微软两篇 LLM 数据库相关论文获 VLDB 2026 奖项
jm_alexia · x · 2026-09-02
微软研究院两篇论文在 VLDB 2026 获奖。
- 最佳研究论文：Garnet，下一代缓存存储，旨在加速应用和服务。
- 最佳行业论文：OmniTable，一个用于 PB 级 LLM 数据整理和探索的统一宽表系统。
这些工作展示了 AI 基础设施在数据存储与处理层面的最新进展。
「Infra」频道最新
- MLPerf Storage v3.0 发布：144 项成绩，新增 KV 缓存与向量数据库测试 — TheKanter · 2026-09-02
- Cloudflare Agents 支持 OpenTelemetry 追踪，可直连 Braintrust 评估 — ritakozlov · 2026-09-02
- 进步派拉比谈数据中心禁令：为环保劳工争取筹码的策略 — joshua_saxe · 2026-09-02
- 英特尔高官：AI 时代安全需从硅片底层设计 — BenBajarin · 2026-09-02
- PyTorch 2.14 发布：2995 次提交，487 位贡献者参与 — PyTorch · 2026-09-02
- Exllamav3 实测：8x3090 跑出 700tk/s — Leflakk · 2026-09-02