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陶哲轩：AI 已经把想法成本降到几乎为0了...
著名数学家陶哲轩在与播客主持人Dwarkesh Patel的对谈中分享使用AI一年后的观点，认为AI已将想法生成成本降至几乎为零，但验证和评估成新瓶颈，还探讨其对数学研究的影响及未来发展。
存储大厂预告净利或增520%，行业“超级周期”来了？
1月13日晚，佰维存储发布业绩预告，预计2025年营收、净利润大幅增长，扣非净利润同比增超10倍。这或宣告存储行业严冬终结。背后是市场供需重构，芯片涨价波及下游，2026年市场将迎“新常态”。
AliSQL 向量技术解析（一）：存储格式与算法实现
随着AI与大模型应用普及，向量存储与检索需求大增。AliSQL基于MySQL 8.0扩展向量处理能力，本文聚焦其向量索引，介绍存储格式、算法实现，如HNSW算法及插入、搜索等操作，还提及辅助表设计与DDL原子性。
合合信息：基于 JuiceFS 构建统一存储，支撑 PB 级 AI 训练
合合信息为应对AI训练存储挑战，引入JuiceFS构建统一存储架构，结合BeeGFS作缓存。该架构提升I/O性能与资源调度效率，还通过缓存优化、数据治理等措施，支撑多业务并发，为AI基建奠基。
DSpark推理速度提升80%后，OpenAI宣布新方法将推理成本降低了一半
近日，OpenAI 工程师开发优化技术，将模型推理成本降一半。业内猜测或基于公开成果，也有人认为是模型量化。此前 DeepSeek 推出 DSpark，使 V4 模型推理速度提升 60%-85%，还引入峰谷定价机制。
“烧掉94亿个OpenAI Token后，这些经验帮我们省了43%的成本！”
作者以月耗94亿OpenAI Token实战经历，分享优化成本经验，如选对模型、用提示词缓存、设账单预警等，降低成本43%，不过网友对此有不同看法。
江波龙在骁龙8上跑通30B模型，存储的角色变了｜甲子光年
本文报道江波龙携手高通，在2026骁龙峰会上基于第六代骁龙8超级至尊版移动平台，跑通端侧30B-MoE大模型本地推理，探讨存储行业转型AI技术周期的产业逻辑。
首次披露！DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文，公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。
当黄仁勋将存储定义为「AI运行内存」，基础设施该如何实现物种进化？
AI算力需求使全球内存市场疯狂，黄仁勋称存储技术需重构。XSKY星辰天合发布AIMesh方案，战略转向数据智能，其方案可破传统存储架构三堵墙，还坚持中立，助力企业数据转化。
智谱开源GLM-4.5工具调用超越Claude Opus 4.1，成本仅1.4%
开源模型GLM-4.5在伯克利工具使用榜单上超越Claude Opus 4.1，运行相同任务成本仅为1.4%。它采用MoE架构，在多场景表现卓越，推理速度快，成本低，还接入多款主流编程工具。