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为何云原生应用的迅速普及需要更快、更高效的工具集
本文探讨了云原生环境中 AI/ML 负载激增带来的变革，强调借助 Kubernetes 等新型工具实现规模、敏捷和便携优势，并以 Pizza Hut 案例说明云原生开发如何驱动业务升级。
AI应用落地提速，存储从“幕后”走向“台前”
如果说2025年的AI风向有何不同，或许最大的变化在于，行业重心正从2024年各大厂商普遍“卷算力”的风潮，转向更实际的应用层面。
私有蜂窝业务部署数量预计到 2030 年将超过 7000 个
研究预测到2030年，全球私有蜂窝网络部署将达7000多个，同比增长194%。制造业领跑市场，中立托管模式降低成本，加速5G私网应用。
Aarki 推出 Encore——隐私优先的移动增长平台
Aarki 推出的 Encore 平台借助先进 AI 与深度学习，实现全流程精准用户获取和留存，同时保障隐私安全，为移动营销注入全新活力。
KDDI 与 DriveNets 携手加速开放网络架构
KDDI与DriveNets联手，通过部署分离式路由器和软件网络服务，加速开放网络构建，提升扩展性、降低成本，为AI时代数据爆发做好准备。
Step1X-3D：迈向高保真度可控的三维资产生成新时代
如果把生成式AI的发展比作一场赛跑，那么文本、图像、音频和视频生成已经跑在了前头，而3D内容生成却明显落后，还远未达到可投入生产的成熟度。为什么会出现这种情况呢？研究团队通过深入分析，发现了三个关键瓶颈。
从同伴中学习：如何改进AI推理模型的自我纠错能力
想象一下，你刚开始解一道复杂的数学题，但在开头就走错了路。你会怎么做？大多数人可能会陷入对错误思路的执着，越走越偏。这个现象在人工智能中也存在，研究团队称之为"前缀主导陷阱"。
小米MiMo模型：如何从预训练到后训练全面激发大语言模型的推理潜力
在人工智能领域，我们经常看到像OpenAI、DeepSeek和Anthropic这样的公司推出强大的推理型大语言模型，它们能够解决复杂的数学问题和生成高质量的代码。然而，这些模型通常体积庞大，参数量动辄达到320亿甚至更多。想象一下，这就像需要一台超级计算机才能运行的庞大软件。
Linus Torvalds 频繁打错字后重拾机械键盘
Linux内核负责人Linus Torvalds试用了静音矮键盘半年后，因清晰反馈有助于减少打字错误，决定重拾蓝Cherry机械键盘，同时透露Linux 6.15内核开发平稳。
RSAC 2025：自主型 AI、身份与网络防御新规则
RSAC 2025 聚焦网络安全的变革：通过自主 AI 行为、无密码认证和跨云监控技术，构建以身份认证为核心的新防御体系，全力应对快速变化的网络威胁。
在 2024 年 Windows 灾难过后，CrowdStrike 的计划——裁员并依靠 AI
CrowdStrike宣布裁员约500人，同时强化AI技术以提升效率并推动创新，旨在借助AI转型升级、加速产品落地与市场扩张，不过也面临生成式AI带来的潜在风险。
Delta 推出支持 Patreon 的游戏模拟器更新：美国 App Store 政策变更后
Delta 利用法院裁决迫使 Apple 调整内购政策，现在用户可直接在应用内通过 Patreon 订阅获取专属福利，助力小开发者获利。
亚马逊 Kindle iOS 应用在苹果支付裁决后新增 “Get Book” 按钮
Amazon Kindle iOS 应用新增“Get Book”按钮，借助法庭裁决苹果须停止收取27%佣金，用户现可通过手机浏览器购买图书；此前应用内购买与价格查询均受限，Spotify也引入了外部支付链接，尽管苹果已依法上诉。
未来工业软件发展可能面临哪些挑战？
如今，数字化技术正在成为产品不可分割的一部分。新的产品内置传感器、处理器和软件，通过物联网传输模块（如TBOX等），将产品运营数据和工况数据等上传到云端进行存储管理，借助大数据分析技术让产品的功能和效能都大幅提升，为企业带来新的机遇和差异化优势，助其拓展新的利润增长点。
构建去中心化互联网，借助 AI：NANDA 即将登场
本文探讨了利用人工智能构建去中心化互联网的可能性与挑战，强调理解背后哲学思想的重要性。文章引用 Abhishek Singh 的演讲，讨论了隐私、验证、激励、编排和用户体验的难题，并介绍了 NANDA（Networked Agents and Decentralized AI）的概念，认为去中心化模式将释放数据和计算资源，推动创新，实现科技普惠。
OpenAI欲构建类似 AI 操作系统的订阅服务，整合 SDK、API 及交互界面
OpenAI CEO Sam Altman 描绘了订阅式 AI 平台的愿景，计划整合 SDK、API 及“界面”，通过不断迭代打造能整合个人全生活数据的智能模型，释放巨大财富潜力。
统一连续生成模型：让AI图像生成更快更好
想象一下，如果AI绘画是一门艺术，那么现在有两大流派：一种是"多步流派"，它像一位谨慎的画家，需要从模糊草图逐步细化，通常需要数十甚至上千步才能完成一幅精美画作；另一种是"少步流派"，它如同天才速写师，只需几笔就能勾勒出惊艳作品。前者代表是扩散模型(Diffusion)和流匹配模型(Flow-matching)，后者则以一致性模型(Consistency)为主要代表。
REFINE-AF：通过自我生成指令和自动反馈强化学习让语言模型更听话
想象一下，你刚买了一只聪明的小狗，它天生就有很强的学习能力，但却不理解人类的指令。虽然它能够模仿其他狗的行为，甚至能自己学会一些技能，但当你说"坐下"或"握手"时，它却一脸茫然。这就是大型语言模型（LLM）的初始状态——它们拥有惊人的语言能力，却不一定能准确理解和执行人类的指令。
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