随着AI浪潮的袭来，笔者本人以及团队都及时的调整了业务方向，转型为一名AI开发者和AI产品开发团队，常常需要微调大模型注入业务场景依赖的私域知识，然后再把大模型部署上线进行推理，以支撑业务智能体或智能问答产品的逻辑流程。
刚刚，AI医疗新突破，来自谷歌！这一次，他们直接瞄准了真实临床环境的痛点。为此，谷歌祭出了最新模型MedGemma 1.5，找到了破局答案。相较于此前的MedGemma 1.5，MedGemma 1.5在多模态应用上实现重大突破，融合了：
这是一个拥有23.7k star的Skills开源项目。支持一键部署在Claude code、Codex以及最近非常火的Opencode。
机器学习部署在边端设备的时候，模型总是存储在云端服务器上（5G 基站），而模型输入输出总是在边端设备上（例如用照相机拍摄照片然后识别其中的目标）。在这种场景下，传统有以下两种方案完成机器学习的推理：
今天，OpenAI与美国AI芯片独角兽Cerebras联合宣布，将部署750兆瓦的Cerebras晶圆级系统，为OpenAI客户提供服务。该合作将于2026年起分阶段落地，并于2028年之前完成，建成后将成为全球规模最大的高速AI推理平台。
过去几十年里，科学计算领域积累了数量空前的开源软件工具。
没有代码，没有部署，没有服务器配置。我只是用"人话"描述了我想要什么，Google就帮我搞定了一切。
在真实世界中，部署并不是一个孤立步骤，而是一条连续链路：工具能否被发现、是否被正确理解、能否构建环境，以及是否真的可以被执行。Deploy-Master 正是围绕这条链路，被设计为一个以执行为中心的一站式自动化工作流。
昨晚，Anthropic 宣布已经部署了更严格的技术保障措施，用以防止第三方工具“伪装”为官方 Claude Code 客户端，从而绕过速率限制和计费机制，低成本调用底层 Claude 模型，此外，Anthropic 也被曝出切断了包括 xAI 在内的部分竞争对手对 Claude 模型的访问权限，其中 Cursor IDE 成为了关键的“触发点”。
在检索增强生成中，扩大生成模型规模往往能提升准确率，但也会显著抬高推理成本与部署门槛。CMU 团队在固定提示模板、上下文组织方式与证据预算，并保持检索与解码设置不变的前提下，系统比较了生成模型规模与检索语料规模的联合效应，发现扩充检索语料能够稳定增强 RAG，并在多项开放域问答基准上让小中型模型在更大语料下达到甚至超过更大模型在较小语料下的表现，同时在更高语料规模处呈现清晰的边际收益递减。
