, integrazione con l'ecosistema, scambio di array, importazione ed esportazione di modelli, e flussi di lavoro di ricerca familiari. È una superficie per descrivere modelli Core, non un'architettura di esecuzione separata. Il contratto di esecuzione dichiarato rimane con Core.\n\nLo stesso modello può raggiungere la macchina Core tramite Rust quando contano controllo diretto, integrazione nativa, binari standalone, controllo di thread e memoria, oppure tramite Python quando iterazione rapida e lavoro con l'ecosistema sono la scelta giusta.","product-core.0cf3c5aba0":"Core su Kera è la fondazione di esecuzione opzionale disponibile in selezionati pacchetti di licenza strategici. Core fornisce l'universo completo di operazioni AI e machine learning. Kera fornisce il linguaggio graph-native e la rappresentazione intermedia, l'abbassamento avanzato, la fusione di grafi, un JIT personalizzato e un modello di esecuzione eterogeneo.","product-core.8dd79d1c24":"La distinzione non è solo profondità di compilazione. Kera fissa l'identità completa di esecuzione: contenuto del grafo, ordine canonico delle operazioni, topologia di riduzione, ordine degli effetti, decisioni di abbassamento, proprietà della memoria e scheduling dei blocchi con scala.\n\nQuesto rende le celle floating, bfloat, block-scaled e microscaled supportate puramente deterministiche senza seed, preservando gli stessi contratti di modello e rappresentazione di Core. Senza Kera, Core Native rimane completo e usa replay con seed per quelle famiglie.","product-core.918a228f98":"Molti sistemi espongono un datatype quantizzato ma nascondono il modello aritmetico dietro di esso. Core separa la rappresentazione del valore dal modo in cui i risultati intermedi vengono accumulati. Questo non è un interruttore globale del framework. La scelta appartiene all'operatore. Questo rende i modelli numerici misti espliciti, ispezionabili e compilabili. Un input binario impacchettato può usare conteggi di popolazione interi. Un'operazione intera a bassa precisione può accumulare in Int32. Un'operazione a virgola fissa può usare un accumulatore a virgola fissa più ampio.","product-core.44f4026861":"Un'operazione a mezza precisione può utilizzare un percorso di accumulo a precisione maggiore dove l'accuratezza lo richiede. Il routing esatto può utilizzare l'aritmetica basata su Numerus dove il contratto di esecuzione lo richiede. Queste sono decisioni di esecuzione separate.\n\nLa rappresentazione di archiviazione e l'accumulatore sono registrati separatamente: uno definisce come si muovono i valori, l'altro come viene svolto il lavoro intermedio. Mantenere quella scelta con l'operazione rende un modello numerico misto esplicito, ispezionabile e disponibile per l'invio e la verifica.","product-core.33f2153ae1":"Un kernel ottimizzato a mano non è semplicemente una funzione più veloce. È il riconoscimento a livello di macchina che diverse celle di esecuzione sono problemi diversi. L'operazione astratta rimane la stessa. Il kernel è scritto per il target che lo eseguirà effettivamente. La moltiplicazione di matrici binarie su AVX-512 può utilizzare VPOPCNTDQ su ampie corsie. Le operazioni binarie su NEON utilizzano i percorsi di conteggio bit e vettoriali disponibili per ARM.","product-core.250482b8d7":"I kernel AVX2 sono modellati attorno a vettori a 256 bit. I kernel scalari forniscono l'implementazione universale e di riferimento. I percorsi CUDA sono progettati attorno ai warp. I percorsi ROCm tengono conto dell'esecuzione a wavefront AMD. Metal utilizza il modello di calcolo di Apple.\n\nVulkan e WebGPU puntano ai rispettivi ambienti shader. I percorsi WASM tengono conto dei vincoli SIMD del browser e portatili. Questi sono percorsi supportati distinti selezionati dall'invio per la cella corrente; nessuno diventa silenziosamente la definizione del modello o l'unico riferimento di correttezza.","product-core.2405eccded":"Quando un'IA utile può essere eseguita sulla macchina di fronte a te o su server controllati nelle vicinanze, meno lavoro deve viaggiare verso un data center distante. Non tutte le attività di IA saranno sempre eseguite interamente su un laptop. Ma Core dà a Dweve molta più libertà di mantenere il lavoro locale rispetto a un sistema costruito solo per cluster di acceleratori remoti. I tuoi file possono rimanere sul tuo dispositivo per attività locali supportate. Un'organizzazione può mantenere l'elaborazione all'interno del proprio data center. Un ospedale o un servizio pubblico può eseguire un sistema nell'ambiente in cui le sue regole già si applicano.","product-core.b5fe3b4db4":"Una funzionalità può continuare a funzionare quando non è richiesta una connessione Internet permanente. Dove il prodotto, il modello e la distribuzione lo supportano, Core può mantenere il lavoro sul dispositivo o nell'infrastruttura vicina piuttosto che rendere ogni passaggio dipendente da un servizio remoto.