亚马逊周三宣布下调Reserved Instances和M4 instances的价格,而这已经是第六十一次降价了。AWS布道者Jeff Barr在博客中展示了AWS的新变化。他表示,“除了定期经常性地常规调低价格之外,我们还为客户提供了有助于优化他们AWS使用体验的选项,我们的客户会采用多种的策略来购买以及使用他们的Reserved Instances。有些人喜欢通过预付款来获得更大的折扣,有些人则愿意选择较低的折扣,来避免支付预付款。”
在这些选择的基础上,AWS还针对目前大多数的生成实例类型推出了三年期的No Upfront Standard Reserved Instances。该公司还将No Upfront Standard Reserved Instances价格下调了17%,三年期Convertible Reserved Instances下调了21%,同时General Purpose M4的价格的下调幅度则为7%。
代表性区域面向Linux平台的No Upfront Reserved Instances价格平均下调幅度:
AWS最近一次下调Reserved Instances的价格是在Google推出Google Cloud Platform服务之后的两个月,后者承诺使用的折扣比AWS Reserved Instances.的更实惠。
同时,云价格战似乎也在从计算领域向存储和数据库领域蔓延。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。