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以「图」破局，HyperOffload定义超节点存储管理新范式
随着生成式AI进入万亿参数时代，大语言模型面临“显存墙”挑战。上海交大与华为MindSpore团队发布技术报告《HyperOffload》，其核心技术集成于MindSpore 2.8，能提升超节点异构资源协同效率，已在多项目落地。
Airbnb 的 Mussel V2：下一代的键值存储，以统一流和批处理
Airbnb工程团队推出Mussel v2，对内部键值引擎彻底重构，统一流和批处理，简化运维、扩展工作负载。它结合NewSQL后端与Kubernetes控制平面，解决了v1的局限，迁移虽有挑战但成功完成。
CMU&NYU最新工作解释：存储在权重里的“智能”是从哪来的？
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论，提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity，通过神经网络训练近似计算，实验验证其有效性，并给出启示。
全球AI芯片被一家味精厂卡脖子？份额超95%，英伟达也得排队抢产能
AI芯片卡脖子节点藏在供应链深处，日本味之素作为全球AI芯片封装关键材料ABF近乎独家供应商，市场份额超95%。英伟达Rubin平台对ABF需求大增，但味之素扩产受工艺良率制约。
一个场景吃掉700MB显存！3DGS存储焦虑怎么解？这篇综述划了五个方向
过去三年，3D Gaussian Splatting（3DGS）成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”，但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述，从底层数据流组织技术版图，给出优化建议和未来方向。
马斯克要自己做「英伟达+台积电」！宇宙芯片宏图开工，算力产能扩5000%
马斯克宣布启动史上最大规模芯片计划Terafab，目标是每年生产超1太瓦算力，80%部署至太空。该计划将芯片设计到制造整合，为机器人、AI和太空数据中心造芯片，不过暂无具体时间线。
刚刚开源就斩获 46K+ Star！生化危机女主在 GitHub 开源了一个本地 AI 记忆系统！
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 Hive 联邦架构：1.6 万数据集、10PB 数据去中心化，支撑大规模分析零停机
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。
马斯克刚刚官宣了“芯片美国梦”
美国当地时间3月21日，马斯克联合SpaceX、Tesla、xAI发布TERAFAB项目，启动超大规模芯片制造设施，目标年产1太瓦计算能力，80%产能服务太空任务，虽面临诸多挑战，但意义深远。
Rust 版 OpenClaw 来了！单文件、零依赖、强沙箱、自带“故障转移”！
Rust版OpenClaw——Moltis问世。其零依赖、全沙箱、反泄露，以Rust架构带来多好处，还统一模型接口，支持本地模型离线运行，安全和存储机制出色，是面向生产的Agent框架。