\n\nQuesta è una scelta di distribuzione con limiti dichiarati, non una promessa che ogni carico di lavoro venga eseguito offline o che nessuna attività più grande avrà mai bisogno di un server. Quando una capacità non ha quel supporto, il prodotto può nominare la dipendenza invece di mascherarla.","product-core.fe7f4bbfad":"Core non è qualcosa che devi installare o imparare. Rimane sotto il prodotto Dweve che stai utilizzando. I prodotti sembrano diversi perché svolgono lavori diversi. La macchina sottostante è la stessa. Loom lo usa quando pensa a un problema. Nexus lo usa quando un team di specialisti lavora sul tuo compito. Spindle lo usa quando elabora e protegge la conoscenza.","product-core.793b343cd8":"Fabric lo usa quando fai domande, carichi file ed esegui flussi di lavoro. Il prodotto presenta il lavoro in termini familiari mentre Core sceglie la rappresentazione supportata, il percorso di esecuzione e la posizione sottostante.\n\nQuesto non rende ogni attività identica né promette lo stesso percorso ovunque. Significa che la macchina che esegue il lavoro supportato appartiene allo stesso sistema Dweve invece di essere ricostruita per ogni prodotto.","product-core.b4feb2afd5":"Il percorso migliore può differire per operazione, tipo di dato, impacchettamento, forma del tensore, allineamento, policy e set di istruzioni disponibile. Il dispatcher di Core risolve l'implementazione in fase di esecuzione per l'host corrente e il contratto di esecuzione. La decisione rimane legata all'operazione, non al modello nel suo insieme. Il percorso selezionato viene registrato con la sua cella, host e motivo, così una esecuzione completata può essere ispezionata piuttosto che assunta. Un processo può contenere un kernel binario AVX-512 e un percorso GPU a virgola mobile allo stesso tempo.","product-core.e2f999a63c":"Le affermazioni di Core sono progettate per essere testate sull'hardware del cliente. I controlli di censimento e capacità confermano quali famiglie numeriche, di impacchettamento e di operazioni sono presenti, quindi dichiarano se la cella selezionata è nativa, coperta da un altro percorso, disponibile come codice dispositivo o non disponibile per un motivo nominato.","product-core.83379ce8de":"Il percorso selezionato viene registrato con la cella, host e motivo, così una esecuzione può essere ispezionata dopo il completamento. L'invio diventa parte delle prove invece di una scelta di runtime invisibile.\n\nUn processo può selezionare un kernel binario AVX-512, un percorso intero AVX2, un controllo scalare esatto e un percorso GPU a virgola mobile. Ogni operazione mantiene il proprio contratto mentre il modello rimane un unico sistema.","product-core.dd778116ad":"I test di invio nominano l'implementazione, la base di esecuzione e l'host che hanno effettivamente eseguito. Il confronto scalare verifica quindi il risultato ottimizzato rispetto al contratto numerico dichiarato della cella.\n\nLa riproduzione chiude il record verificando la promessa pura o seminata che la cella ha dichiarato. Le prove coprono quindi disponibilità, selezione, accordo numerico e ripetibilità sulla macchina che conta.","product-core.dda5c0ace4":"Uno stack di calcolo IA completo,","product-core.685b4a098b":"ogni percorso di esecuzione posseduto","product-core.banner.status.received":"RICEVUTO","product-core.banner.status.identified":"IDENTIFICATO","product-core.banner.status.selected":"SELEZIONATO","product-core.banner.status.returned":"RESTITUITO","product-core.banner.status.elsewhere":"ALTROVE","product-core.banner.status.inTransit":"IN TRANSITO","product-core.banner.status.staysHere":"RESTA QUI","product-core.banner.status.runsLocally":"ESEGUITO LOCALMENTE","product-core.banner.status.notRequired":"NON RICHIESTO","product-core.banner.status.mayNeedServer":"PUÒ RICHIEDERE SERVER","product-core.banner.status.handled":"GESTITO","product-core.banner.status.recorded":"REGISTRATO","product-core.banner.status.newTool":"NUOVO STRUMENTO","product-core.banner.status.newRuntime":"NUOVO RUNTIME","product-core.banner.status.retained":"MANTENUTO","product-core.banner.status.unchanged":"INVARIATO","product-core.banner.status.unsupported":"NON