让 AI 成为资产而非开支：HPE 谈 AI 从按 token 消费转向自有算力
HPE 提出，当 AI 从试验走向客服、IT、研究等常驻生产工作负载，按 token 消费的模式会让支出变成难以预测的月度变动项，企业需按工作负载判断是否转向自有算力。
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Berkeley AI ResearchAI 评分3434 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体构建、为智能体服务的数据系统
伯克利 EPIC Data Lab 提出，随着推理成本从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不到 $1、部分厂商低于 $0.10，数据系统需应对三大新挑战：为智能体服务、由智能体运行、由智能体构建。其中智能体查询会产生大量重复子计划，在 text-to-SQL 基准上仅 10-20% 子计划不同，80-90% 属重复工作，可通过多查询优化与近似查询处理加以利用。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，指出当前多数方法（如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!