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​特朗普宣布 900 亿美元 AI 中心投资计划,谷歌和黑石集团领投

在宾夕法尼亚州举办的首届能源与创新峰会上,美国总统特朗普宣布了一项重磅投资计划,总额超过900亿美元,旨在将宾夕法尼亚州打造成美国人工智能的核心地带。此次投资不仅涵盖数据中心的建设,还包括能源基础设施的提升及人工智能相关人才的培训。 在这一投资计划中,谷歌作为主要参与者,将投资于建设大型数据中心,并已与当地的水电站签署了一项为期20年的供电协议。此外,黑石集团也表示将投资250亿美元,与公用事业公司 PPL 合作,共同在宾夕法尼亚州东北部建设能源和数据基础设施。这些项目预计将为当地创造数千个就业机会。 核心参与者 CoreWeave 也宣布将在兰卡斯特投资60亿美元,建立一个最高可达300兆瓦的数据中心,该中心的建设预计将创造600个建筑工人和175个全职运营岗位。此项投资计划不仅有助于满足日益增长的数据需求,还将大幅推动当地经济的发展。 此次峰会还强调了 “能源安全人工智能” 的理念,宾夕法尼亚州正被重新定位为数据中心能源的引擎,许多项目如核电升级和天然气发电厂的改造正在进行中。这些举措将为宾夕法尼亚州的电力供应注入新的活力。 各大企业也纷纷响应这一投资计划。例如,黑石集团宣布将投资...

社区搜索离线回溯系统设计:架构、挑战与性能优化

一、项目背景 在社区场景中,我们积累了丰富的用户互动数据。这些历史互动信息对CTR/CVR预估建模具有重要参考价值,用户的每次互动都反映了其特定维度的偏好特征。当前,已在多个业务实践中验证,基于用户历史互动特征进行未来行为预测是有效的。用户互动序列越长,包含的偏好特征就越丰富,但同时也带来了更大的技术挑战。 目前社区搜索领域已经在序列建模方向取得了一些应用成果,显著提升了搜索效率,但在该方向上仍有优化空间,主要体现在: 算法精排模型现状:长周期的用户互动特征尚未被充分利用,现有模型仅使用了基础标识信息,泛化能力有待提升。我们计划引入SIM方案来增强个性化序列建模能力,推动搜索效率提升。 迭代效率优化:当前互动特征优化依赖于实时数据采集链路,新增特征需要长时间数据积累(2个月以上)才能验证效果。我们计划建设用户特征离线回溯服务,降低算法优化对实时数据的依赖,加快项目迭代速度,提高实验效率。 离线回溯主要解决迭代效率问题,本文重点探讨在社区搜索场景下开发离线回溯,并做离线一致性验证过程中发现的一些问题,针对这些问题做了哪些优化措施及思考。 二、架构设计 全局架构 序列产出流程链路 ※ 在线...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。