SUPPORTATO","product-core.banner.status.extraRuntime":"RUNTIME AGGIUNTIVO","product-core.banner.status.failed":"NON RIUSCITO","product-core.banner.status.reopened":"RIAPERTO","product-core.banner.status.declared":"DICHIARATO","product-core.banner.status.named":"NAMED","product-core.banner.status.verifiable":"VERIFICABILE","product-core.banner.status.inScope":"IN AMBITO","product-core.banner.status.customerControlled":"CONTROLLATO DAL CLIENTE","product-core.banner.status.available":"DISPONIBILE","product-core.banner.status.supportedTarget":"TARGET SUPPORTATO","product-core.banner.status.builtHere":"COSTRUITO QUI","product-core.banner.status.evidenceRequired":"PROVA RICHIESTA","product-core.banner.status.explicit":"ESPLICITO","product-core.banner.status.separate":"SEPARATO","product-core.banner.status.unstated":"NON DICHIARATO","product-core.banner.status.resolved":"RISOLTO","product-core.banner.status.checked":"CONTROLLATO","product-core.banner.status.compared":"CONFRONTATO","product-core.banner.status.verified":"VERIFICATO","product-core.banner.status.direct":"DIRETTO","product-core.banner.status.coreModel":"MODELLO CORE","product-core.banner.status.rapid":"RAPID","product-core.banner.status.included":"INCLUSO","product-core.banner.status.optionalLicence":"LICENZA OPZIONALE","product-core.banner.status.fixed":"FIXED","product-core.banner.status.boundary":"CONFINE","product-core.banner.consumer.local.tag":"CATENA NASCOSTA","product-core.banner.business.requirement.tag":"TRACCIA DELLE DIPENDENZE","product-core.banner.engineering.coverage.tag":"CONTRATTO MANCANTE","product-core.banner.consumer.route.eyebrow":"Cosa cambia sotto","product-core.banner.consumer.route.lead":"Una richiesta può usare","product-core.banner.consumer.route.accent":"il tipo di lavoro giusto.","product-core.banner.consumer.route.body1":"Un prodotto Dweve può chiedere a Core l'operazione di cui ha bisogno senza chiederti di scegliere un formato numerico, un processore o un runtime.","product-core.banner.consumer.route.body2":"Core mantiene queste scelte all'interno di una sola macchina, così il prodotto può cambiare percorso senza cambiare ciò che gli hai chiesto di fare.","product-core.banner.consumer.route.panel":"Una richiesta, gestita sotto","product-core.banner.consumer.route.tag":"PERCORSO AUTOMATICO","product-core.banner.consumer.route.item1":"La tua richiesta arriva","product-core.banner.consumer.route.item2":"Il compito viene compreso","product-core.banner.consumer.route.item3":"Viene scelto un percorso supportato","product-core.banner.consumer.route.item4":"Il risultato torna indietro","product-core.banner.consumer.route.verdictLabel":"Cosa scegli","product-core.banner.consumer.route.verdict":"Il compito, non la macchina.","product-core.banner.consumer.boundary.eyebrow":"Quando la macchina resta vicina","product-core.banner.consumer.boundary.lead":"L'IA utile richiede","product-core.banner.consumer.boundary.accent":"meno percorsi nascosti.","product-core.banner.consumer.boundary.body1":"Per un'attività locale supportata, il tuo file può rimanere sul dispositivo e il lavoro può continuare senza inviare ogni passaggio a un servizio remoto.","product-core.banner.consumer.boundary.body2":"Il prodotto dovrebbe anche dire quando un'attività più grande richiede un server. L'esecuzione locale è un percorso supportato, non una promessa generale.","product-core.banner.consumer.boundary.panel":"Il confine locale","product-core.banner.consumer.boundary.tag":"AMBITO ONESTO","product-core.banner.consumer.boundary.left":"SUL TUO DISPOSITIVO","product-core.banner.consumer.boundary.right":"QUANDO SERVE DI PIÙ","product-core.banner.consumer.boundary.item1":"Il tuo file","product-core.banner.consumer.boundary.item2":"Lavoro locale supportato","product-core.banner.consumer.boundary.item3":"Una connessione permanente","product-core.banner.consumer.boundary.item4":"Un carico di lavoro maggiore","product-core.banner.consumer.boundary.verdictLabel":"La promessa onesta","product-core.banner.consumer.boundary.verdict":"Locale dove supportato. Chiaro quando non lo è.","product-core.banner.consumer.answer.eyebrow":"Cosa ti arriva","product-core.banner.consumer.answer.lead":"La macchina scompare,","product-core.banner.consumer.answer.accent":"ma le sue regole no.","product-core.banner.consumer.answer.body1":"Non devi scegliere il formato, il metodo di impacchettamento o l'istruzione del processore. Core fa queste scelte secondo le regole dichiarate del prodotto.","product-core.banner.consumer.answer.body2":"Questo mantiene