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AI基础设施差距：存储而非仅GPU决定性能
人工智能行业正面临一个显著的基础设施差距，组织在GPU上投入巨资，却忽视了底层数据存储和网络架构。这种不平衡导致计算资源利用不足和AI项目停滞，因为遗留系统无法处理AI所需的持续数据移动。更有效的方法是使用更小、更专业的模型来将任务路由到最合适的AI，而不是将所有查询都发送给昂贵、强大的前沿模型。这种策略，尤其是在大规模应用中，可以通过确保合适的模型处理合适的工作来优化成本和性能，其中专业模型输出结构化数据供大型模型高效处理。
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Replit 和 Databricks 增强集成，扩展数据治理
Replit 和 Databricks 增强了他们的集成，引入了一个用户到机器 (U2M) 连接器，允许在 Replit 中构建的应用程序在尊重个人用户权限的情况下访问 Databricks 中的数据。这建立在先前的机器到机器 (M2M) 连接器的基础上，为敏感的企业数据提供了更精细的数据治理。Databricks 还宣布了一个新的存储生态系统，允许其平台直接连接到本地和混合存储，而无需数据复制，解决了无法将所有数据迁移到云的企业在数…