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被誉为华人神探的 李昌钰 今天在内华达家中去世，87岁。

李昌钰在纽黑文大学任教超过50年，并于1975年创立了法医学专业。

他曾在各类刑事和民事案件中出庭作证超过1000次，其中最广为人知的是 辛普森案。此外，他还参与过多起备受关注的案件，包括JonBenét Ramsey谋杀案、Helle Crafts碎木机杀人案，以及“9·11”事件的法医调查。

他于1998年创立了李昌钰法医科学研究所。李昌钰曾担任康涅狄格州首席刑事鉴识专家，并在1978年至2000年间出任州警法医实验室主任。1998年至2000年，他还担任该州公共安全部门负责人。

哈人

当面付 当面抓

杜蕾斯: 我也算是作案工具了💅

直接wise卡非国区就行，不过也看脸
https://v2ex.com/t/1201877

好评的🤓

标准结局

Google TurboQuant AI 压缩算法大幅减少大模型内存使用

2026-03-29 19:05 by 人猿泰山之英雄归来

Google 研究院发布了压缩算法 TurboQuant，能在大幅减少大模型内存占用的同时提高速度和维持精度。TurboQuant 旨在减小键值缓存的大小，被称为是储存重要信息减少再计算的“数字查找表（digital cheat sheet）”。大模型并不理解任何东西，它通过映射词元文本语义的向量去模拟对事物的理解。大模型的向量通常使用 XYZ 坐标进行编码，而实现 TurboQuant 压缩的系统将向量转换为笛卡尔坐标系的极坐标，向量被简化为两类信息：半径（核心数据强度）和方向（数据含义）。如果使用 XYZ 坐标编码向量，那么特定位置可以编码为“向东走 3 个街区，向北走 4 个街区”，采用笛卡尔坐标编码向量，那么同样的信息编码为“沿 37 度方向走 5 个街区” ，简化了空间节省了计算。Google 的早期测试显示，TurboQuant 在部分测试中实现了 8 倍的性能提升，内存占用减少到原来的六分之一，同时质量没有损失。实现 TurboQuant 算法将有助于降低 AI 模型的运行成本和内存占用，但也可能推动更复杂模型的出现，因此对将降低内存价格可能没有什么效果。

https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/
https://arxiv.org/abs/2504.19874

#Google

5 亿变 300 亿：加密疯子 SBF 如何投中了 AI 时代最值钱的公司？ | 原文

Sam Bankman-Fried 现在在联邦监狱。最早 2049 年出狱。到那时他 57 岁。
在他坐牢的这段时间里，那家他用赃款投资的 AI 公司估值已经突破了 3800 亿美元，正在与五角大楼就 AI 武器化问题进行一场举世瞩目的博弈，它的创始人成了《纽约时报》和国会山的常客。如果一切合法，那笔 5 亿美元赌注足以让 SBF 成为这个时代回报收益最高的风险投资人之一

落后大概一年多吧，但是办事效率却落后好几倍有了 https://v2ex.com/t/1202000

雷声大雨点小 https://v2ex.com/t/1202048