时间回溯。

4月7日，周一，大漂亮。

硅谷，CloseAI总部。

地下三层。

GPU集群运维中心。

这是一间巨大的开放式办公区。

数十台显示器排列成一排。

每一台都闪烁着各种颜色的指示灯。

空调开得很足，温度恒定在18摄氏度。

毕竟这里负责监控的是价值数十亿美元的GPU集群。

温度太高可不行。

杰森·布朗坐在自己的工位上。

手里端着一杯黑咖啡。

盯着面前的监控面板。

他是CloseAI的高级运维工程师。

在这个位置上已经干了三年多了。

见过各种各样的奇怪现象。

服务器宕机、网络波动、硬件故障......

什么都遇到过。

但今天这个情况。

他确实是第一次见。

“嘿，马克。“他转头喊旁边的同事，“你过来看一下这个。“

马克推着椅子滑了过来：“什么情况？“

杰森指着屏幕上的一个数字：

“你看这个，Training Cluster 17的存储空间。“

马克凑过来看了一眼：

“1.7GB？这是......减少了？“

“对。“杰森皱着眉头，“昨天晚上还是正常的。“

“今天早上一来就发现少了1.7GB。“

马克想了想。

“会不会是训练过程中生成的什么临时文件？然后被系统自动清理了？“

杰森摇了摇头。

“我查过了。“

“清理日志里没有任何记录。“

“而且......“他点开了另一个页面，“不只是Cluster 17。Cluster 12、Cluster 23、Cluster 31......好几个集群都有类似的情况。每个都少了1到2GB左右。“

马克的眉头也皱了起来：“这就奇怪了......“

他凑近屏幕，仔细看着那些数字。

“你检查过系统日志了吗？“

“检查过了。“杰森无奈地摊手，“什么都没有。进程列表也正常。目录结构也没变化。就好像这些空间凭空消失了一样。“

马克沉默了几秒钟：“要不要报给上面？“

杰森想了想。

“先记录下来吧。“

“1、2GB的空间，对我们这种规模的集群来说不算什么。“

“等周三的组会再一起汇报。也许只是什么硬件层面的小bug。“

马克点了点头：“也行。“

他推着椅子滑回自己的位置，继续处理手头的工作。

杰森则是把这个现象记录到了自己的工作日志里。

时间、集群编号、减少的存储空间......

每一项都记得清清楚楚，他干这行久了。

知道任何细微的异常都可能是大问题的前兆。

但他也知道，大多数时候，这些异常最后都会被证明是无关紧要的小问题。

所以他没有太放在心上，喝了一口咖啡，继续盯着监控面板。

......

......

同一时间。

大漂亮。

西雅图。

巨硬总部。

Azure AI云服务运维中心。

和CloseAI那边类似的场景正在上演。

“艾米丽，你那边的集群有没有什么异常？“

一个胖胖的中年男人走到一个女工程师旁边。

他是这里的运维主管。

名叫汤姆·威尔逊。

艾米丽抬起头。

“汤姆，你问得正好。“她指着自己的屏幕，“我刚才发现了一个奇怪的现象。好几个推理服务的集群，存储空间都莫名其妙减少了。“

汤姆凑过来看：减少了多少？“

“不多。“艾米丽说，“每个集群大概1到2GB。但问题是，我查不到原因。“

汤姆皱了皱眉：“日志呢？检查过了。“

艾米丽摇头：

“没有任何异常记录。进程也正常。目录结构也没变化。“

汤姆沉默了一会儿：会不会是底层存储的问题？“

“我正想问你这个呢。“艾米丽说，“要不要联系存储团队查一下？“

汤姆想了想。

“先等等吧。1、2GB的空间，影响不大。“

“如果明天还有类似的情况，再联系他们。“

艾米丽点了点头。

“好吧。“

她把这个现象记录了下来，然后继续工作。

......

......

同样的场景。

同样的对话。

在这几天里。

在大漂亮的各大科技巨头内部不断上演。

狗狗。

META。

亚麻。

NVDA......

几乎所有运营大规模GPU集群的公司。

都有运维工程师注意到了类似的现象。

日志里没有任何记录。

进程列表正常。

目录结构没有变化。

就好像那些存储空间凭空蒸发了一样。

......

差不多的时间。

华夏，津门。

燕南大学医学院附属医院。

神经外科研究中心。

这是一栋现代化的科研大楼。

玻璃幕墙在阳光下闪闪发光。

里面配备着最先进的医疗研究设备。

李慧敏教授坐在自己的办公室里。

面前的电脑屏幕上显示着一份复杂的数据报告。

她今年五十出头，是国内神经外科领域的顶尖专家，专攻脑肿瘤的手术治疗。

今天她正在用YanHai-30B辅助分析一个疑难病例。

患者是一个45岁的中年男性，脑干部位长了一个肿瘤，位置非常刁钻。

传统的手术方案风险极高。

她需要AI帮忙分析各种可能的治疗方案，评估风险和收益。

“基于患者的MRI影像和病理报告......“

她对着麦克风说话。

“请给出可能的手术入路方案，并评估各方案的风险。“

几秒钟后。

屏幕上开始刷出AI的回复。

李慧敏认真地看着。

一开始。

AI的回答和她预期的差不多。

列出了几种常规的手术入路。

分析了每种方案的优缺点。

这些她自己也能想到。

但看着看着。

她的眉头突然皱了起来。

“等等......“

她的目光停在了屏幕上的某一段。

【补充建议：基于最新的神经导航技术进展，建议考虑采用改良的远外侧入路结合术中超声引导。这种方法可以在保护关键神经结构的同时，获得更好的肿瘤暴露。

具体而言，术中可采用以下策略优化手术路径：

1、利用Gadolinium增强MRI序列的信号衰减特征，更精确地定位肿瘤边界......

2、术前进行DTI纤维束追踪，明确锥体束和内侧丘系的走行......

3、术中采用5-ALA荧光引导技术辅助判断肿瘤残留......

附：以上建议参考了近期神经外科领域的前沿研究进展。如需进一步了解技术细节，可参考以下文献链接......】

后面附了三个网址链接。

李慧敏看着这些内容。

心里越来越惊讶。

这些建议非常专业。

甚至可以说是非常前沿。

有些技术细节。

连她这个行业内的资深专家都没有完全掌握。

“5-ALA荧光引导？“

她喃喃自语。

这个技术她知道，但主要用于胶质瘤手术，用在脑干肿瘤上？

她还真没怎么考虑过。

但仔细一想，似乎确实有一定的道理......

她点开了AI附上的那几个链接。

想看看是哪些文献。

第一个链接打开了，是一篇发表在《Neurery》期刊上的论文。

2024年发表的。

她快速浏览了一下摘要，确实和AI说的内容相关。

第二个链接，是《Journal of Neuro-Oncology》上的一篇综述，也是近两年的新文献。

但第三个链接......

她点开之后。

页面显示“404 Not Found“。

嗯？

网页不存在？

李慧敏皱了皱眉，她把链接复制出来。

仔细看了看。

格式看起来像是arXiv的预印本链接。

但就是打不开。

她在arXiv上直接搜索。

用AI提供的文献标题作为关键词。

没有搜到任何结果。

“奇怪......“

她又搜了几遍。

还是没有。

这篇文献好像不存在？

但AI提供的内容非常详细。

不像是编造的。

李慧敏陷入了困惑。

她把那个链接保存了下来。

打算之后再研究研究。