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“奥林帕斯奖”（OlympusMonsAwards）是由华为公司于2019年起设立，旨在鼓励全球科研工作者投入数据存储领域基础理论研究，突破关键技术难题，加速科研成果产业化，实现产学研合作共赢。
三大配资2026年奥林帕斯奖设置2个奥林帕斯奖（每个100万元奖金）、5个奥林帕斯先锋奖（每个20万元奖金）（当奥林帕斯奖出现空缺时，由评委会根据实际评选结果决定是否追加1-5个先锋奖），获奖人/团队可以和华为建立技术交流渠道并获得科研助力。
官方表示，随着AI技术的持续发展，传统应用正在向Agent智能应用演进，数据不仅在规模上持续增长，数据的留存、管理与应用方式也在发生改变。本届奥林帕斯奖将聚焦解决AgenticAI数据基础设施中存储介质成本高、推理能效比低、数据供给不精准、知识泛化和演进难等问题，面向全球科研工作者公开征集解题之道。
IT之家附本届难题如下：
方向一：每bit极致性价比的存储技术
AI的持续发展带来数据量的爆发式增长，对数据“存得下、存得起”以及及时访问的需求飙升；研究海量数据的超高密度存储技术与状态数据的高性能访问技术，打造每bit极致性价比的存储系统。
难题一：海量数据的超高密度存储与高效检索技术
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难题二：状态数据的内存型存储介质与近存加速技术
方向二：AgenticAI原生的数据底座
AgenticAI逐渐走进企业生产场景，对Token生产效率以及企业知识跨域复用和演化提出了更高的要求；研究Agent负载下数据高效供给，以及高泛化、可演进的知识表征等技术，加速AI规模化落地。
难题三：以Token生产效率为中心的高效数据供给技术
难题四：基于本体知识图谱的高泛化、可演进知识表征技术
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