Metagenomic profiling method with enhanced precision uses fewer computing resources
卡内基梅隆大学和多伦多大学的研究人员开发了一种新的 k-mer 草图宏基因组分析器，称为 sylph，它使科学家能够比其他分析器更快、更准确地分析基因组数据。
深度强化学习 (DRL) 领域正在扩展机器人控制的能力。然而，算法复杂性的增加趋势日益明显。因此，最新的算法需要许多实现细节才能在不同层面上表现良好，从而导致可重复性问题。此外，即使是最先进的 DRL 模型也存在简单的问题，例如，无需使用复杂模型或计算资源即可实现强化学习运动任务的简单开环无模型基线首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
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
Illicit crypto-miners pouncing on lazy DevOps configs that leave clouds vulnerable
为了阻止这些攻击背后的JINX-0132帮派，请注意Hashicorp，Docker和Gitea Security Securitysup，其中四分之一的云用户有可能被偷走了其计算资源，并用来将其用于加密货币非法地窃取，并在犯有公开访问的DevOps工具后，将其用于加密货币。
随着统计分析对科学，工业和社会的核心越来越重要，因此越来越需要确保其结果的正确性。可以通过复制整个分析来验证近似正确性，但是我们可以在不复制的情况下验证吗？在最新工作的基础上，我们研究了允许概率验证者确定分析结果的证明系统近似正确，同时绘制较少的样本和使用较少的计算资源来复制分析所需的计算资源。我们专注于分发测试问题：验证…
AI etiquette comes with a price tag, says Altman, but is it worth it?
OpenAI首席执行官Sam Altman透露，仅对Chatgpt的礼貌可能会花费“数千万美元”的额外计算资源。当被问及大量的钱Openai因对他们的AI模型说“请”和“谢谢”的人损失了电力成本时，Altman回答：“花费了数千万美元。您永远不知道。”花费了数千万美元，您永远不知道 - 山姆·奥特曼（@sama）2025年4月16日，每个单词都发送给chatgpt，甚至是普通的礼节 - 都需要额外的处理能力。阿尔特曼说，即使在数十亿个对话中，似乎很小的互动也很快加起来了，Altman说，驾驶AI礼节的价格也带有价格标签。首先出现在Dailyai上。
Accelerate digital pathology slide annotation workflows on AWS using H-optimus-0
在本文中，我们展示了如何使用 H-optimus-0 执行两个常见的数字病理学任务：用于详细组织检查的补丁级分析和用于更广泛诊断评估的幻灯片级分析。通过实际示例，我们向您展示了如何在优化计算资源的同时将此 FM 适应这些特定用例。
Учёные “подсмотрели” у мозга алгоритм для улучшения памяти робота
来自MIPT的俄罗斯科学家，俄罗斯科学院和Airi Institute的“信息学和管理”已为人工智能开发了一种新的生物学上相似的记忆算法，从而大大提高了机器人培训在噪声环境条件下的有效性。该方法基于树突原理 - 负责信号传输的大脑神经元的过程。新算法允许AI更快地处理信息并找到数据之间的连接，同时降低计算资源的成本。
16 Years After Bitcoin's 'Birth', Mining Difficulty Hits A New Record High
比特币“诞生”16 年后，挖矿难度创下新高今天是比特币的生日：第一个比特币区块是在 16 年前的今天被开采出来的。比特币的第一个区块是在 2009 年 1 月 3 日被开采出来的。Decrypt 报道称，比特币的匿名创造者中本聪 (Satoshi Nakamoto) 在此过程中铸造了 50 个比特币。从那时起，已有 877,665 个区块被开采出来并添加到网络的长账本中。在区块链上，区块包含有关交易的数据。只有矿工才能向网络添加数据，而难度级别有助于防止对链进行未经授权的添加或编辑，因为接管网络需要大量的计算能力。随着这种最大的加密货币进入新的一年，网络比以往任何时候都更强大，挖矿难度达到了历
Llama 3.3 70B now available in Amazon SageMaker JumpStart
