凤凰网科技讯 8月24日，摩尔线程正式发布《MTT S5000 Prefill-as-a-Service技术白皮书》，基于旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000，提出Prefill-Decode异构解耦方案，面向AI Agent、代码生成、超长文档分析等长上下文推理场景，旨在破解推理成本瓶颈。    央视网消息：2024届高校毕业生规模预计达1179万人，毕业生人数持续增加。白皮书指出，大模型输入上下文规模进入百K至1M级别后，Prefill（预填充，计算密集型）与Decode（解码，访存密集型）在同一资源池混跑造成结构性算力错配。

B | 4月20日，教育部举办的首届全国大学生职业规划大赛教学赛道总决赛开赛，共有来自全国高校的82名就业指导教师从3700多人中脱颖而出，一起去看一看他们是如何当好学生生涯规划的“摆渡人”的。

C | 　　高教组参赛选手蔡佳是首都师范大学历史学院的一名辅导员。解决方案是将二者彻底解耦，分别运行在各自最契合的硬件资源池上，实现单位Token基础设施成本大幅下降。MTT S5000硬件特性与Prefill任务高度契合：提供高稠密算力压缩首字时延，原生支持FP8全精度计算，并全面兼容CUDA及PyTorch、vLLM等主流推理框架。实测数据显示，在64K上下文场景下，单机Prefill吞吐达95,920 tok/s，按智谱API定价测算，满负载下单机月收入可达64.6万元；400K极限长序列场景TPM达2.6MTokens，吞吐平稳可控。摩尔线程表示，大模型产业竞争下半场本质上是推理效率与商业回报的较量，该方案旨在帮助企业在万亿参数与Agent时代降低总拥有成本。

D | 她根据学生的专业特点，结合史料分析的方法，总结了一套就业指导方法论。完整白皮书已在官网发布。　　职教组参赛选手崔玲玲是河北科技工程职业技术大学的一名教师，从事学生就业指导工作已经有15年了。