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英伟达大幅降低 LLM 成本 8 倍;OpenAI 转向 Cerebras

英伟达大幅降低 LLM 成本 8 倍;OpenAI 转向 Cerebras

英伟达推出了一项新技术,以大幅降低大型语言模型 (LLM) 推理的内存成本,与此同时,OpenAI 发布了一个由 Cerebras 芯片驱动的新编码模型,标志着其对英伟达硬件的依赖有所转变。这些发展,以及正在进行的关于大脑衰老和语言学习的研究,突显了人工智能及相关领域的快速进步。

据 VentureBeat 报道,英伟达的新技术被称为动态内存稀疏化 (DMS),可以将关键值 (KV) 缓存(LLM 使用的临时内存)压缩高达八倍。这使得 LLM 能够“思考”更长时间并探索更多解决方案,而不会耗尽内存,正如 VentureBeat 报道的那样。虽然其他方法也试图压缩缓存,但英伟达的方法保持甚至提高了模型的推理能力。

OpenAI 为其新的 GPT-5.3-Codex-Spark 编码模型转向 Cerebras 芯片,这标志着其对英伟达的传统依赖发生了重大转变。VentureBeat 指出,该模型旨在实现近乎即时的响应时间,并且是 OpenAI 在英伟达之外的第一个主要的推理合作。此次合作对 OpenAI 来说正值关键时刻,该公司正面临与英伟达关系紧张、对其将广告引入 ChatGPT 的决定提出批评、新宣布的五角大楼合同以及内部组织动荡。

其他新闻方面,研究继续探索咖啡因对大脑衰老的影响。根据 Nature News 的说法,一项针对 13 万人的研究表明,适量摄入咖啡因可能会降低痴呆症的风险。Nature Podcast 还讨论了使用人工智能来解码一个早已被遗忘的古罗马棋盘游戏的规则。

与此同时,科技界仍在不断创新。开源项目“zed”正致力于使用 wgpu 重新实现其 Linux 渲染器,GitHub 上的一个 pull request 表明了这一点。此外,据 Hacker News 报道,网站“lairner”提供 60 多种语言的课程,包括稀有和濒危语言。

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