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LAUNCH6d
Daytona: Bare-Metal-Sandboxes für KI-Agenten mit 74 % MoM-Wachstum
RL- und Eval-Workloads machen bereits ~50 % der Daytona-Nutzung aus und erzeugen CPU-Spikes von 0 auf 100.000 – wer Agenten-Infrastruktur plant, muss dynamisch skalierbare Bare-Metal-Sandboxes statt Kubernetes einkalkulieren.

Häufig zusammen erwähnt

AWS3×GPT2×Claude2×Model Context Protocol2×AWS Trainium1×Gemini1×

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Meta AI6×AWS AI3×OpenAI2×Anthropic2×Moonshot AI

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