当 AI 训练、推理和数据处理开始争夺同一批 GPU，算力就不再只是采购问题，也变成了资源分配问题。谁能获得资源、等待多久、为此支付多少成本，都会影响个人、团队乃至组织参与技术创新的机会。讨论“资源、社会公平与算力”，真正值得工程师追问的是：公平能否从抽象原则变成可检查、可执行的系统规则？ 传统调度器通常优化利用率、吞吐量或任务完成时间。这些指标很重要...
这一期周刊把主菜做成了一篇小说：《我在智念 AI 的日子》。公开摘要只说明它是每周科技内容分享的一部分，具体情节没有展开；但题目已经足够有意思：当“AI 公司”“工作日常”“叙事”放在一起，读者不只是看故事，也会自然追问一个工程问题：一个围绕 AI 运转的组织，风险到底藏在哪些流程里？ 下面不复述小说细节，而是把它当作一个技术讨论入口：如果我们在真实团...
最近一期科技爱好者周刊以"中国 AI 大厂访问记"为主题，记录了对国内主要 AI 公司的实地探访。比起发布会上的 PPT 和模型跑分，走进厂区看到的细节更能回答一个实际问题：这些大模型对普通开发者到底意味着什么？ 走访多家公司后最直观的感受是——各家走的路并不一样。有的把重心放在基础模型参数规模上，堆算力、堆数据；有的更偏应用层，模型是底座，真正的发力...