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模力工场 AI 应用周榜，最新 AI 好物一榜掌握！

不用遥控自己跑！Vbot 维他动力首款 “自主跟屁虫” 机器狗开售，12988 元抢疯了，明年 3 月批量供货

作为全球首款无需遥控的智能机器狗，Vbot 超能机器狗能自主完成全场景随行、载物、跟拍等多项能力。

作者 : 华卫

1 小时前

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你的 24 小时“贴身医生”已上线

培邦信息联手百度飞桨和文心大模型，先后打造了“病种全生命周期管理平台”和“悦尔 APP”，让 AI 成为医疗健康的“守门人”。

作者 : 飞桨PaddlePaddle

2 小时前

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Pinterest 工程通过运行时感知分片将 Android CI 构建时间缩短了 36%

Pinterest 发布了一份技术案例研究，详细介绍了其工程团队如何通过采用运行时感知的测试分片策略并构建内部测试平台，将 Android 端到端（E2E）持续集成（CI）的构建时间缩短了 36% 以上。在进行变更之前，Pinterest 的 Android CI 管道因测试套件在第三方平台上按包名拆分，导致最慢的分片阻塞了整个构建，从而导致构建时间缓慢且不可预测。通过创建一个自定义的内部平台并重新组织测试的分发方式，Pinterest 实现了更平衡的执行，显著降低了开发人员的反馈延迟。

作者：Craig Risi 译者: 刘雅梦策划: 丁晓昀

2 小时前

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“大模型第一股”打响上市前哨战！智谱刷新开源编程 SOTA，在修复代码、终端操作表现超 Claude 4.5

前端和设计师心头一紧

作者 : 木子高允毅

2 小时前

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将遗留测试套件迁移到基于 Kotlin 的 Gauge 框架的经验总结

在 Online TestConf 大会上，Liran Yushinsky 分享了他们团队如何用统一的 Kotlin + Gauge 框架取代了原本脆弱的 Bash 脚本和 kubectl 测试。他们利用 Fabric8、Terraform 和 Ansible 实现了测试环境的自动化。这一改进将反馈周期从数小时缩短到几分钟，开发人员也积极参与到测试工作中，共同承担责任，从而提升了软件质量和发布速度。

作者 : Ben Linders 译者: 刘雅梦策划: 丁晓昀

2 小时前

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AI 落地进行时：企业业务、组织与人才升级实战案例集

通过这些跨行业的实践，你能看见：AI 价值的实现，始于清醒的战略选择，成于坚韧的组织进化，久于技术与业务每一天的深度融合。

作者 : 极客时间企业版

3 小时前

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告别“一刀切”：“需求分化”如何重构算力供给？

的实时交互、大模型的推理运算，到电商秒杀的突发流量承载、海量业务数据的长期存储，企业对算力的“量级”“性能”“能效”三维度都提出了前所未有的要求。

作者 : 付秋伟

3 小时前

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亚马逊云科技推出“DevOps Agent”，以实现事件响应自动化并提高系统可靠性

亚马逊云科技（AWS）最近宣布了 AWS DevOps Agent 的公开预览版，这是一种新的“前沿智能体”，旨在帮助组织更快地应对生产故障，识别根本原因，并主动加强系统可靠性。该服务被定位为一个自治的、随时待命的值班工程师，它与现有的可观测性、部署和工单工具集成，以自动化许多传统上由 DevOps 团队手动完成的任务。

作者：Craig Risi 译者: 刘雅梦策划: 丁晓昀

4 小时前

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谷歌为 AI 算力拼了！砸下 47.5 亿美元收购 Intersect Power，连对方债务都接盘了

谷歌母公司 Alphabet 已达成协议，以 47.5 亿美元现金收购数据中心及清洁能源开发商 Intersect Power，同时承接该公司债务。

作者 : 华卫

4 小时前

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下一代搜索：通过 MCP 实现 AI 与 OpenSearch 的融合

在本文中，我们将探讨 MCP 如何在 AI 代理和 OpenSearch 之间建起一座桥梁从而创建智能搜索应用。我们还将探讨从关键词搜索到代理搜索的演变，了解架构组件，并通过实际的案例演示具体的实现方法。

作者：Srikanth Daggumalli, Arun Lakshmanan 译者: 平川

5 小时前

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GPT-6 或三个月内亮相！奥特曼亲口承认：9 亿用户难敌谷歌“致命一击”，1.4 万亿美元算力豪赌 AI 未来

“谷歌依然是最大的威胁之一，他们太强了。坦白讲，如果他们在 2023 年就认真出手，我们当时可能会非常难受；在我看来，他们本来就有能力把我们直接击碎。”

作者 : Tina

6 小时前

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巫师 3、茶杯头、赛博朋克 2077 都能玩：英伟达把会打 1000 多款游戏的大模型全开源了

NitroGen 完全开源：包括预训练权重、完整动作数据集、训练与推理代码，以及一份技术细节充分的白皮书。

作者 : Tina

6 小时前

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Meta 的优化平台 Ax 1.0 能够简化大语言模型和系统优化

如今已进入稳定状态的 Ax 是 Meta 推出的一个开源平台，它的目标是帮助研究人员和工程师将机器学习应用于复杂且资源密集型的实验场景。过去几年中，Meta 已广泛使用 Ax 来改进 AI 模型、加速机器学习研究、调优生产基础设施等。

