随着人工智能技术的快速发展，大语言模型在自然语言处理领域引发了深刻变革。大语言模型在实际应用中的使用越来越广泛，这些模型通常部署在云原生的基础设施上，需要复杂的流量管理机制以确保服务的稳定性、性能、可扩展性和成本效益。在 Kubernetes（K8S）这一容器编排标准中，现有的 Ingress 组件的流量转发机制提供了基于主机名和请求路径的基本流量路由功能。
在语言模型领域，长思维链监督微调（Long-CoT SFT）与强化学习（RL）的组合堪称黄金搭档 —— 先让模型学习思考模式，再用奖励机制优化输出，性能通常能实现叠加提升。
视频大型语言模型（Video LLMs）的发展日新月异，它们似乎能够精准描述视频内容、准确的回答相关问题，展现出足以乱真的人类级理解力。
上下文学习（In-Context Learning, ICL）、few-shot，经常看我文章的朋友几乎没有人不知道这些概念，给模型几个例子（Demos），它就能更好地理解我们的意图。但问题来了，当您精心挑选了例子、优化了顺序，结果模型的表现还是像开“盲盒”一样时……有没有可能，问题出在一个我们谁都没太在意的地方，这些例子，到底应该放在Prompt的哪个位置？
谷歌拿下IMO（国际数学奥林匹克竞赛）金牌的模型——Gemini 2.5 Deep Think，现在可以用起来了。谷歌拿下IMO（国际数学奥林匹克竞赛）金牌的模型——Gemini 2.5 Deep Think，现在可以用起来了。
ChatGPT用多了会变傻？官方回应来了！ OpenAI教育主管Leah Belsky明确表示：AI本质上是一个工具，关键在于如何使用它。
刚刚，硅谷爆出新料：OpenAI企业市场份额断崖式下跌，Anthropic全面反超！
一个 Agent（智能体）不够用？Manus 干脆给你拉来 100 个。 今天凌晨，Manus 推出了一项新功能：Manus Wide Research。这项功能的核心亮点在于，用户只需一键即可开启大规模并行 Agent 协作，轻松处理原本需要耗费数小时、动用数百个数据源的复杂调研任务。
GPT-5更近了！今天，神秘模型Horizon Alpha火遍全网，编码首测性能逆天，各种三方基准实测相继放出。就在发布前夕，OpenAI核心大脑专访坦言模型还有瓶颈，但坚信Scaling Law没有尽头。
就在一夜之间，用 AI 帮忙搞科研，不是再只是想想了。 最近，科研圈里越来越多的人在讨论一种叫 SciMaster 的「AI 科学助手」，有让它做实验的，有让他帮忙开题的，还有跟他聊科幻的。