l'interfaccia semplice senza rendere il lavoro non verificabile. Il prodotto può comunque indicare dove è stata eseguita un'attività supportata e quale percorso ha utilizzato.","product-core.banner.consumer.answer.panel":"Una semplice ricevuta di richiesta","product-core.banner.consumer.answer.tag":"RISULTATO VISIBILE","product-core.banner.consumer.answer.item1":"Chiedi il lavoro","product-core.banner.consumer.answer.item2":"Il prodotto gestisce le scelte","product-core.banner.consumer.answer.item3":"Core registra il percorso","product-core.banner.consumer.answer.item4":"Ricevi la risposta","product-core.banner.consumer.answer.verdictLabel":"La tua parte","product-core.banner.consumer.answer.verdict":"Chiedi il lavoro. Usa la risposta.","product-core.banner.business.change.eyebrow":"La decisione alla base della copertura","product-core.banner.business.change.lead":"Una modifica tecnica non dovrebbe","product-core.banner.business.change.accent":"riaprire lo stack del fornitore.","product-core.banner.business.change.body1":"Core mantiene le decisioni su rappresentazione, impacchettamento, accumulo, backend e replay all'interno di un unico sistema implementato. Un nuovo vincolo cambia la cella di esecuzione selezionata, non il proprietario del modello.","product-core.banner.business.change.body2":"Questo elimina una fonte familiare di costi di modifica: un altro esportatore, runtime, revisione del fornitore e confine operativo ogni volta che cambiano hardware o policy.","product-core.banner.business.change.panel":"Una condizione modificata","product-core.banner.business.change.tag":"TEST DI PROPRIETÀ","product-core.banner.business.change.left":"STACK FRAMMENTATO","product-core.banner.business.change.right":"CONFINE DI CORE","product-core.banner.business.change.item1":"Nuovo requisito numerico","product-core.banner.business.change.item2":"Nuovo target hardware","product-core.banner.business.change.item3":"Significato dell'operazione","product-core.banner.business.change.item4":"Proprietario computazionale","product-core.banner.business.change.verdictLabel":"Conseguenza commerciale","product-core.banner.business.change.verdict":"Cambia la condizione senza ricostruire lo stack.","product-core.banner.business.evidence.eyebrow":"Dalla capacità all'evidenza","product-core.banner.business.evidence.lead":"Un badge di supporto resta vago finché","product-core.banner.business.evidence.accent":"il percorso eseguito non viene nominato.","product-core.banner.business.evidence.body1":"Core può collegare un'esecuzione alla sua operazione, rappresentazione, accumulatore, backend, percorso di istruzioni e contratto di replay.","product-core.banner.business.evidence.body2":"Questo trasforma la copertura in evidenza che l'ingegneria può verificare e la governance può ispezionare, piuttosto che un'ampia affermazione che gli acquisti devono accettare per fiducia.","product-core.banner.business.evidence.panel":"Il record di esecuzione","product-core.banner.business.evidence.tag":"VERIFICABILE","product-core.banner.business.evidence.item1":"Definizione del modello","product-core.banner.business.evidence.item2":"Contratto numerico","product-core.banner.business.evidence.item3":"Kernel e host","product-core.banner.business.evidence.item4":"Record di replay","product-core.banner.business.evidence.verdictLabel":"Risposta di revisione","product-core.banner.business.evidence.verdict":"Il percorso che è stato eseguito può essere nominato.","product-core.banner.business.deployment.eyebrow":"Sposta la distribuzione, non il modello","product-core.banner.business.deployment.lead":"Cambia la postura operativa","product-core.banner.business.deployment.accent":"senza riscrivere il modello.","product-core.banner.business.deployment.body1":"Un team autorizzato può operare Core su workstation o cluster controllati, su target edge supportati, o in un ambiente isolato dove l'accordo copre quella postura.","product-core.banner.business.deployment.body2":"La licenza e il record di capacità definiscono l'ambito supportato. Spostare il lavoro non richiede all'organizzazione di ricostruire il sistema AI attorno a un altro runtime.","product-core.banner.business.deployment.panel":"Posture operative supportate","product-core.banner.business.deployment.tag":"AMBITO DELLA LICENZA","product-core.banner.business.deployment.item1":"Workstation controllata","product-core.banner.business.deployment.item2":"Cluster controllato dall'organizzazione","product-core.banner.business.deployment.item3":"Ambiente