过去大家拼命上云, 但推理阶段的单位算力成本让很多团队意识到：长周期、大规模的 AI 推理在云上烧钱太快. AI 原生应用更适合将关键推理任务下沉到本地机房, 既降低延迟又节省带宽和云租用费用
争夺内存是深度学习训练早期的典型特征(谁的显存大谁赢) , 但今天：
存储到 GPU 的数据吞吐极限直接影响推理 QPS
GPU 与 CPU/加速卡之间的交互速度是流水线性能的上限
单机柜 AI 集群功耗可达数十千瓦，PD设计不合理会直接卡死算力部署规模
如果数据中心布局还停留在 2015 年传统 Web/数据库业务的设计范式，就会在 AI 工作负载下直接翻车
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20 Tech Experts On Emerging Hardware Trends Businesses Must Watch via @forbes

工作很辛苦，都来测一下吧
久坐、容易累 gohealthy 牡蛎精
间歇性失忆 Swisse 4倍鱼油
缺维生素 Swisse男士复合维生素
熬夜 褪黑素
脱发 Unichi 小熊软糖
高度近视/眼压高 不要用蒸汽眼罩

其实我建议大家征稿/邀请演讲的时候做做样子，至少不要明文群发，不然结果就是进垃圾箱

如果慢雾出生在美国

很难想象我在做什么。

把我的GPT切换到团队模式后的一些直观感受
1.人员管理方便了，可以直接添加或删除成员和分配高级功能
2.可以一键挂载Google Drive、Notion、Github仓库和工作组. 集中资源管理，共享我的全部工作文档
3.单人模式的时候GPT经常犯傻傻逼，多人协作我能很快发现并指出它的傻逼之处，团队成员共享会话历史、知识上下文，不再重复提问
最重要的一点是帮我很好的解决了入职培训问题，知识的火炬哇 在传递

我把我的知识交给了团队的所有人😁，我也把我的隐私同步给了团队所有人😑
现在我们有20个Mirror了，不敢想象我们会有多强大

湖南男子朱雀玄武敕令改名后被强行送进精神病院

湖南男子朱雀玄武敕令改名后被强行送进精神病院
朱雀玄武敕令先生发布了一篇小红书笔记，快来看吧！😆

ZEROBASE (ZBT) Price Forecast —— (算着玩的别当真)
Based on TVL Scenarios & Dynamic Buyback Strategies

我不仅努力工作 也很注重身体健康和保养