索尼于上周末在德国德累斯顿的InterMag Europe大会上展示了最新的卡式磁带技术。通过这一技术,一盘磁带可存储180TB的数据,达到苹果公司经典版iPod的1184倍。
索尼与IBM合作开发了这一技术。这种磁带从技术上可以存储4730万首歌曲,或3700部蓝光电影。通过这种技术,每英寸磁带上可存储148GB的数据。
索尼的这一技术创下了磁带存储容量的新记录。2010年,富士曾开发出一款磁带,能存储35TB的数据。
简而言之,这种技术通过磁带上的微型磁性点来记录数据。这种磁性点的平均宽度仅为7.7纳米。索尼在一份新闻稿中表示,将尝试这种新磁带技术的商用,并将继续对其进行改进。
不过,尽管这种磁带能存储大量数据,但在实际使用中并不方便。相对于数字存储设备,从磁带中存取数据花费的时间更长。因此这种磁带的最大用途是备份大规模数据库,或是保存个人用户的媒体库。
据报道,索尼的新技术,大幅度提升了磁带存储数据的能力。在2010年,磁带存储的数据密度为每平方英寸29.5GB,作为对比的是,一个蓝光光碟每一存储层的存储容量,仅为25GB,一张光盘可以保存40到50GB,但其数据存储能力,和磁带不在一个档次上。
索尼宣布,已经成功研发了一种新的磁带存储材料,每平方英寸可以保存148GB的海量数据,相当于三张蓝光光碟。索尼的技术突破,也创造了磁介质保存数据的世界纪录。
如果换算成一个完整的磁带,数据存储量达到了185TB,这相当于3700张双层蓝光光碟的存储量(这些光碟堆起来,可能有4.4米高)。
除了蓝光光碟之外,索尼新磁带保存的数据,要比9305个硬盘阵列的容量还要多。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。