isolato","product-core.banner.business.deployment.item4":"Target locale o edge","product-core.banner.business.deployment.verdictLabel":"Ciò che rimane","product-core.banner.business.deployment.verdict":"Il modello Core e il suo contratto di esecuzione.","product-core.banner.business.control.eyebrow":"Controllo europeo, sotto l'applicazione","product-core.banner.business.control.lead":"La sovranità raggiunge","product-core.banner.business.control.accent":"la macchina che esegue il lavoro.","product-core.banner.business.control.body1":"Core è progettato e costruito nei Paesi Bassi e concesso in licenza per l'operazione diretta su sistemi controllati dal cliente, incluse le distribuzioni isolate supportate.","product-core.banner.business.control.body2":"Questo offre alla governance un confine tecnico da ispezionare, posizionare e gestire. L'origine europea non crea conformità da sola; l'organizzazione mantiene comunque le proprie regole, evidenze e decisioni di distribuzione.","product-core.banner.business.control.panel":"Il confine di controllo","product-core.banner.business.control.tag":"NESSUN SCORCIATOIA","product-core.banner.business.control.item1":"Origine tecnica","product-core.banner.business.control.item2":"Sistemi operativi","product-core.banner.business.control.item3":"Postura di isolamento","product-core.banner.business.control.item4":"Caso di conformità","product-core.banner.business.control.verdictLabel":"Cosa fornisce Core","product-core.banner.business.control.verdict":"Controllo per costruire le evidenze, non una scorciatoia per la conformità.","product-core.banner.engineering.cell.eyebrow":"La cella è il contratto","product-core.banner.engineering.cell.lead":"Un nome di tipo di dato non può definire","product-core.banner.engineering.cell.accent":"una cella di esecuzione esatta.","product-core.banner.engineering.cell.body1":"La semantica di un'operazione dipende anche da larghezza, impacchettamento, accumulatore, backend, percorso di istruzioni, politica di dispatch e contratto di determinismo.","product-core.banner.engineering.cell.body2":"Core registra queste dimensioni separatamente, così un percorso a bit bassi non diventa float dietro un cast e l'archiviazione non definisce silenziosamente l'accumulazione.","product-core.banner.engineering.cell.panel":"Una cella implementata","product-core.banner.engineering.cell.tag":"CONTRATTO DI REGISTRO","product-core.banner.engineering.cell.item1":"Semantica delle operazioni","product-core.banner.engineering.cell.item2":"Rappresentazione e impacchettamento","product-core.banner.engineering.cell.item3":"Contratto dell'accumulatore","product-core.banner.engineering.cell.item4":"Backend e percorso di istruzioni","product-core.banner.engineering.cell.item5":"Contratto di dispatch e replay","product-core.banner.engineering.cell.verdictLabel":"Unità di registro","product-core.banner.engineering.cell.verdict":"Una cella di esecuzione concreta e implementata.","product-core.banner.engineering.dispatch.eyebrow":"Il dispatch non ridefinisce la correttezza","product-core.banner.engineering.dispatch.lead":"L'host sceglie un percorso sotto","product-core.banner.engineering.dispatch.accent":"il contratto che definisce la correttezza.","product-core.banner.engineering.dispatch.body1":"Il dispatch a runtime seleziona un'implementazione supportata per ogni operazione in base all'host e alla politica correnti. Il percorso scalare rimane l'implementazione universale e il riferimento di base.","product-core.banner.engineering.dispatch.body2":"I kernel ottimizzati vengono verificati rispetto al contratto numerico e di replay della cella. Un target più veloce non viene accettato semplicemente perché è più veloce.","product-core.banner.engineering.dispatch.panel":"Dispatch per operazione","product-core.banner.engineering.dispatch.tag":"DECISIONE A RUNTIME","product-core.banner.engineering.dispatch.item1":"Risolvi la cella di esecuzione","product-core.banner.engineering.dispatch.item2":"Verifica la capacità dell'host","product-core.banner.engineering.dispatch.item3":"Seleziona l'implementazione","product-core.banner.engineering.dispatch.item4":"Confronta con il percorso di riferimento","product-core.banner.engineering.dispatch.item5":"Verifica la modalità di replay dichiarata","product-core.banner.engineering.dispatch.verdictLabel":"Ancoraggio di correttezza","product-core.banner.engineering.dispatch.verdict":"Il contratto della cella, non l'host più veloce.","product-core.banner.engineering.surfaces.eyebrow":"Un modello, due superfici