与「大模型」相关的搜索结果

目前存储市场正是烈火烹油的热闹景象，科技巨头们的长期订单似乎让存储摆脱了之前“猪周期”的尴尬局面，其高昂的成本正在被云基础设施提供者和大语言模型服务商吸收。 今年以来，美光科技和 SK 海力士的股价以美元计均上涨了约 290%，三星电子上涨了 166%，而微软和 Meta 等所谓的超大规模云服务提供商股价下跌，亚马逊股价持平， Alphabet 股价仅上涨了 8%。 面对存储涨价，按照经济规律，未来会如何发展呢？ 1. 将成本转移给消费者，如苹果做的那样。但人工智能还处在消费者普及和争夺市场份额的阶段，没有人有苹果那样的护城河。而且随着科技公司限制员工token使用量，市场的增速可能开始放缓，除非能渗透到制造业。这条路大概率行不通。 2.牺牲利润，扩大亏损。也就是行业目前的状态，但能维持多久？投资者的耐心有多久？会出现破坏性创新颠覆目前的僵局吗？如果LLM路线被证明只是人工智能发展历程上的一段弯路，又会如何呢？ 3. 提高效率以减少需求。如同谷歌在今年3月发布TurboQuant算法，将大模型运行时的键值缓存（KV Cache）内存占用减少至少6倍，让全球主要内存巨头在单日蒸发900亿美元市值。类似谷歌这样的技术引领者是否还有这样的“黑科技”？ 4. 等待更多存储的供应。苹果已经在游说美国政府放宽对中国存储的管制，若能成行将给现有消费级存储市场带来巨大冲击，并对企业级存储市场带来一定压力，HBM和AI存储市场短期没有影响。目前来看也还好。 我的投资策略： 1. 持续买入谷歌这样在泛人工智能领域有多年技术积累且现金流稳健的公司； 2. 逢低买入微软亚马逊这样的云基础服务供应商； 3. 观望存储巨头和LLM技术路线的公司。 大家觉得呢？ #羊羊学理财# #存储# #AI#

OpenAI 和 Anthropic 居然同时被“卡脖子”了，AI 监管风暴直接撞上它们的上市倒计时 这监管来得又快又猛，看来大模型们也难逃一劫啊 作为长期关注 AI 的博主，我觉得这风暴早该来了，但时机真是巧合 投资者们估计要重新评估风险了，AI 股市可能要动荡一阵

HuggingFace、GitHub 四榜登顶，仅 5 天 Star 破万，百度 Unlimited OCR 跻身增长最快开源项目之一。 前两天时间线里看到不少人在说百度发布的 Unlimited-OCR。 其实 OCR 是百度的传统优势，有技术积累，PaddleOCR 的口碑一直很好。 这次的 Unlimited-OCR 模型规模并不大：总参数 3B、570M 激活参数的 MoE，但在几十页文档连续识别能力上特别强……据说灵感来自像人类一样抄书，不仅提升了 OCR 在长文档场景下的可用性，也为大模型长期记忆管理提供了新的技术思路。这对很多有技术场景需求的团队是个好消息啊。 基于 DeepSeek-OCR 的 DeepEncoder，把 DeepSeek-OCR 路线里长文档解析的工程瓶颈往前推了一步。论文作者名单里那个「YY」也引发了一些猜测，有人怀疑是 DeepSeek-OCR 核心作者魏浩然，未经证实。。

买了日本和A股的机器人ETF。 机器人的爆发已经在路上了 大模型是AI的大脑 机器人是AI的身体 大脑需要建好，需要存储、GPT/CPU 但大脑最终需要身体 身体最终需要去创造价值 未来存储的需求是现在的100倍：机器人、视频、模拟世界/游戏。

听说梁圣开源的 DeepSeek DSpark 可无缝移植到其他 AI 大模型，又是造福全行业和消费者的大好事啊🫡 Anthropic 跟 OpenAI 会不会偷偷抄作业呢？毕竟能无损提升模型推理效率呢🤡

维护开源项目的朋友深有体会，现在 PR 和 Issue 里越来越多 AI 生成的低质量内容。 可以看下 SlopGuard，它专门帮助开发者自动识别和隔离这类 AI 低质量的贡献。 自动给每个 PR 和 Issue 打出 0-100 的评分，标记可疑 AI 内容并贴上隔离标签。 GitHub： 检测方式挺有意思，能识别 AI 生成的提示词指纹、泄露的助手用语、空洞的模板化内容等特征。 纯规则模式不需要任何 API 密钥就能跑，也可以接入大模型做更精细的判断。 开发者只需要在评论区输入简单的斜杠命令，就能批准、拒绝或标记误判。 使用配置也很简单，给开源仓库里放一个配置文件就行。