麻省理工学院与MIT-IBM沃森人工智能实验室开发了EnergAIzer工具，能够快速预测AI工作负载的能耗，帮助数据中心高效分配资源，减少能源浪费。该工具在几秒钟内提供可靠的能耗估算，适用于多种硬件配置，显著提高数据中心的能源效率。研究人员希望通过这一工具引起算法开发者和数据中心运营者对能源消耗的关注。

神经符号 AI 结合规则推理与学习，实现能耗降低100倍、训练时间缩短至数小时、准确率提升，符合 ESG 合规要求，推动绿色 AI 发展。

德州仪器推出MSPM0G5187和AM13Ex两款新型微控制器，集成TinyEngine神经处理单元，优化边缘AI功能，降低延迟和能耗，并支持CCStudio Edge AI Studio开发。

可持续用户体验（Sustainable UX）强调设计应优先减少能耗，而非单纯追求视觉效果。设计师应关注页面加载速度，优化图像和视频，采用深色模式以节省电力。通过设定数据预算、减少不必要的视觉元素、选择绿色托管等方式，推动环保设计，提升用户体验和网站性能。可持续设计不仅有助于环境，还能提高转化率。

文章讨论了作者从插混车型转向纯电动车的体验，强调了能耗和里程焦虑的变化。作者逐渐适应了纯电动车的能耗，认为其更符合用车需求，焦虑感减轻，最终选择了与生活方式高度匹配的车辆。

Pathway团队认为变压器架构已达极限，无法解决计算和能耗问题。他们正在开发一种新模型——龙蛋架构，灵感来自人脑，强调稀疏激活和神经元连接，以提高学习和记忆效率。该架构保留时间结构，解决了变压器的时间盲点和记忆问题，展现出更低的能耗和更好的数据效率。

麻省理工学院研究人员开发了一种动态调整计算预算的方法，使大型语言模型在解决复杂问题时更高效。该方法根据问题难度和解决方案成功概率灵活分配计算资源，降低能耗并提高准确性。研究表明，小型语言模型在复杂问题上的表现优于大型模型，提升了推理的可靠性和效率。

KISTERS推出KIPTEC嵌入式平台，将传统传感器转变为自主设备，缩短安装时间并降低75%功耗。该技术集成处理、记录和遥测功能，支持多种网络和协议，确保数据安全。

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麻省理工学院的工程师开发了一种新型铝合金，其强度是传统铝的五倍，且耐高温。通过机器学习，团队仅测试了40种组合，找到了最佳配方。这种铝合金适用于航空发动机风扇叶片等轻量化、高强度产品，预计能降低运输行业的能耗。

在数字时代，"请"和"谢谢"等礼貌用语成为能耗隐患，每年导致AI服务消耗数千万美元电力。科技巨头正尝试通过新技术和改变用户习惯来降低能耗，并反思礼貌用语对环境的影响，呼吁更精准的表达以减少资源浪费。

谷歌发布新论文，量化Gemini模型的环境影响。研究显示，平均每个文本提示消耗0.24瓦时电能和0.26毫升水，能耗较一年前降低33倍。尽管数据中心处理近1万亿个令牌，但未提供与搜索查询的比较数据。

微服务通过明确服务边界和优化粒度，降低网络流量和能耗。合理设计和运营策略可提高能效，减少服务间通信。将微服务部署在高碳效率的数据中心，并采用动态资源调整和工作负载整合，进一步提升可持续性。尽管微服务架构灵活，但需关注能耗问题，以实现更绿色的软件系统。

索尼正在测试PS5的新节能模式，旨在降低游戏能耗。该模式将在新系统更新中推出，允许DualSense手柄同时连接多个设备。虽然目前处于测试阶段，但正式推出后，支持的PS5游戏将降低性能以减少能耗。这一举措也为未来可能推出的掌机做准备。