搜索：高速存储接口

「高速存储接口」共找到 356 篇相关文章

刚刚！Meta把大模型塞进脑机接口，隔空读脑直逼开颅植入水平，代码全开源

Meta推出Brain2Qwerty v2，号称性能最强端到端方案，能基于非侵入式脑部记录实现实时句子级解码，准确率逼近开颅手术水平。还开源代码，公开数据集，旨在帮脑损伤患者交流。

Sora 2因大量侵犯日本动漫 IP 遭日本高层施压。Sam Altman 宣布立即调整，一是赋予版权方更精细的角色生成控制权，二是尝试商业化并与版权方收入分成，还会高频迭代，新方法将用于所有产品线。

随着大模型参数规模扩大，分布式训练成关键路径，高带宽域设计对提升训练效率至关重要。现有HBD架构在可扩展性、成本和容错能力等方面有局限，北大、阶跃、曦智团队提出InfiniteHBD架构解决问题。

好莱坞女星 Milla Jovovich 针对 AI 记忆痛点，用 Claude Code 开发本地 AI 记忆系统 MemPalace。它存储全部对话，检索快，召回率高、数据安全、扩展性强，适用多类人群。

Uber重新设计Hive数据仓库，将超16000个数据集、超10PB数据去中心化部署，解决可扩展性等挑战。采用基于指针方案迁移，系统含四大组件降低运营风险，还减少存储开销，提升生态弹性。

LiteLLM是BerriAI团队开发的开源工具，通过标准化OpenAI格式API接口，能无缝调用100+主流大语言模型。有核心功能亮点，适用于多场景，还给出上手步骤，并与同类项目对比。

维基百科成立25周年，维基媒体基金会与Amazon、Meta等多家AI公司达成合作，推出Wikimedia Enterprise计划，允许合作方高速大规模访问数据。维基百科需资金支持，AI公司也需其数据训练模型。

图数据常见但分析门槛高，需懂算法和代码。NetworkX 算法多却复杂，普通用户难上手。GraphQA 搭建桥梁，用自然语言接口替代复杂 API，智能选算法，继承 NetworkX 优势还解决易用性问题。

作者认同OpenAI‘全局记忆’观点，称其能提升对话连贯性，实现AI成个人助理愿景。介绍OpenMemory项目可存储调用记忆，还提及实现功能的三点做法，看好创业者在该领域机会。

DuckDB是嵌入式OLAP数据库，被赞“分析型SQLite”。它采用列式存储和向量化查询引擎，性能佳，功能多，适合探索性数据分析等场景，能替代Pandas等，成本低。