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OpenRouter 发布 100 万亿 token AI 使用状态报告

OpenRouter 发布了一项研究,基于其平台上收集的超过 100 万亿个真实使用 token,分析了大型语言模型(LLMs)在不同任务、地区和时间段内的使用情况。研究显示,自2024年12月推出的首个广泛采用的推理模型 o1以来,LLMs 的使用方式发生了显著变化。 研究指出,开放权重模型的使用呈现出显著增长,特别是在创意角色扮演和编程辅助等领域,超出了人们对以生产力任务为主的预期。此外,研究发现,早期用户的参与度显著高于后续用户,这种现象被称为 “灰姑娘的玻璃鞋效应”,强调了用户需求与模型特性之间的早期对接对于保持用户粘性的重要性。 通过对数据的深度分析,研究团队揭示了多种使用模式,包括开源与闭源模型的使用趋势、全球范围内的使用差异以及与价格和新模型发布的关系。这一实证研究填补了关于 LLMs 使用情况的知识空白,强调了开发者和用户在实际应用中如何复杂多样地互动。 研究采用了 OpenRouter 平台的数据,提供了一个关于如何使用这些模型的独特视角,旨在为未来模型的设计和部署提供数据支持。分析还涵盖了用户如何在不同地区选择模型,以及在长时间内保持使用的原因。

业界首个!记忆张量携手商汤大装置开启国产 GPGPU 的下一代推理新范式

记忆张量联合商汤大装置宣布,在国产 GPGPU 上率先跑通业内首个以“记忆 - 计算 - 调度”一体化为核心的 PD 分离商用推理集群。相比传统仅依赖硬件隔离的方案,本次落地将 PD 分离与记忆张量旗下核心产品 MemOS 的激活记忆体系深度耦合,使 Prefill 批量化可调度、Decode 前台低抖动成为可能。 集群在真实 C 端负载下实现单卡并发效率提升 20%、吞吐提升 75%,综合推理性价比达到同代 NVIDIAA100 的 150%。这一成果标志着国产算力体系在大模型商业化路径上首次具备“体系级”竞争力,为高性能模型的大规模落地打开了全新的降本增效空间。 为什么是 MemOS? 解决大模型长期记忆和 Agent 协作的五大痛点 过去一年中,“PD 分离”几乎成了大模型推理优化里最热的技术关键词之一,但一个被反复忽略的现实是:如果只在算力层面做 PD 分离,而不对上层业务路径重构,能带来的收益是天然有上限的。 Prefill(计算密集)与 Decode(访存密集)在真实生产环境中的比例、触发频率和负载形态取决于业务本身——是长对话还是短问答,是高并发 C 端应用还是低频 B ...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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