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云原生边缘与AI训练场景：两类高频隐蔽Bug的深度排查与架构修复
在云原生技术向边缘计算与AI训练场景的过程中，基础设施层的问题往往会被场景特性放大——边缘环境的弱网络、异构硬件，AI训练的高资源依赖、分布式协作，都可能让原本隐藏的Bug以“业务故障”的形式爆发。 这些问题大多不具备直观的报错信息，而是表现为任务崩溃、数据断连等表层现象，若仅从业务层排查，很容易陷入“调参无效、重启治标”的循环。 本文结合两个真实生产场景的高频Bug，从技术环境还原到根因拆解，再到架构级修复方案，完整呈现问题解决的全链路，为云原生运维与AI研发团队提供可复用的实践经验，避开那些文档未提及、经验难复制的隐性陷阱。
倒计时1天 | 来服贸会参加一场贯穿AI与算力全景生态的活动
2025年，AI技术演进正呈指数级加速，当我们惊叹于AIGC的创造力时，你是否想过，我们日常接触的AI应用，或许只是整个庞大技术体系中的冰山一角？ 应用之下，是由算力、数据、模型和基础设施共同构筑的庞大基石。 吴恩达教授在最近的公开发言中也指出，AI技术栈从底层的半导体，到云平台，再到基础模型，环环相扣，最大的机会存在于应用层。
高德一夜刷榜：十亿用户用脚投票，美食到店榜单乱象被AI横扫
阿里藏了3个月，亮相即提4个热搜。 万众瞩目的神秘项目，「高德扫街榜」终于揭开了庐山真面目……热议中有夸赞和激动，终于有人出来整顿到店和评价的乱象了。 讨论里也有质疑：已经固化了十多年的格局，阿里和高德，凭什么一夜打破？
AI实战：一键生成数字人视频！
做自媒体行业的同学都知道，制作一条可发布的视频成本是很高的，通常我们需要先录制原始视频，而录制原始视频的时间通常是发布视频时长的 3-5 倍，之后还需要花费很长的时间剪辑，最终才能制作一条可发布的视频，相当费时费力。 但是，技术发展到今天，我们可以使用数字人来自动生成视频。 这样每天就能简单且高效的产出 N 条视频了，而且无需修剪、也不用担心出错，这样就大大减低了视频制作的成本，提高了工作效率。
为什么数智化企业最需要的是“π型”复合人才？
在当前充满不确定性的数智化浪潮和日益复杂的经济环境中，企业与个人都面临着前所未有的生存与发展考验。 在“数字中国”战略下，数据成为核心生产要素，人工智能（AI）成为新兴数智化技术的代表，AI、大数据等技术已不再是单纯的工具，而是驱动商业模式变革的核心力量，这种技术范式的大变革，使得企业对人才的价值要求空前提高，迫使我们不得不重新审视传统的人才培养模式。 1、数智化浪潮下的人才抉择在这场数智化浪潮变革中，最明显的改变莫过于人工智能的快速发展，而人工智能带来的“知识平权”效应，正像双刃剑一样深刻地重塑着人才的价值逻辑。
一夜刷屏！27岁姚顺雨离职OpenAI，清华姚班天才转型做产品经理？
姚顺雨昨天被传加入腾讯，今早「第37手」和腾讯旗下的「鹅厂黑板报」正式辟谣！ 为什么姚顺雨能引起行业如此大的关注？ 为什么会传出来一亿人民币的天价薪酬传闻？
刚刚，谷歌发布71页AI科研报告！6大领域全面超越专家，几小时顶几个月
在最新一篇长达71页的论文里，谷歌给科研界丢下了一颗重磅炸弹。 过去一年，DeepMind的FunSearch已经展示了AI在数学发现中的潜力，MIT等团队也提出了AI co-scientist的概念。 但与这些探索相比，谷歌这次的系统走得更远：它不仅能提出新方法、验证实验结果，还在多个领域超越了顶尖专家。
刚刚，字节登顶世界最强图像AI！一手实测原生4K、10图融合，全网玩疯
谷歌Nano Banana一夜爆火之后，各种邪修玩法儿，至今让全网意犹未尽。 等距视角、多图合成、老照片修复、3D手办.......创意脑洞大开，全网玩疯。 谁曾想，短短半个月后，大洋彼岸就杀出来了一个最强逆袭者！
全新MoE架构！阿里开源Qwen3-Next，训练成本直降九成
大语言模型（LLM），正在进入 Next Level。 周五凌晨，阿里通义团队正式发布、开源了下一代基础模型架构 Qwen3-Next。 总参数 80B 的模型仅激活 3B ，性能就可媲美千问 3 旗舰版 235B 模型，也超越了 Gemini-2.5-Flash-Thinking，实现了模型计算效率的重大突破。
文心X1.1事实性暴涨35%25！国产AI首次正面硬刚GPT-5
有朋友问我，最近AI圈有没有什么重磅消息。 我想了想，可能是百度刚发布的文心X1.1，这个模型有点不一样。 说实话，国产AI模型这几年虽然发展很快，但在核心能力上要说能正面挑战GPT这样的国际顶级模型，我一直持保留态度。
超越90%城市规划师！清华、MIT等提出人机协作新范式 | Nature子刊
