AI לאקדמיה
תשתיות מחקר שעומדות מאחורי המאמר
אנחנו בונים תשתיות AI לקבוצות מחקר אקדמיות — HPC clusters, training pipelines, סביבות שחזור-תוצאות, וכלי שיתוף קוד עם sponsors תעשייתיים. הגישה שלנו: התשתית צריכה להעלם מהדרך של החוקר, לא להפוך להיות הפרויקט.
מה זה כולל
- HPC clusters עם schedulers, monitoring, ו-fair sharing
- Reproducibility-first — כל ניסוי נשמר עם הסביבה המלאה
- אינטגרציה לארגוני מחקר תעשייתיים (transfer learning של ידע)
- תמיכה רציפה דרך הסמסטר, לא רק בשלב הקמה