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作者:百年不渡  分类:未来幻想  点击:9959108次  下载:72104次  大小:70M  日期:2026-08-26

看不见的客人

湖人新老板留用珍妮却留后路 管理层存变动可能_我的网站

美国恐怖故事第二季

A |     

    
      ESPN 两位知名记者布莱恩-温德霍斯特、拉莫娜-谢尔伯恩一同做客播客节目《The Hoop Collective》,围绕湖人更换控股股东后,珍妮-巴斯能否继续执掌球队运营的核心话题展开深度讨论。

B |     K图 NVDA_0  英伟达硬件演进正加速驶向下一站,为智能体(Agent)打造新一代算力平台。
    
      对话中温德霍斯特率先抛出观点,他认为外界普遍传出珍妮会继续担任球队管理者的消息;但谢尔伯恩立刻给出不同看法,澄清这条消息并非出自自己的报道,只是新老板鲍勃-艾格接受记者 Khobi Price 采访时对外释放的说法,相关内容还没有经过她核实确认。
    
      谢尔伯恩重点解读了艾格发言里暗藏的模糊空间:艾格言语间充分表达了对珍妮、巴斯家族过往贡献的尊重,也表示收购团队会尽力兑现此前马克・沃尔特与珍妮达成的管理协议,但同时留下了 “未来局势或许会发生改变” 的说法,这番表态存在明显保留。按照现阶段掌握的消息,湖人内部日常运营暂时维持原有模式不变,但长远管理层格局仍存在调整可能性。  当地时间8月24日,英伟达宣布,推理加速器Groq 3 LPX机架已进入全面量产阶段。
    
      此前相关交易报道显示,马克-沃尔特将湖人控股权出售给乔什-库什纳与鲍勃-艾格组成的投资财团,球队整体估值突破 120 亿美元,沃尔特去年收购湖人时花费为 100 亿美元。

C | 英伟达高级总监Dion Harris表示,Groq机架将与Vera中央处理器和Rubin图形处理器一同部署在新型云服务商Nebius的数据中心,并将于今年晚些时候上线。  Groq 3 LPX机架是英伟达专为Vera Rubin平台设计的推理加速扩展组件,需与 Vera Rubin NVL72 GPU主机架搭配部署——NVL72负责更广泛的训练、推理以及上下文处理,LPX专门加速输出AI生成结果(Token),主打超低延迟Token生成,两者异构协同,可大幅提升万亿参数、超长上下文智能体推理的每瓦吞吐与交互响应速度。  英伟达此前将Vera Rubin平台定义为专为智能体AI与科学计算时代设计的机架级超级计算平台。

D | 英伟达此次将Groq 3 LPX正式推向全面生产,核心目的并不是用专用推理芯片取代GPU,而是为Vera Rubin补充传统GPU架构在低延迟Token生成方面的能力。  相比Blackwell,Vera Rubin在智能体工作上的效率得到了极大的提升,英伟达释出多个最新测试数据(本次测试使用的基准为SemiAnalysis AgentX,该基准针对Kimi K3、MiniMax M3、GLM5.3、Qwen3.5、DeepSeek V4 Pro等各类模型)——   英伟达称,在Artificial Analysis测试中,搭载Gemma 4 31B模型、100K Token上下文时,Groq 3 LPX实现每秒3400个输出Token,为该模型创下最高纪录;针对智能体编程等低延迟工作负载,其响应速度最高达到最近竞争平台的4倍。英伟达称,这种速度可以让智能体更快完成代码编写、测试、工具调用和结果验证等连续任务。  与此同时,英伟达公布Vera Rubin NVL72在真实智能体工作负载下的新测试结果:基于SemiAnalysis的AgentX工作负载、采用DeepSeek V4 Pro模型,Vera Rubin每兆瓦(MW)吞吐量最高达到上一代GB300 NVL72的30倍,每Token成本最高降低35倍。对于运营商而言,这意味着在固定的电力和基础设施预算下,可以支持更高的交互式代理容量,或者以更低的运营成本提供相同的容量。imageimage  英伟达强调,智能体任务不同于传统聊天对话,任务上下文会随着数百个步骤不断累积,甚至达到数十万Token。

E | 英伟达援引OpenRouter数据称,智能体AI工作负载消耗的Token数量可以达到简单聊天请求的15倍。原因在于,一个智能体可能先查询数据库,再搜索新闻和文件,调用子智能体进行分析,运行代码并反复验证,整个过程中上下文不断累积。

F |   近期腾讯、阿里、DeepSeek等头部厂商相继推进AI智能体产品迭代与生态布局,AI应用端发展聚焦终端场景落地与生态壁垒搭建。天风国际证券最新研报称,当前Harness加速开放迭代,前沿AI竞争正向Agent执行框架与商业化兑现深化。  英伟达正紧随这一趋势调整硬件优化方向,当AI迈入智能体时代,AI基础设施的评价体系或将随之变化,基础设施服务商的硬件迭代重心将从追求训练更大模型,转向单位能耗有效Token产出、单位成本任务处理能力,以及智能体复杂任务的执行时延。(文章来源:财联社)。

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Published on:06:52:49


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