面对日益复杂的城市系统和多元化的社会需求，传统城市规划方法正遭遇瓶颈。 如今，人工智能（AI）正为这个古老而重要的领域带来颠覆性的革新。 近日，由清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心、建筑学院与麻省理工学院（MIT）感知城市实验室、美国东北大学等顶尖机构的学者组成的跨学科团队，在国际前沿期刊《自然·计算科学》上发表观点文章，首次系统性地提出了一个由大语言模型（LLM）驱动的智能城市规划框架。
ChatGPT支持MCP了！一句Prompt即可全自动化
ChatGPT终于加上了众望所归的MCP支持！ 今天，OpenAI正式官宣ChatGPT的MCP功能上线。 目前仅Plus和Pro用户可用。
攻克AI过度思考难题！美团新研究让通过“可验证”过程奖励激活LRM的高效推理
LRM通过简单却有效的RLVR范式，培养了强大的CoT推理能力，但伴随而来的冗长的输出内容，不仅显著增加推理开销，还会影响服务的吞吐量，这种消磨用户耐心的现象被称为“过度思考”问题。 针对这一缺陷，来自美团等机构的研究团队提出可验证的过程奖励机制（VSRM），鼓励CoT中的“有效步骤”，惩戒“无效步骤”，最大限度保持性能的同时，实现高效推理。 通过在数学任务上的实验显示，在多个常用benchmark上，VSRM加持的后训练使得不同尺度的模型实现了输出长度的大幅缩减，甚至在部分情况下提升了模型表现。
国产类脑大模型适配国产沐曦GPU！长序列推理提速超百倍，仅用2%数据匹敌主流模型
超长序列推理时的巨大开销如何降低？ 中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布的类脑脉冲大模型SpikingBrain (瞬悉)-1.0提出了新思路。 SpikingBrain借鉴大脑信息处理机制，具有线性/近线性复杂度，在超长序列上具有显著速度优势。
交互扩展时代来临：创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL，昇腾加持，开创智能体训练新范式
强化学习之父、2024 年 ACM 图灵奖得主 Richard Sutton 曾指出，人工智能正在迈入「经验时代」—— 在这个时代，真正的智能不再仅仅依赖大量标注数据的监督学习，而是来源于在真实环境中主动探索、不断积累经验的能力。 正如人类通过实践理解世界、优化行为一样，智能体也必须在交互中积累经验、改进策略，才能掌握长期决策的能力。 无独有偶，特斯拉前 AI 负责人，OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 进一步指出，环境的多样性与真实性，是智能体获得泛化能力、应对复杂任务的关键前提。
成立7个月首发声！百亿美金独角兽万字雄文：攻克LLM推理非确定性难题
Thinking Machines Lab终于放大招了！ 刚刚，联合创始人、OpenAI前副总裁Lilian Weng透露：Thinking Machines的第一代旗舰产品名为「Connection Machine」（联结机）。 事情是这样的：今天，Thinking Machines开辟了研究博客专栏「Connectionism」（联结主义），发表了第一篇博客文章「Defeating Nondeterminism in LLM Inference」（击败LLM推理中的非确定性）。
王坚最新演讲曝光：开源正在进入资源时代，AI不能缺席太空，曝近期进展：三体计算星座分享太空！几年后太阳卫星；AI闭源是历史性错误
编辑 | 云昭出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）“只有把AI和算力送入太空，人类才有可能真正的走出地球！ ”“开源已经进入了开放资源时代！ ”“OpenAI闭源并不是一个策略性的错误，而是一个历史的选择。
美国参议员提出“SANDBOX 法案” 允许AI公司设定长达10年自我监管规则
近日，美国参议员特德・克鲁兹（Ted Cruz）提出了一项名为 “SANDBOX 法案” 的新立法。 这项法案旨在为人工智能(AI)公司提供一个 “监管沙箱”，让它们在较少的联邦监管下进行实验。 图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney根据该法案，AI 公司可以申请修改或豁免任何 “阻碍性规定”，以便更方便地测试和部署包含或使用至少一个 AI 系统的产品或服务。
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