作者 : Sergio De Simone 译者: 张卫滨

7 小时前

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腾讯云操作系统运维平台 TManager：demo 来了

大模型时代运维升级，腾讯云 TManager，真正实现智能运维！

演讲人: 腾讯云TencentOS

7 小时前

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打破确定性魔咒！北航团队提出 VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA

VBF++ 的核心思想是将多模态融合过程重新表述为一个变分推理问题，将融合范式从传统的“点估计”转变为更具鲁棒性的“分布建模”范式。

刘瑞

7 小时前

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跨越推荐系统“时间陷阱”，让模型在流式数据中学到真实用户偏好

推荐模型在持续训练中为何“失忆”？如何让模型能够在不断迁移的数据分布中“找到”有效的的信息？

傅聪团队

7 小时前

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Transformers v5 引入了更具模块化和互操作性的核心

Hugging Face 发布了 Transformers v5 的首个候选版本，这标志着 Transformers 库的一个重要进展。自从五年前的 v4 版本发布以来，Transformers 已经从一个专门的模型工具包发展成为 AI 开发中的关键资源，目前每天的安装量超过三百万次，总安装量超过 12 亿次。

作者：Robert Krzaczyński 译者: 张卫滨

8 小时前

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石景山人工智能行业峰会在京举行，聚焦 AI 场景实战与效能跃升

2025 年 12 月 20 日，“人工智能行业峰会”在北京石景山万达嘉华酒店成功举办，本次峰会是“石景山区企业数智化转型及 AI 落地服务项目”系列活动的实战专场，紧密围绕“AI 在企业中的场景实战与效能跃升”展开。

作者 : 王玮

21 小时前

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石景山全国性 AI 数字化论坛在京举办，飞书共绘 AI 时代企业战略蓝图

2025 年 12 月 19 日，“全国性 AI 数字化论坛”在北京石景山万达嘉华酒店成功举行，作为“石景山区企业数智化转型及 AI 落地服务项目”的核心落地活动，本次论坛以“AI 时代的企业战略升维与产业创新浪潮”为主题，汇聚了众多政府代表、行业专家与企业决策者，共同探讨人工智能驱动下的产业变革与企业发展新路径。

作者 : 王玮

21 小时前

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政企联动，按下 AI 落地“加速键”，石景山区企业数智化转型专项服务正式启动

为务实推进人工智能从技术走向产业，赋能区域新质生产力发展，2025 年 12 月 19 日，在北京市石景山区经济和信息化局指导下，由北京石景山产业发展有限公司主办、飞书与极客邦联合承办的“石景山区企业数智化转型及 AI 落地服务项目”在北京正式启动。

作者 : 王玮

21 小时前

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百度入局后“形势不对劲”，拍卖当场叫停！Hinton 与 Jeff Dean 首曝：64 岁实习生，为“开心”与 200 万美元算力押定谷歌

现代 AI 的成就，是在哪个时刻开始丝滑迭代，频频爆发？Transformer 之后，未来何种架构能再度支撑起下一代 AI 的阶跃式进步？

作者 : 华卫

12-22

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385 人、平均 95 后，MiniMax 百亿估值冲刺 IPO！招股书首次披露业绩：研发成本仅为 OpenAI 的 1%、收入猛增 8 倍

紧随智谱之后，另一家大模型独角兽正式叩响港股大门。

作者 : 李冬梅

12-22

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摩尔线程发布会上，郑纬民院士放出核心观点：真正决定主权 AI 成败的，是开发者与类 CUDA 生态

生态体系是 GPU 行业的核心护城河与价值所在。

作者 : 李冬梅

12-22

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上市后的摩尔线程，重心从造芯变成建生态

如何撑起一个 3000 亿的故事？摩尔线程把答案写进了 MUSA 开发者大会

作者 : 凌敏

12-22

2273

基于 SGlang RBG + Mooncake 打造生产级云原生大模型推理平台

大语言模型（LLM）推理服务正迅速成为企业级应用的核心基础设施。生产级落地的关键在于性能、稳定性与成本三者的平衡，而本文聚焦于如何构建稳定的高性能推理系统。

作者 : 玖宇杨彦波孙伟祥宋阳雨杨

12-22

2162

AlphaEvolve 作为面向算法优化的 Agentic 系统正式进入谷歌云

谷歌云宣布了 AlphaEvolve 的私有预览版，这是一款由 Gemini 提供支持的编码 Agent，旨在发现并优化复杂工程和科学问题的算法。该系统现在可以通过谷歌云上的早期访问计划获得，其目标是那些由于巨大的搜索空间而导致传统蛮力或手动优化方法难以应对的场景。

作者：Robert Krzaczyński 译者: 张卫滨

12-22

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Lyft 采用 AWS SageMaker 与 Kubernetes 混合架构重构其机器学习平台

Lyft 将其机器学习平台 LyftLearn 重构为一个混合系统：将离线工作负载迁移至 AWS SageMaker，同时继续使用 Kubernetes 处理在线模型推理。该决策在运维复杂度最高的环节采用托管服务，在控制权至关重要的环节保留自定义基础设施，这样为统一平台战略提供了一种务实的替代方案。

作者 : Eran Stiller 译者: 张卫滨

12-22

2081