最近更新頻率少了，主要原因是覺得沒有酷的新題材可以分享，講AI大家都會說，也不酷了，最讓我興奮的時候是去年9月講記憶體，因為每次講了周遭不買單我就很清楚知道績效要來一發大的了，這波下跌我雖然沒有滿倉但也是抄底實打實吃了一波下跌，還好預設下半年就該守住了，不然感覺會是滿倉拉一坨大的，果然天下就沒有那麼好賺的事情，不過今年還是繳出很好的成績單了，足夠Woody繼續躺一陣子了，當然還是持續做投研希望能找到下一個酷東西，不侷限於股票，賺錢多少真的無所謂，找出酷東西並且後面被市場印證，是這個階段的我覺得更有價值的事情。 然後兩篇貼文是近期最愛 一篇是置頂的勸人見好就收，當然那個時間點能聽懂的也沒幾個，在賺錢的人也勸不住 一篇是一買就是頂部的海力士兄弟…一己之力改變了走勢 最後我還是想說說記憶體吧，對Woody來說，我比較笨只會做漲漲漲的行情，一但行情不簡單了，就是本能的遠離他，這也導致了我在4月就把大倉位賣掉了，後面也是持續賣出，一直到最近抄底又挨一刀哭啊，不過每個人個性不一樣，適合自己的最好啦。 資金配置很重要，萬年定存股牛皮牛皮股還是有它的價值在，大盤其實也沒跌多少，就是半導體自殺，50%持倉半導體估計就很痛了，關於定存股是真的很無聊，一直買買買而已，如果大家有興趣改天再來說說。

最近在测试探索世界这个阶段做内容的节奏，有个不太好的消息要告诉你们，我发现基本上很难平衡好日常生活与拍素材和剪视频的时间分配，打个比方： 我试过女仆开车的时候剪视频，但是错过了拍到沿途的景色 露营我想多拍点户外的东西还有星空，但是拍完发现不赶紧睡觉还有5个小时天亮，就没办法剪视频 来回切换模式其实也没太好的状态去彻底享受行程 加上我还是想精细打磨一些作品出来 所以离开日本之前的生活记录应该还有两期的内容，完成后打算就先停掉视频高频率更新，还是回到以前好好前期拍摄和精细打磨剪辑的模式 探索美国旅居的行程就打算这样做 不过日常会用X更新一些图片和不太需要剪辑的视频，如果情况允许就开个直播 差不多是这样，希望你们理解

#更新# 疲软的业绩凸显出小米集团在其主要业务领域持续面临的阻力：存储芯片价格攀升仍在挤压智能手机的利润率，而消费补贴的减少则加剧了中国消费电子市场本已低迷的需求。

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最近大模型更新的隐式缓存为什么可以把缓存价格降低，命中率大大提高。 传统推理里，你每调一次API，GPU都得把整个输入prompt重新算一遍。固定System Prompt、历史对话、RAG知识库，这些重复内容每次都重新预填充，按全价收费。 隐式缓存做了什么？ 它自动检测本次输入和之前请求的公共前缀。命中了，就把之前算好的KV Cache从SSD硬盘直接加载出来，只对新增部分重新计算。重复劳动，直接砍掉。 效果立竿见影。多轮对话、Agent、代码补全这类场景，重复前缀往往占输入Token的70%-90%。命中后，input价格直接打到一折。对长文本多次对话的推理的成本和内存的压力都大大降低。 但这里有个关键问题：之前为什么不行？ KV Cache太大了。传统Multi-Head Attention架构下，百万Token的KV可能要上百GB显存。存盘？I/O延迟完全没法接受。GPU必须全程Hold住所有KV，成本根本降不下来。 DeepSeek的MLA架构把KV Cache压缩了10-28倍。百万Token从80-200GB变成4-10GB。这才让硬盘级缓存成为可能，压缩后的KV可以经济地落盘到分布式SSD，需要时再快速加载。 本质上，是把最贵的GPU显存从按最大上下文全量占用变成了按实际新增Token动态使用，类似动态更新的模式。 这里有个反直觉的点：虽然对高速内存需求大幅下降，但并不是完全转向硬盘。更像是分层存储，GPU只保留热数据，冷前缀卸载到SSD。类似CPU的分页机制，只是这次发生在大模型推理层。 DeepSeek率先把这套机制默认开启，给出极致低价。其他厂商不得不跟进，竞争驱动技术扩散，技术扩散又进一步压低价格。 要想最大化缓存命中需要做什么？ 想最大化省钱，把重复内容尽量放在prompt开头，保持前缀一致性，命中率会更高。API响应里有prompt_cache_hit_tokens字段，直接看命中率。 这轮降价潮是真实的架构创新，算法效率优化带来的成本下降。MLA压缩KV、分布式SSD存储、Radix-Tree前缀索引，这些工程突破把原来需要重复劳动浪费的算力，优化到极致 尤其是 DeepSeek，降价这么多还能赚钱，还是永久降价，这是真本事，那之前的原价是耍我们玩得吗，第一天用原价 API 的人是有点冤大头了。

喜欢高效率好沟通，简单直接的，不喜欢拖拖拉拉一堆问题怕这怕那，只要来了很多问题就不是问题哦 更新联系QQ：2686841323 电报： 咨询号VX：jkssama