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英伟达将 LLM 成本降低 8 倍,革新 AI 推理

英伟达于 2026 年 2 月 12 日宣布在大型语言模型 (LLM) 技术方面取得突破,揭示了一种新技术,该技术可将 LLM 推理的内存成本大幅降低多达八倍。据 VentureBeat 报道,这项名为动态内存稀疏化 (DMS) 的创新技术压缩了 LLM 使用的临时内存——键值 (KV) 缓存,且不会牺牲模型准确性,在某些情况下甚至会提高模型准确性。

DMS 技术解决了人工智能领域的一个重大挑战。虽然之前的方法试图压缩 KV 缓存,但它们往往会导致模型性能下降。然而,英伟达的方法允许大幅减少内存使用,同时保持或增强模型的推理能力。实验表明,DMS 使 LLM 能够“思考”更长时间并探索更多解决方案,而不会受到内存限制,VentureBeat 报道。

在其他新闻中,数据中心和电力行业正在蓬勃发展,这得益于全球人工智能竞赛。这种激增也使将电力连接到主要科技园区的电气配电设备行业受益。据《财富》杂志报道,由四家传统公司组成并于 2 月最近上市的 Forgent Power Solutions 公司的市值已增长到近 80 亿美元。Forgent 首席执行官 Gary Niederpruem 在接受《财富》杂志采访时表示:“我在一次投资者会议上开玩笑说,我们正在让电气配电领域重焕生机。” Forgent 服务于数据中心、电网和工业市场,所有这些市场都在扩张,其中数据中心目前增长最快。

人工智能日益融入日常工作,促使领导者解决关键问题,包括绩效衡量、变革期间的员工支持以及维护公司价值观。据《财富》杂志报道,一些组织正在优先考虑效率,而另一些组织则侧重于在人工智能变得更加嵌入时定义其核心价值观。这种转变要求高级管理人员考虑公司与其员工之间的社会契约。

与此同时,委内瑞拉正在就一项针对政治犯的全面大赦展开辩论。据 NPR Politics 报道,2026 年 2 月 10 日,政治犯的亲属在加拉加斯国民议会外示威,倡导民主。

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