番茄和胡萝卜是食物中类胡萝卜素的主要来源。类胡萝卜素有助于降低多种慢性疾病的风险，包括心血管疾病和癌症。类胡萝卜素的健康影响不仅取决于其在食物中的浓度，还取决于其生物可利用率（Bioaccessibility）——即这些物质在经过人体消化后到底有多少能真正被肠胃吸收。生物可利用率会根据烹饪方式不同而产生显著差异。热处理通过破坏细胞结构和促进微胶粒形成提高类胡萝卜素的生物可利用率，但过高的温度或过长的时间可能导致其降解和异构化。根据发表在《Food Chemistry》期刊上的一项研究，研究人员对比了空气炸锅、烤箱和微波炉烹饪番茄和胡萝卜的生物可利用率。结果显示：胡萝卜经烤箱烹饪后，其总类胡萝卜素的生物可利用率最高可达原来的 9 倍；对于西红柿，无论采用空气炸锅（190 ℃ 10 分钟）还是传统烤箱（180 ℃ 20 分钟）烹饪，均可获得最高的生物利用率；对胡萝卜来说，微波加热是效率最高的烹饪方式，可将电力消耗降低 96%；对于西红柿来说，使用空气炸锅不仅能获得最高的生物可利用率，还能减少 80% 的耗能。

Google 研究院发布了压缩算法 TurboQuant，能在大幅减少大模型内存占用的同时提高速度和维持精度。TurboQuant 旨在减小键值缓存的大小，被称为是储存重要信息减少再计算的“数字查找表（digital cheat sheet）”。大模型并不理解任何东西，它通过映射词元文本语义的向量去模拟对事物的理解。大模型的向量通常使用 XYZ 坐标进行编码，而实现 TurboQuant 压缩的系统将向量转换为笛卡尔坐标系的极坐标，向量被简化为两类信息：半径（核心数据强度）和方向（数据含义）。如果使用 XYZ 坐标编码向量，那么特定位置可以编码为“向东走 3 个街区，向北走 4 个街区”，采用笛卡尔坐标编码向量，那么同样的信息编码为“沿 37 度方向走 5 个街区” ，简化了空间节省了计算。Google 的早期测试显示，TurboQuant 在部分测试中实现了 8 倍的性能提升，内存占用减少到原来的六分之一，同时质量没有损失。实现 TurboQuant 算法将有助于降低 AI 模型的运行成本和内存占用，但也可能推动更复杂模型的出现，因此对降低内存价格可能没有什么效果。