10:41arXiv cs.AI@Josef Liyanjun Chen该研究将机器人闪存耐久性视为非可再生资源,提出用单个影子价格η优化数据在RAM、板载NVM和云之间的分布。在重复长程操作场景中,价值-写入关联χ的测量值约为+1.0×10^{-3},短程场景中接近零,非重复遥操作场景中为负。高端TLC闪存(3000 P/E)上耐久预算不构成约束,但廉价QLC/eMMC(约1000 P/E)上具有约束性。学习型磨损感知控制器在任务价值上与基于价格的路由持平,因为实现的价值在不同层级间保持不变。非单调最优已被证明但尚未在实验数据中观察到。论文具身智能闪存耐久性影子价格NVM云存储推荐理由:这篇论文把机器人闪存写寿命当成钱来算,发现只有便宜芯片上才需要省着用,高端芯片随便写。读它学怎么用价格信号管好机器人记忆。原文
08:34Clement Delangue@ClementDelangueHugging Face CEO Clement Delangue 在X上发文称其基础设施规模巨大,并邀请仍在使用S3或R2托管模型、数据集、智能体记忆的用户与他们合作,声称能提供更好、更快、更便宜、更安全的服务。这凸显了Hugging Face在AI基础设施领域的野心,可能对现有云存储服务构成竞争。行业Hugging Face基础设施云存储S3R2推荐理由:Hugging Face 公开挑战传统云存储,展示其AI基础设施能力,值得关注。原文