linguistiche","product-core.banner.engineering.surfaces.lead":"Rust e Python descrivono","product-core.banner.engineering.surfaces.accent":"la stessa macchina Core.","product-core.banner.engineering.surfaces.body1":"Rust offre controllo diretto, tipi statici e integrazione nativa. Python offre sviluppo rapido di modelli e flussi di lavoro familiari nell'ecosistema.","product-core.banner.engineering.surfaces.body2":"Nessuna delle due lingue definisce un'architettura di esecuzione separata. La rappresentazione del modello e il contratto di esecuzione dichiarato rimangono con Core.","product-core.banner.engineering.surfaces.panel":"Due porte d'ingresso","product-core.banner.engineering.surfaces.tag":"UN CONTRATTO DI RUNTIME","product-core.banner.engineering.surfaces.item1":"Integrazione nativa e controllo","product-core.banner.engineering.surfaces.item2":"Modello di esecuzione Core","product-core.banner.engineering.surfaces.item3":"Iterazione di ricerca ed ecosistema","product-core.banner.engineering.surfaces.item4":"Modello di esecuzione Core","product-core.banner.engineering.surfaces.verdictLabel":"Risultato condiviso","product-core.banner.engineering.surfaces.verdict":"Un modello raggiunge una macchina Core.","product-core.banner.engineering.foundations.eyebrow":"Due fondamenta di esecuzione","product-core.banner.engineering.foundations.lead":"Core Native rimane completo mentre","product-core.banner.engineering.foundations.accent":"Kera aggiunge profondità di esecuzione.","product-core.banner.engineering.foundations.body1":"Core Native include il runtime nativo in Rust, i motori di training e inferenza, i kernel ottimizzati, il dispatch e i contratti di replay supportati puri o seedati.","product-core.banner.engineering.foundations.body2":"Licenze strategiche selezionate aggiungono Core su Kera, che fissa l'identità del grafo, l'ordine delle operazioni e la topologia di riduzione per percorsi deterministici puri supportati della famiglia floating.","product-core.banner.engineering.foundations.panel":"Cosa cambia ogni fondamento","product-core.banner.engineering.foundations.tag":"CONFINE DI LICENZA","product-core.banner.engineering.foundations.item1":"Runtime e motori Core Native","product-core.banner.engineering.foundations.item2":"Contratto di replay nativo per cella","product-core.banner.engineering.foundations.item3":"Core su fondazione Kera","product-core.banner.engineering.foundations.item4":"Identità di grafo e riduzione","product-core.banner.engineering.foundations.verdictLabel":"Livello stabile","product-core.banner.engineering.foundations.verdict":"Il modello Core e i contratti di rappresentazione.","product-core.banner.engineering.verification.eyebrow":"Interchange è un bordo, non una colla interna","product-core.banner.engineering.verification.lead":"Importa il modello, poi","product-core.banner.engineering.verification.accent":"verifica il percorso che viene eseguito.","product-core.banner.engineering.verification.body1":"Importazione ed esportazione restano confini espliciti attorno a Core. Dentro quel confine, lo stato delle capacità, la scelta di dispatch e il contratto di replay appartengono alla cella eseguita.","product-core.banner.engineering.verification.body2":"Il percorso di verifica nomina le celle non disponibili con una motivazione, registra l'implementazione selezionata, la confronta con il riferimento scalare e controlla il contratto di replay sulla macchina di destinazione.","product-core.banner.engineering.verification.panel":"Prova di esecuzione","product-core.banner.engineering.verification.tag":"RECORD ESEGUIBILE","product-core.banner.engineering.verification.item1":"Bordo di importazione o esportazione","product-core.banner.engineering.verification.item2":"Stato delle capacità","product-core.banner.engineering.verification.item3":"Registro di dispatch","product-core.banner.engineering.verification.item4":"Confronto scalare","product-core.banner.engineering.verification.item5":"Controllo di replay","product-core.banner.engineering.verification.verdictLabel":"Oggetto di prova","product-core.banner.engineering.verification.verdict":"La cella eseguita sulla macchina che conta.","product-core.sideTag.allOfThem":"TUTTI","product-core.sideTag.perJob":"PER LAVORO","product-core.sideTag.ordinary":"ORDINARIO","product-core.sideTag.close":"CLOSE","product-core.sideTag.stillOn":"ANCORA ATTIVO","product-core.sideTag.lighter":"PIÙ LEGGERO","product-core.sideTag.shown":"SHOWN","product-core.sideTag.honest":"ONESTO","product-core.sideTag.heldHere":"TENUTO