在ICLR 2026会议前夕，AI架构的未来走向再度引发关注。尽管Transformer模型长期主导人工智能发展，但其在大规模训练与部署中暴露出算力需求激增与高能耗问题，限制了可持续发展。在此背景下，Mamba架构作为新兴序列建模方案，凭借其选择性状态空间机制，在长序列处理上展现出媲美甚至超越Transformer的效率，同时显著降低计算开销与能源消耗。研究表明，Mamba在同等任务下可减少高达40%的训练能耗，并具备更强的推理扩展能力。随着行业对智能化、低成本与高效率运行的需求日益迫切，Mamba为AI模型的下一代演进提供了可行路径。本文将围绕Mamba与Transformer的对比，探讨如何在保障性能的同时实现AI系统的高效能与低资源依赖。
本文探讨了微服务架构中的能耗问题，指出由于分布式系统的开销，微服务相较于单体应用会消耗更多能源。为了实现绿色可持续发展，文章建议架构师应采取一系列设计策略来降低能耗。具体技术手段包括：明确定义服务边界、优化服务的粒度、选择节能的部署区域以及整合工作负载以提高能效。通过这些方法，可以在保证系统灵活性和扩展性的同时，减少能源浪费，推动微服务架构向更加环保的方向发展。
本文详细介绍了SQL中的CASE WHEN语句的用法，通过具体的例子展示了如何使用该语句进行数据统计和条件判断。首先，通过一个SQL查询统计了班级中男同学和女同学的数量，并进一步统计了及格的人数。接着，讨论了如何根据能耗值的不同范围，使用CASE WHEN语句来确定P_PRICE的值。具体来说，当能耗值小于10时，使用P_LEVEL=0对应的P_PRICE；当能耗值在10到30之间时，使用P_LEVEL=1对应的P_PRICE。如果所有条件都不满足，则返回ELSE子句后的result值；如果省略了ELSE子句，则返回NULL。最后，提供了一个能耗表的示例，其中E_TYPE字段表示能耗类型，0代表水耗，1代表电耗，2代表热耗。
