IDC发文预测,2024年全球将产生157ZB数据,其中中国产生的数据为39ZB,复合增长率达到26.3%。数据的爆发式增长,应用场景对带宽、容量和低延迟需求的不断上升,持续考验着数据中心的适应能力和生存能力。好在网络在数据中心中成本占比相对较低,生命周期长,是提升算力效率的高性价比之选。并且,升级你的网络基础设施,也意味着单位 bit 传输的成本更低、功耗更低以及占用空间也更小。
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企业谈AI基础设施时,注意力往往首先集中在模型、GPU和算力集群上。但当大模型应用走向规模化推理,一个瓶颈开始浮现:算力采购完成,并不意味着Token能够被稳定、低成本、可控地交付出去。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。