QUI","product-core.sideTag.handled":"GESTITO","product-core.sideTag.nineDimensions":"9 DIMENSIONI","product-core.sideTag.insideCore":"DENTRO CORE","product-core.sideTag.firstClass":"FIRST-CLASS","product-core.sideTag.siblings":"FRATELLI","product-core.sideTag.owned":"OWNED","product-core.sideTag.oneSystem":"UN SISTEMA","product-core.sideTag.determinism":"DETERMINISMO","product-core.sideTag.together":"INSIEME","product-core.sideTag.twoPostures":"2 POSIZIONI","product-core.sideTag.portable":"PORTABILE","product-core.sideTag.control":"CONTROLLO","product-core.sideTag.inherited":"EREDITATO","product-core.sideTag.sixTiers":"6 LIVELLI","product-core.sideTag.separated":"SEPARATI","product-core.sideTag.layouts":"LAYOUT","product-core.sideTag.perTarget":"PER DESTINAZIONE","product-core.sideTag.resolved":"RISOLTO","product-core.sideTag.ledger":"REGISTRO","product-core.sideTag.anchored":"ANCORATO","product-core.sideTag.oneContract":"UN CONTRATTO","product-core.sideTag.native":"NATIVO","product-core.sideTag.twoDoors":"2 PORTE","product-core.sideTag.included":"INCLUSO","product-core.sideTag.licensed":"CON LICENZA","product-core.sideTag.edges":"EDGES","product-core.sideTag.runnable":"ESEGUIBILE","product-core.7bd00d4aa5":"La macchina completa","product-core.2e403de2e1":"dietro ogni prodotto","product-core.e038ce7971":"Porta il vincolo","product-core.7969de36b5":"che rompe il tuo stack attuale","product-core.8ffffa7c6d":"Porta una combinazione","product-core.96e545dfe7":"che nient'altro supporta","crx-dependency-deed.47b41000f2":"L'atto dietro un modello","crx-dependency-deed.6b28a1dfeb":"ispezionato","crx-dependency-deed.70c2e19092":"chi possiede cosa","crx-dependency-deed.fd0ab7fbca":"your-model.bin","crx-dependency-deed.285c1432cd":"di tua proprietà","crx-dependency-deed.d7d43f23b6":"libreria numerica","crx-dependency-deed.e93236a31f":"runtime per acceleratore","crx-dependency-deed.08b575c9be":"fornitore hardware","crx-dependency-deed.461530cd7a":"strumento di quantizzazione","crx-dependency-deed.6a378bcc9c":"stack di servizio","crx-dependency-deed.8d2f6a76a1":"detenuto dal fornitore","crx-dependency-deed.4be22a0576":"togli un fornitore e la catena di esecuzione si spezza","crx-dependency-deed.be0fe5c983":"con Core, i diritti operativi tornano a una sola macchina","crx-dependency-deed.9439d9f9fc":"l'artefatto non è mai stato il problema","crx-dependency-deed.0faa40a239":"lo erano i diritti che lo circondavano","crx-dependency-deed.76a2979f54":"atto di proprietà","crx-dependency-deed.b01dc1bae4":"particella CORE-9F2A","crx-dependency-deed.630b87bef9":"il file del modello è detenuto interamente dall'operatore","crx-dependency-deed.820ef29455":"detenuto da te","crx-dependency-deed.0ca0845813":"prospetto degli oneri","crx-dependency-deed.32d59f2421":"diritto operativo","crx-dependency-deed.781b6d09cc":"se il detentore si ritira","crx-dependency-deed.1ee2d8317b":"i numeri smettono di risolversi","crx-dependency-deed.22b6f9d92a":"nessun kernel viene scelto","crx-dependency-deed.f03c29503d":"il modello non può cambiare macchina","crx-dependency-deed.8cac54602f":"la compressione è persa","crx-dependency-deed.e7adac8090":"nulla serve il risultato","crx-coverage-map.f94a59f906":"Una sezione attraverso il motore","crx-coverage-map.70a5e778af":"implementato","crx-coverage-map.d748ed282c":"percorsi rappresentativi tra le famiglie di destinazione","crx-coverage-map.45d86b99db":"Un solo motore possiede ogni percorso mostrato","crx-coverage-map.7d61c13ed4":"GEMM binario su AVX-512","crx-coverage-map.817f624193":"convoluzione int8 su NEON","crx-coverage-map.186456c935":"virgola fissa su scalare","crx-coverage-map.7523c51a1c":"virgola fissa adattiva su WebGPU","crx-coverage-map.4d1c90baf1":"Al di fuori di questa sezione leggibile","crx-coverage-map.e508092042":"larghezza numerica","crx-coverage-map.0fd2241a81":"percorso di implementazione","crx-coverage-map.17f3b48034":"famiglia di destinazione","crx-coverage-map.577360a1c0":"percorso di dispatch","crx-coverage-map.350e19548f":"contratto di replay","crx-coverage-map.ce7c57884a":"registro di verifica","crx-coverage-map.d75cab23f4":"Ogni cella mostrata è implementata. Il registro completo è di diversi ordini di grandezza più grande di questa visualizzazione.","crx-coverage-map.480d303d95":"un solo motore possiede la matrice","crx-coverage-map.272d5df618":"non un confine di capacità","crx-coverage-map.7a1aef5f53":"moltiplicazione di