Rosemary compound shows promise for Alzheimer’s treatment
迷迭香长期以来一直与内存有关。在莎士比亚的小村庄中，角色奥菲莉亚（Ophelia）说：“有迷迭香，这是为了纪念。”现在，现代科学正在仔细研究这一联系。来自Scripps Research的一组研究人员研究了一种自然化合物，称为迷迭香和Sage中发现的称为肉瘤酸，以查看是否可以[…]迷迭香后的化合物显示出对阿尔茨海默氏症治疗的希望，这是在Knowridge Science报告中首次出现的。
5 Samsung bloatware apps you should uninstall from your Galaxy phone ASAP
三星手机配备了许多预装的应用程序，其中大多数可能是您的内存Hoggers。这五个是主要的例子。
Researchers visualize crystal phase changes particle by particle in new simulations
钢制如何硬化和形状内存合金的秘诀在于，科学家一直在努力观察材料中的快速，原子尺度的变化。现在，康奈尔大学的研究人员正在通过高级建模技术揭示这些转换如何通过粒子进行。
Why I highly recommend the M4 MacBook Air to most people (and now it's on sale)
Apple的M4 MacBook Air以增强的内存，改进的外部显示支持和竞争力的价格提高了可超便利性的游戏，尤其是$ 150折扣。
QuantSpec: Self-Speculative Decoding with Hierarchical Quantized KV Cache
大型语言模型（LLMS）越来越多地被部署在边缘设备上，以进行长篇文章设置，从而越来越需要快速有效的长篇小说推断。在这些情况下，就GPU内存和延迟而言，键值（KV）缓存是主要的瓶颈，因为必须为每个解码步骤加载完整的KV缓存。虽然投机解码是一种广泛接受的技术来加速自回归解码，但由于KV缓存优化策略效率低下，现有方法通常难以实现大幅加速，并导致较低的接受率。到…
Build an MCP application with Mistral models on AWS
这篇文章演示了使用Mistral AI模型在AWS和MCP上建立智能AI助手，从而集成了实时位置服务，时间数据和上下文内存，以处理复杂的多模式查询。此用例，餐厅的建议是一个例子，但是可以通过修改MCP服务器配置以与您的特定数据源和业务系统连接来适应企业用例。
CommVQ: Commutative Vector Quantization for KV Cache Compression
大语言模型（LLMS）越来越多地用于需要长上下文长度的应用中，但是随着连接长度的增长，键值（KV）缓存通常会成为GPU上的内存瓶颈。为了解决这个问题，我们提出了交换矢量量化（COMMVQ），以显着减少长篇小说LLM推理的内存使用情况。首先，我们通过引入轻量级编码器和代码本来压缩KV缓存来利用加法量化，然后可以用简单的矩阵乘法来解码。其次，要解决解码过程中的高计算成本，我们设计了…
Top 5 Frameworks for Distributed Machine Learning
使用这些框架来优化内存和计算资源，扩展机器学习工作流程，加快流程并降低整体成本。
Sneaky Serpentine#Cloud slithers through Cloudflare tunnels to inject orgs with Python-based malware
网络钓鱼，Python和Rats，Oh Mya偷偷摸摸的恶意软件活动通过Cloudflare Tunnel subdomains涂上覆盖物，以执行内存的恶意代码，并使未知的攻击者长期访问PWNED机器。
ChatGPT’s New Tools, Made Simple
为什么重要：Chatgpt的新工具，简单地探索了2024年的GPT-4 Turbo，内存，语音和自定义更新。
ChatGPT’s New Tools, Made Simple
为什么重要：Chatgpt的新工具，简单地探索了2024年的GPT-4 Turbo，内存，语音和自定义更新。
DeepSeekに見るAIの未来 －近年のAI進化の背景とは
■总结，人们注意到，由中国初创公司DeepSeek开发的AI模型（开发AI）是低成本，但在基准测试中得分等于CHATGPT。发电机AI模型的开发可以扩展到广泛的公司和开发人员，因为它由美国主要科技公司主导。此外，人们相信，将AI应用于机器人将导致以前仅限于数字空间的AI的传播，将来将其传播到现实世界中。随着AI的发展，有必要采取积极利用它的态度。 ■目录1- DeepSeek的影响2- DeepSeek Model 3的特征 - AI模型4的不连续演变 - AI应用程序领域的扩展5-结论中国初创公司DeepSeek开发的AI模型，中国初创公司，这是一家AI，它发展了AI，尽管它低成本，但它
Can AI Truly Develop a Memory That Adapts Like Ours?
探索泰坦：一种为LLM和人类启发的内存配备的新体系结构，在测试时间期间学习和更新。首先出现在数据科学上。
Intel's data-leaking Spectre defenses scared off yet again
Eth Zurich Boffins利用分支机构的预测竞赛条件可从内存中窃取信息，在瑞士的Eth Zurich中有轻微的完美搜索者，已经找到了一种围绕Intel的防御能力，防御Specter，这是X86巨人的处理器设计中的一个数据渗透性的一家，这简直不会消失。
StreamBridge: Turning Your Offline Video Large Language Model into a Proactive Streaming Assistant
我们提出了StreamBridge，这是一个简单而有效的框架，无缝地将离线视频插件转换为具有流能力的模型。它解决了将现有模型调整为在线方案的两个基本挑战：（1）有限的实时理解能力有限，以及（2）缺乏主动的响应机制。具体而言，StreamBridge结合了（1）一个内存缓冲区，并结合了一个圆形截止的压缩策略，支持长篇小说多转变的交互，以及（2）一个可以毫不费力地集成到现有的…
