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Crusoe视频：Yutori首席科学家Dhruv Batra谈智能体推理成本与扩展
Crusoe发布视频，展示Yutori如何利用其托管推理服务。Yutori联合创始人兼首席科学家Dhruv Batra介绍了其团队在NVIDIA Hopper GPU上的训练及Managed Inference部署情况，声称实现了约10倍的规模扩展，并对比了OSWorld 2.0基准测试中的任务成本。
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Crusoe于2026年9月24日发布了一段关于Yutori的视频案例研究。视频中，Yutori联合创始人兼首席科学家Dhruv Batra解释了其14人团队如何从训练到推理阶段使用Crusoe的基础设施。
根据视频描述，Yutori的Navigator n2模型部分在Crusoe Cloud上训练，该模型能够像人类一样读取屏幕并进行点击、滚动和输入操作，从而处理没有API的网站和应用。
Batra指出，Yutori使用了Crusoe Managed Inference的定制部署和集群级KV缓存，以应对高缓存、多步骤的工作负载。视频声称，这一架构使得Yutori能够在相同的资源足迹上实现约10倍的规模扩展，同时服务于从n1到n2的所有Navigator版本。
此外，视频引用了OSWorld 2.0基准测试的数据，称Yutori的任务成本约为每任务1.46美元，而前沿模型的成本则在13至40美元以上。这些具体数字和性能声明均源自供应商和客户联合发布的营销材料，未经独立第三方验证。