matrici","crx-coverage-map.ed9ca14839":"convoluzione","crx-coverage-map.b43cc86e50":"riduzione","crx-coverage-map.d0278de5f6":"attenzione","crx-coverage-map.94acc84132":"quantizza","crx-coverage-map.7b423a4d0b":"AVX-512","crx-coverage-map.5f305d0313":"NEON","crx-coverage-map.87e93c3619":"scalare","crx-coverage-map.f5ffade173":"WebGPU","crx-coverage-map.a6a6318544":"GPU","crx-coverage-map.b0d51b9ff9":"distribuisci","crx-coverage-map.876fb9d636":"famiglie di operazioni","crx-coverage-map.2ce08af9d4":"target di esecuzione","crx-coverage-map.6f0f3f31ce":"implementato all'interno di Core","crx-coverage-map.29e6b05569":"al di fuori di questa vista","crx-coverage-map.60737e49cd":"La scala dietro questa sezione leggibile","crx-coverage-map.4e58ac7873":"registri","crx-coverage-map.0b1ede0118":"solo intersezioni rappresentative","crx-coverage-map.f27b1d5de6":"processori PC e server","crx-coverage-map.d313dff0d2":"telefoni e dispositivi ARM","crx-coverage-map.a76783e1d4":"GPU","crx-coverage-map.e7ab5809a7":"browser","crx-coverage-map.1741ae74b6":"schede FPGA","crx-coverage-map.54a51da1f1":"target di distribuzione","crx-coverage-map.1c3a7b7dcb":"Le colonne dei target nominano famiglie ampie; ogni famiglia contiene molte architetture, set di istruzioni e implementazioni.","crx-coverage-map.scale.operations":"operazioni","crx-coverage-map.scale.categories":"categorie di operazioni","crx-coverage-map.scale.formats":"formati numerici","crx-coverage-map.scale.dimensions":"dimensioni di esecuzione","crx-constraint-tunnel.5fec7c3037":"Un algoritmo, cinque vincoli che cambiano","crx-constraint-tunnel.825aa17056":"sopravvive","crx-constraint-tunnel.e54ec5ba88":"identità intatta","crx-constraint-tunnel.9efe229bf2":"lo stesso algoritmo","crx-constraint-tunnel.7c2212b429":"archiviazione binaria","crx-constraint-tunnel.394056dcb7":"accumulatore a virgola fissa","crx-constraint-tunnel.96709a720d":"host AVX2","crx-constraint-tunnel.54310964b5":"distribuzione nel browser","crx-constraint-tunnel.5df1c23ef8":"replay puro","crx-constraint-tunnel.173f7af069":"la linea di identità Core attraversa tutti e cinque","crx-constraint-tunnel.312ef3f600":"le condizioni cambiano attorno ad essa","crx-constraint-tunnel.b670febe02":"il modello non cambia mai proprietario","crx-constraint-tunnel.986dfb38d9":"algo-7c","crx-constraint-tunnel.afad9a6976":"condizione","crx-constraint-tunnel.58b6e8c362":"linea di identità Core","crx-constraint-tunnel.a1da01a2f9":"intatta attraverso tutti e cinque","crx-constraint-tunnel.d3be51ed19":"entra","crx-constraint-tunnel.4fc66ce5aa":"lo stesso modello esce","crx-constraint-tunnel.ac5d84bfae":"fase","crx-model-floorplan.4bfffd14a3":"Un modello, materiali misti","crx-model-floorplan.b746d79201":"misto","crx-model-floorplan.c6cd731127":"scelta per operazione","crx-model-floorplan.2c04c9f4c1":"Stanza binaria","crx-model-floorplan.b13fc66064":"compatta, energia minima","crx-model-floorplan.eed69d4b42":"Stanza intera","crx-model-floorplan.e5d86d4768":"a bit bassi, overflow corretto","crx-model-floorplan.1cb503e426":"Stanza a virgola fissa","crx-model-floorplan.1eddeb6036":"righelli esatti su ogni parete","crx-model-floorplan.f6ce308fda":"Stanza a virgola fissa adattiva","crx-model-floorplan.ea5560baac":"intervallo scelto tramite profili interi e a virgola fissa","crx-model-floorplan.15be351c04":"ogni stanza si collega attraverso la stessa struttura Core","crx-model-floorplan.84c8a2b7a5":"nessuna stanza è un'estensione","crx-model-floorplan.a54ec2a121":"nessun formato è un ripiego","crx-model-floorplan.d28f8294a7":"una struttura Core","crx-model-floorplan.ebf2dcb9a9":"la larghezza della stanza traccia la quota di ogni parte del modello, memorizzazione e accumulo sono pareti separate","crx-model-floorplan.3a21295d81":"memorizza","crx-model-floorplan.da612b0004":"accumula","crx-model-floorplan.c510bd86c3":"1 bit","crx-model-floorplan.d71739707a":"int32","crx-model-floorplan.b74777c55d":"int8","crx-model-floorplan.9e07348cfb":"Q16.16","crx-model-floorplan.b55e22fe78":"esatto","crx-model-floorplan.d7e3c028b8":"Q8.8 adattivo","crx-model-floorplan.f0a9f86c3e":"accumulatore Q16.16","crx-model-floorplan.55c1ef9ce7":"pianta del modello","crx-model-floorplan.4f44e2cffa":"compatto","crx-model-floorplan.78cd1257c3":"moderato","crx-model-floorplan.29715c1826":"spazioso","crx-roundhouse.011076d2d5":"L'operazione e le sue destinazioni","crx-roundhouse.ecf60a07c3":"instradamento","crx-roundhouse.f94f7fdfdb":"nessun sole centrale","crx-roundhouse.47e02a1ac9":"un'operazione astratta","crx-roundhouse.10d5e48d4d":"x86 SIMD","crx-roundhouse.1796ed4ac9":"ARM + Apple silicon","crx-roundhouse.979d2b45bb":"GPU NVIDIA / AMD 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