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英伟达 LLM 成本锐减 8 倍,革新 AI 推理

英伟达的研究人员开发了一种新技术,动态内存稀疏化 (DMS),根据 VentureBeat 的报道,该技术可以将大型语言模型 (LLM) 推理的内存成本降低多达八倍。这一突破正值人们对与 OpenClaw 等人工智能代理相关的安全风险日益担忧之际,VentureBeat 报道称,OpenClaw 在企业机器上的部署量迅速增加。与此同时,计算领域也在不断发展,从游戏笔记本电脑到替代移动操作系统,选择多样,Wired 进行了重点介绍。

DMS 技术压缩了关键值 (KV) 缓存,这是 LLM 用于处理提示和推理问题的临时内存。实验表明,DMS 使 LLM 能够“思考”更长时间并探索更多解决方案,而不会牺牲准确性,VentureBeat 报道。这一进步可能会对 LLM 的效率和可访问性产生重大影响。

与此同时,OpenClaw 等人工智能代理的快速采用引发了安全担忧。据 VentureBeat 报道,OpenClaw 的部署量已从大约 1,000 个实例激增至一周内的超过 21,000 个公开暴露的部署。这种增长导致员工使用单行安装命令在企业机器上部署 OpenClaw,从而使自主代理能够访问敏感数据和系统。VentureBeat 指出,一个一键式远程代码执行漏洞 CVE-2026-25253 允许攻击者窃取身份验证令牌并实现完全网关入侵。

不断发展的技术格局也为消费者提供了多种选择。Wired 重点介绍了游戏笔记本电脑中提供的各种选择,从注重性能的型号到优先考虑轻薄或成本的型号。文章还讨论了人们对删除谷歌及其服务的替代移动操作系统的日益增长的兴趣。

在软件开发领域,LLM 的使用也在不断发展。Hacker News 讨论了在支持 LLM 的软件开发中可验证正确性的重要性,并引用了彩色 Petri 网 (CPN) 作为构建更强大、更可靠应用程序的潜在工具。CPN 是 Petri 网的扩展,允许对复杂系统进行建模,并可用于提高 LLM 的性能和安全性。

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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