architect

[NEWS]🏗️ Scaling AI Agent Jangan Cuma Modal “Context Window” Besar! Ini Arsitektur Baru dari Google. 🧠

Selama ini kita sering mikir kalau context window model AI makin besar (misal 1M token), masalah memori agen selesai. Ternyata salah besar! Google baru saja merilis panduan arsitektur Context Engineering di dalam Agent Development Kit (ADK) mereka. Mereka mengubah cara kita memandang “konteks” dari sekadar string panjang menjadi sistem basis data yang terkompilasi. Ini bedahannya: … Read more[NEWS]🏗️ Scaling AI Agent Jangan Cuma Modal “Context Window” Besar! Ini Arsitektur Baru dari Google. 🧠

🧠 Bikin AI Agent Jangan Asal Tumpuk Context! Ini 5 Teknik “Context Engineering” Agar Agent Stabil. 🏗️

Philipp Schmid baru saja membedah rahasia dapur di balik Manus (salah satu AI Agent tercanggih saat ini). Ternyata musuh terbesar developer Agent bukan model yang kurang pinter, tapi Context Rot (Konteks yang Membusuk). Ini ringkasannya: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) 🧟 Context Rot: Model AI seringkali mengalami degradasi performa drastis saat context window mulai penuh. … Read more🧠 Bikin AI Agent Jangan Asal Tumpuk Context! Ini 5 Teknik “Context Engineering” Agar Agent Stabil. 🏗️

🧪 A/B Testing Kelamaan? Ini Trik Etsy Mempercepat Eksperimen dengan Machine Learning!

Etsy (e-commerce barang antik/kreatif) baru saja membagikan cara mereka melakukan “hacking” statistik untuk mempercepat durasi A/B testing tanpa mengorbankan akurasi.Ini bedahannya: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * Waktu adalah Uang: Menunggu A/B test mencapai “Statistical Significance” bisa memakan waktu berminggu-minggu, terutama untuk metrik yang noisy (banyak variasi) seperti GMV (total penjualan). * High Variance: Perilaku … Read more🧪 A/B Testing Kelamaan? Ini Trik Etsy Mempercepat Eksperimen dengan Machine Learning!

🕸️ Graph Analytics di DataFusion? Emang Bisa? (Rust + Arrow Power!) 🦀

Biasanya kalau mau analisa graf (seperti mencari Connected Components), kita lari ke tools khusus kayak Neo4j atau NetworkX. Tapi Semyon Sinchenko mencoba hal gila: menjalankannya langsung di atas Apache DataFusion.Ini bedahannya:1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * Data Silo: Data tabular ada di SQL/Parquet, tapi analisa graf butuh tool berbeda. * Mahal di IO: Memindahkan data … Read more🕸️ Graph Analytics di DataFusion? Emang Bisa? (Rust + Arrow Power!) 🦀

🚀 Rahasia LLM Serving Ngebut: “Continuous Batching” (Selamat Tinggal Antrian Lama!)

Pernah bertanya-tanya kenapa ChatGPT atau Claude bisa melayani jutaan user sekaligus tanpa timeout massal? Jawabannya bukan cuma “GPU mahal”, tapi cara antriannya yang cerdas. Hugging Face membahas teknik Continuous Batching yang mengubah total cara kita men-deploy LLM. 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * Static Batching Kuno: Bayangkan bis kota yang baru berangkat kalau semua kursi … Read more🚀 Rahasia LLM Serving Ngebut: “Continuous Batching” (Selamat Tinggal Antrian Lama!)

🔍 Bongkar Rahasia: Bagaimana Search Engine “Pintar” Menjawab Pertanyaanmu?

Pernah bingung kenapa Google sekarang bisa kasih jawaban langsung (AI Overview), bukan cuma deretan “link warna biru”? Atau gimana caranya Perplexity bekerja? HackerNoon baru saja membedah teknologi di baliknya. Bukan sihir, ini teknik yang disebut RAG (Retrieval-Augmented Generation). 🧠 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * Search Engine Lama (Keyword): Cuma mencocokkan kata kunci. Hasilnya seringkali … Read more🔍 Bongkar Rahasia: Bagaimana Search Engine “Pintar” Menjawab Pertanyaanmu?

🏗️ Goodbye Lambda Architecture? Bedah “Venice” LinkedIn (Open Source!)

LinkedIn baru saja membagikan evolusi infrastruktur Venice, sistem database high-throughput mereka yang kini Open Source. Mereka berhasil menyederhanakan pengelolaan data masif dengan meninggalkan arsitektur lama yang rumit. Ini ringkasannya: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * Ribetnya Lambda Architecture: Dulu, LinkedIn memisahkan jalur data cepat (streaming) dan lambat (batch). * Double Work: Engineer harus menulis dan … Read more🏗️ Goodbye Lambda Architecture? Bedah “Venice” LinkedIn (Open Source!)

🚀 Rahasia Dapur Meta: Kenalan sama “Zoomer”, Tool yang Bikin AI Meta Makin Ngebut!

Pernah bayangin gimana caranya debug ribuan GPU sekaligus saat training AI raksasa?Meta baru saja membongkar rahasia infrastruktur data mereka lewat tool bernama Zoomer. Ini bedah singkatnya: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah)Training model AI (seperti Llama) butuh ribuan GPU yang bekerja barengan. * Isu Utama: Satu GPU lambat (“straggler”) bisa menahan kinerja ribuan GPU lainnya. * … Read more🚀 Rahasia Dapur Meta: Kenalan sama “Zoomer”, Tool yang Bikin AI Meta Makin Ngebut!

🧠 Google Rilis “Deep Think”! Gemini 3 Sekarang Bisa Mikir Keras (Parallel Reasoning) 🚀

Akhirnya Google nurunin “Raja Terakhir”-nya! Setelah ramai rumor, Gemini 3 Deep Think resmi dirilis hari ini buat pelanggan Ultra. Ini bukan update biasa, ini jawaban Google buat tantangan reasoning tingkat dewa. Ini bedahannya: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) ⚡ Cepat tapi Ceroboh: Model AI standar (System 1) cenderung menjawab spontan. Untuk soal matematika Olimpiade atau … Read more🧠 Google Rilis “Deep Think”! Gemini 3 Sekarang Bisa Mikir Keras (Parallel Reasoning) 🚀

🗣️ AI Sekarang Bisa Jadi “HRD”? Anthropic Rilis Interviewer Otomatis! 🤖

Anthropic baru saja merilis Anthropic Interviewer, sebuah alat riset yang menggunakan Claude untuk mewawancarai ribuan orang sekaligus secara mendalam. Tujuannya? Memahami perasaan manusia terhadap AI, bukan cuma data log chat. Ini hasil eksperimen pertamanya terhadap 1.250 profesional: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) 📉 Blind Spot Data: Perusahaan AI cuma tahu apa yang kita ketik di … Read more🗣️ AI Sekarang Bisa Jadi “HRD”? Anthropic Rilis Interviewer Otomatis! 🤖