今天，我们很高兴地宣布 Meta 的 Llama 3.3 70B 已在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出。 Llama 3.3 70B 标志着大型语言模型 (LLM) 开发方面取得了令人兴奋的进步，它以更少的计算资源提供了与大型 Llama 版本相当的性能。在本文中，我们将探讨如何在 Amazon SageMaker AI 上高效部署此模型，并使用高级 SageMaker AI 功能实现最佳性能和成本管理。
The Tension Between Microsoft and OpenAI: What It Means for the Future of AI
近年来，微软和 OpenAI 已成为人工智能 (AI) 领域的领导者，他们的合作伙伴关系塑造了该行业的大部分进步。微软自 2019 年以来投入了近 140 亿美元的巨额资金，使 OpenAI 能够访问 Azure 的广泛计算资源，从而推动了 AI 模型开发的快速发展。这些模型为 […]The post 微软与 OpenAI 之间的紧张关系：这对 AI 的未来意味着什么首先出现在 Unite.AI 上。
Generative AI foundation model training on Amazon SageMaker
在本文中，我们将探讨组织如何使用 AWS 托管服务（例如 Amazon SageMaker 训练作业和 Amazon SageMaker HyperPod）以经济高效的方式定制和调整 FM。我们将讨论这些强大的工具如何帮助组织优化计算资源并降低模型训练和微调的复杂性。我们将探讨如何做出明智的决定，确定哪种 Amazon SageMaker 服务最适合您的业务需求和要求。
The Most Misunderstood – and Important – Factor in the AI Arms Race
计算资源日益稀缺，现在决定中美人工智能竞争的因素已超过算法优势。
Optimizing LLM Deployment: vLLM PagedAttention and the Future of Efficient AI Serving
在实际应用程序上部署大型语言模型 (LLM) 面临着独特的挑战，特别是在计算资源、延迟和成本效益方面。在本综合指南中，我们将探索 LLM 服务的前景，特别关注 vLLM（矢量语言模型），这是一种正在重塑我们部署和与这些强大模型交互的方式的解决方案。[…] 文章优化 LLM 部署：vLLM PagedAttention 和高效 AI 服务的未来首先出现在 Unite.AI 上。
在当今快速发展的人工智能 (AI) 领域，训练大型语言模型 (LLM) 带来了重大挑战。这些模型通常需要大量的计算资源和复杂的基础设施来处理所涉及的大量数据和复杂算法。如果没有结构化的框架，这个过程可能会变得非常耗时、昂贵和复杂。企业在管理方面苦苦挣扎 […]
Best practices for cloud configuration security
云计算已成为各种规模企业 IT 基础设施不可或缺的一部分，可提供对各种服务和资源的按需访问。云计算的发展是由对更高效、可扩展且更具成本效益的计算资源交付方式的需求所驱动。云计算支持按需访问 […]云配置安全性的最佳实践文章首先出现在 Security Intelligence 上。
Cloud Computing: DOD Needs to Improve Tracking of Data User Fees
GAO FoundData 用户费用（入口和出口）与用户如何在云环境中传输和访问数据有关。数据入口是将数据传输到云端，数据出口是将数据从云端传输。虽然数据输入通常对用户免费，但云服务提供商通常会对从存储中传输数据收取数据输出费用（见图）。图：数据传入和传出云国防部 (DOD) 已开始考虑数据传输采购和实施云服务时的出口费用。该部门最近与商业提供商的合同谈判导致了数据费用的折扣，包括数据出口费用。当迁移到新提供商的成本如此之高以至于用户留在现有提供商时，云计算中可能会发生供应商锁定。然而，国防部官员表示，出口费用并不是供应商锁定的主要原因。这些官员补充说，其他因素可能会导致供应商锁定，包括政府工
GAO 发现的内容 来自所有三个选定的国防部 (DOD) 部门和六个选定投资中的两个的官员描述了影响其云计算工作的限制性软件许可做法。选定组件和投资的官员表示，限制性做法通常会影响（1）云计算成本，（2）云服务提供商的选择，以及（3）其他相关影响。该表提供了每种影响类型的示例。 选定的国防部 (DOD) 组件和投资报告的限制性软件许可做法示例 影响类型 影响描述 云计算成本 基础设施成本增加，因为供应商需要额外付费才能使用其软件与第三方云服务提供商。由于供应商将常用软件与其他软件捆绑在一起，只能以捆绑价格提供，因此许可成本增加。云提供商的选择 供应商将其使用限制为仅选定的商业云服务提供商。供应
