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开源 AI 及其在当今世界中的重要作用
当团队准备部署大语言模型时，面临开源与闭源的选择。专家讨论显示，美国在开源AI领域相对落后，而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上，需要开放数据、模型架构和参数。然而，即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统，但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量，各国希望控制本地化AI发展命运。
OpenAI Sora与谷歌Veo 3 AI视频生成对比测试结果出炉
经过严格测试，OpenAI的Sora 2在AI视频生成领域略胜谷歌Veo 3一筹。虽然两者都能生成高质量的带音频AI视频，但Sora在动作流畅度、音频匹配和减少幻觉方面表现更佳。Sora目前免费使用，而Veo 3需每月20美元。测试显示，尽管两款工具都令人印象深刻，但它们也引发了关于深度伪造和现实与AI内容区分的重要担忧。
AI助力阿尔茨海默病治疗突破
最新研究显示，定期食用鸡蛋可能有助于保持老年人大脑敏锐，这得益于鸡蛋中丰富的胆碱成分。MIT教授Manolis Kellis在TedX演讲中介绍，AI技术帮助科学家发现阿尔茨海默病的根本原因是神经元周围髓鞘退化。通过分析数千个脑组织样本，研究人员利用生成式AI技术识别出少数关键病理通路，并开发出个性化治疗方案。科学家还使用类器官技术测试新药，为超过700万美国患者带来精准治疗的希望。
Vast Data与CoreWeave的11.7亿美元合作协议释放重要信号
Vast Data与云计算公司CoreWeave签署了价值11.7亿美元的多年期软件许可协议，这标志着AI基础设施存储市场的重要转折点。该协议涵盖Vast Data的通用存储层及高级数据平台服务，将帮助CoreWeave提供更全面的AI服务。业内专家认为，随着AI集群规模不断扩大，存储系统在AI基础设施中的占比可能从目前的1.9%提升至3-5%，未来五年全球AI存储市场规模将达到900亿至2000亿美元。
IBM专攻推理加速，打造企业AI基础设施护城河
当OpenAI和谷歌等科技巨头追求更大模型时，IBM选择专注于企业AI的推理基础设施。通过与Anthropic和Groq的新合作，IBM将语言处理单元集成到watsonx平台，声称企业智能体AI系统运行速度比传统GPU快5倍且更具成本效益。IBM采用模块化混合策略，整合智能、推理和治理三个层面，为企业提供跨云环境的AI解决方案，避免生态系统锁定，专注于让AI在实际生产环境中更实用。
Google Gemini深度研究功能新增邮件和云盘数据访问能力
谷歌Gemini深度研究工具现已升级，可访问Gmail、Drive和Chat等应用获取数据来回答研究问题。该功能基于Gemini 2.5 Pro，采用多步骤流程进行深度分析。用户需授权后，系统可访问Google Workspace中的相关数据以提升研究效果。谷歌确认连接应用的信息不会用于改进AI模型，但会有人工审核员审查部分数据。专家对该功能评价不一，有人质疑其仅能产生"研究外观"而非真正研究。
MIT研究人员提出新型AI编程模型以提升代码可读性
MIT研究人员详述了一种新的软件模型，旨在帮助人类和AI代码生成器创建更好、更透明的应用程序。该方法通过将系统分解为"概念"模块来解决现代软件"不可读"问题，避免代码与行为缺乏直接对应关系。研究指出，大语言模型在编程中暴露了软件开发的深层缺陷，新模型可确保增量性、完整性和透明性，让AI工具提供可预测的编程结果。
思科推出统一边缘平台，助力边缘计算智能体AI发展
思科发布统一边缘平台，这是一个专为分布式AI工作负载设计的去中心化网络架构。该平台将计算、网络、存储和安全功能部署到更接近数据源的位置，支持实时AI推理。平台提供零接触部署和基于云的集中管理。思科还推出了适应边缘计算需求的新型服务器和路由器。分析师认为，随着AI智能体查询产生的网络流量比传统聊天机器人高25倍，这种边缘基础设施变得至关重要。
模型上下文协议服务器：自建还是购买？
模型上下文协议（MCP）作为连接AI助手与数据源及外部工具的开放标准，在AI开发者圈中已成为不可或缺的技术。然而，面对95%的生成式AI项目未能实现显著业务成果的现状，CIO们正在权衡是否应在有限的IT预算中引入MCP服务器。专家建议采用阶段性策略：先通过采购建立基础能力并验证商业价值，再在识别出真正竞争优势的领域进行自建开发，以平衡成本控制与技术创新需求。
Backblaze云存储收入强劲增长，备份业务持续停滞
