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Mistral Large 2 训练耗水 28 万吨,碳排放堪比中型城市

Mistral AI近日发布了一份详尽的环境影响评估报告,首次全面披露了其旗舰模型Mistral Large2在整个生命周期中的真实环境代价。 这份报告由Mistral AI携手企业ESG咨询公司Carbone4以及法国生态转型机构ADEME共同完成,采用了严格的科学评估方法,对模型从训练到推理全过程的温室气体排放和水资源消耗进行了精确测算。 报告数据显示,Mistral Large2在训练阶段产生的二氧化碳排放量达到20.4万吨,这一数字相当于一个拥有数十万人口的中型城市一年的碳排放总量。与此同时,模型训练过程还消耗了约28.1万吨水资源,这些水主要用于数据中心的冷却系统。 从日常使用角度来看,环境成本同样不容忽视。当用户使用Mistral Large2进行一次标准的文本生成任务时,比如输出约400个Token的内容(相当于一页文本),系统会产生1.14克的二氧化碳排放,同时消耗45毫升水资源。虽然单次使用的环境影响看似微小,但考虑到AI模型的广泛应用和高频使用,累积效应将十分可观。 报告中最具价值的发现之一是模型规模与环境影响之间的直接关系。研究显示,在产生相同数量的推理输出时,不...

QuestMobile 发布 2025 年 AI 应用市场半年报,6 月全网 token 消耗量 116.3 万亿

QuestMobile发布了2025年AI应用市场半年报。 QuestMobile数据显示,上半年AI应用快速发展,形成了“四大梯队”的应用格局,其中,第一梯队由AI搜索引擎、AI综合助手两个赛道构成,已经遥遥领先,截止到2025年6月,二者的月活跃用户规模分别达到6.85亿、6.12亿。 第二梯队由AI社交互动、AI专业顾问组成,月活跃用户规模分别为1.26亿、1.11亿。 第三梯队由AI效率办公、AI图像处理构成,月活跃用户规模分别为0.69亿、0.49亿;第四梯队包括AI创作设计、AI文案写作、AI学科教育等等,均在0.2亿左右。 四大梯队应用的表现,落到应用模式上,形成三大类型模式的此消彼长态势。截止到2025年6月,“移动端-应用插件(In-App AI)”用户规模6.3亿,“移动端-原生App”用户规模为5.7亿,“PC网页应用”用户规模为1.8亿,相比3月份变化分别为增长0.5亿、下降0.2亿、下降0.3亿。 “应用插件”的增长,反映出了用户使用AI时往往采用“场景化工具”的定位,更深层,则体现出用户对“大模型稳定输出结果”的诉求,一旦AI插件深度融入到头部厂商的业务流程...

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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。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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