AI迷周刊(2024-08-05) : DeepSeek API：基于磁盘的上下文缓存实现90%成本降低

DeepSeek API：基于磁盘的上下文缓存实现90%成本降低

DeepSeek API：基于磁盘的上下文缓存实现90%成本降低​

DeepSeek API 提供了基于磁盘的上下文缓存功能，无需代码调整。此功能将常用数据存储在分布式存储上，能降低 API 成本达 90%。非常适合大型提示，如频繁引用的 128K 大小的提示。

分布式存储：一种将数据存储在多台计算机或服务器上的方法，提高了可靠性和访问速度。

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AI驱动的超材料逆向设计方法实现高精度​

华中科技大学团队开发了一种AI辅助的超材料逆向设计方法，准确率达98.92%。这种方法通过机器学习和有限元分析，解决了超材料设计中的复杂问题，如参数复杂性和几何变形非线性。

超材料是一种具有特殊力学性能的材料，广泛应用于抗震建筑、航空航天和生物医学等领域。传统设计方法需反复试错，而逆向设计则从性能出发，优化设计流程，缩短开发周期。

该团队利用AI技术，通过大量数据学习，提高了设计效率和精确度。他们结合逆向网络和正向网络，实现了从性能到结构的直接映射，快速生成满足特定性能要求的设计方案。

这项研究不仅推动了超材料设计领域的发展，也为机械智能系统提供了新的思路。未来，团队计划探索更复杂的生成式AI模型，以进一步提升设计方案的丰富性和可靠性。

Salesforce AI发布MINT-1T多模态数据集​

Salesforce AI发布了MINT-1T，这是一个庞大的开源数据集。它拥有一万亿个标记和340亿张图像，使其成为多模态数据中的首创。这一资源有望通过提供前所未有的深度和多样性来彻底改变AI训练。

"标记"指的是数据中具有独立意义的单位，对AI学习至关重要。"多模态"意味着该数据集整合了多种类型的数据——文本、图像等。