Backblaze第三季度云存储和备份收入达3720万美元，超出指导预期上限，GAAP亏损减至380万美元。B2云存储同比增长28%，获得现有客户七位数扩展订单。然而备份云存储业务连续三个季度零增长，收入持平在1650万美元。公司预计第四季度实现自由现金流为正，AI客户推动云存储业务快速发展。
aiOla发布Drax模型，在噪音环境中实现可靠的AI语音识别
人工智能初创公司aiOla推出基于流匹配训练技术的语音AI模型Drax，挑战OpenAI和阿里巴巴等巨头。该模型重新定义语音算法训练方式，能在嘈杂环境中准确识别语音，兼顾速度与准确性。相比OpenAI的Whisper和阿里巴巴Qwen2，Drax采用并行流处理技术，速度提升32倍，词错误率仅7.4%。该模型已在GitHub开源，提供三种规模版本。
Lemony开源动态路由工具可削减85%AI成本
Lemony.ai发布开源工具Cascadeflow，通过动态路由提示到最具成本效益的语言模型来削减AI应用开发成本。该软件采用级联管道，先使用小型廉价模型处理提示，根据质量指标评估结果，不达标则升级到更大模型。初步测试显示85%的提示可用小型模型处理，支持OpenAI、Anthropic等多个模型提供商，仅增加2毫秒延迟。
Vast Data与CoreWeave深化合作，强化AI数据服务基础设施
数据基础设施巨头Vast Data宣布扩大与云数据中心运营商CoreWeave的合作，签署11.7亿美元商业协议，强化VAST AI OS作为云端人工智能工作负载的主要数据基础。CoreWeave运营配备英伟达先进GPU的云数据中心网络，为企业客户提供AI算力服务。Vast AI OS采用"分解共享"架构，支持多种存储类型，提供低延迟数据访问。双方将为客户提供更先进的数据服务，优化数据管道，实现更快速高效的AI工作负载扩展。
Google推出Ironwood TPU和Axion实例满足AI推理需求激增
谷歌宣布为云客户推出定制Ironwood芯片，这款张量处理单元可在单个pod中扩展至9216个芯片，成为该公司迄今最强大的AI加速器架构。新芯片将在未来几周内向客户提供，同时推出基于Arm的新Axion实例，承诺提供比当前x86替代方案高达两倍的性价比。该公司还扩展了Axion产品线，推出N4A第二代虚拟机和C4A金属实例预览版本。
谷歌Ironwood TPU对英伟达构成超预期威胁
谷歌最新一代Ironwood TPU v7加速器即将上市，在性能上已接近英伟达Blackwell GPU水平。每颗TPU提供4.6 petaFLOPS的FP8性能，配备192GB HBM3e内存。谷歌真正优势在于规模化能力，TPU pod最多可容纳9216颗芯片，理论上可扩展至40万颗加速器。采用3D环面拓扑和光学电路交换技术，在大规模计算集群方面具有独特优势。
Laude研究所宣布首批"弹弓"AI资助计划获奖名单
Laude研究所周四宣布首批Slingshots资助计划，旨在推进人工智能科学与实践发展。该加速器项目为研究人员提供学术环境中难以获得的资源支持，包括资金、算力和产品工程支持。首批15个项目重点关注AI评估难题，包括命令行编程基准Terminal Bench和ARC-AGI项目最新版本。其他项目涵盖代码优化评估、白领AI代理基准测试等创新方向。
生成式AI是否增强左脑削弱右脑真相探究
近期有观点认为，大规模使用生成式AI和大语言模型会增强人类左脑的逻辑分析能力，同时削弱右脑的创造力，导致人类社会逐渐成为左脑主导的群体。但研究表明，左右脑功能分工理论缺乏科学依据，大脑两半球在创造性和逻辑性任务中都会协同工作。此外，AI不仅能辅助逻辑思维，同样可用于诗歌创作、图像生成等创意任务。
微软推出 Elevate 计划助力阿联酋AI雄心
微软全球AI巡展在迪拜举行，宣布启动Microsoft Elevate UAE项目，计划为超过25万名学生和教育工作者以及5.5万名联邦政府员工提供AI技能培训。该项目是微软152亿美元投资计划的一部分，旨在加强AI基础设施建设，培养本地人才能力。微软还将与G42和JAHIZ平台合作，为联邦公务员提供技术培训，支持阿联酋成为AI领域的区域和全球领导者。
思科升级企业网络架构应对AI时代需求
思科发布计划升级校园、分支和工业网络以适应AI时代需求。新架构基于2025年推出的AI就绪安全网络架构，可在几分钟内实现自动化部署和安全防护，满足分布式AI工作负载的高带宽、超低延迟需求。思科向AgenticOps转型，通过AI代理与人工团队协作解决复杂问题。新功能包括统一网络可视化、校园管理简化、代理工作流自动化等，旨在简化运营、增强安全性并释放企业AI潜力。
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