這是一種類似於孫哥 @justinsuntron 收購百度瀏覽器的震撼 （可以先收購搜狗）

過去大家拼命上雲, 但推理階段的單位算力成本讓很多團隊意識到：長週期、大規模的 AI 推理在雲上燒錢太快. AI 原生應用更適合將關鍵推理任務下沉到本地機房, 既降低延遲又節省帶寬和雲租用費用
爭奪內存是深度學習訓練早期的典型特徵(誰的顯存大誰贏) , 但今天：
存儲到 GPU 的數據吞吐極限直接影響推理 QPS
GPU 與 CPU/加速卡之間的交互速度是流水線性能的上限
單機櫃 AI 集羣功耗可達數十千瓦，PD設計不合理會直接卡死算力部署規模
如果數據中心布局還停留在 2015 年傳統 Web/數據庫業務的設計範式，就會在 AI 工作負載下直接翻車
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20 Tech Experts On Emerging Hardware Trends Businesses Must Watch via @forbes

工作很辛苦，都來測一下吧
久坐、容易累 gohealthy 牡蠣精
間歇性失憶 Swisse 4倍魚油
缺維生素 Swisse男士復合維生素
熬夜 褪黑素
脫發 Unichi 小熊軟糖
高度近視/眼壓高 不要用蒸汽眼罩

其實我建議大家徵稿/邀請演講的時候做做樣子，至少不要明文羣發，不然結果就是進垃圾箱

如果慢霧出生在美國

很難想象我在做什麼。

把我的GPT切換到團隊模式後的一些直觀感受
1.人員管理方便了，可以直接添加或刪除成員和分配高級功能
2.可以一鍵掛載Google Drive、Notion、Github倉庫和工作組. 集中資源管理，共享我的全部工作文檔
3.單人模式的時候GPT經常犯傻傻逼，多人協作我能很快發現並指出它的傻逼之處，團隊成員共享會話歷史、知識上下文，不再重復提問
最重要的一點是幫我很好的解決了入職培訓問題，知識的火炬哇 在傳遞

我把我的知識交給了團隊的所有人😁，我也把我的隱私同步給了團隊所有人😑
現在我們有20個Mirror了，不敢想象我們會有多強大

湖南男子朱雀玄武敕令改名後被強行送進精神病院

湖南男子朱雀玄武敕令改名後被強行送進精神病院
朱雀玄武敕令先生發布了一篇小紅書筆記，快來看吧！😆