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。
上海交通大学研究团队提出了一种融合无人机物理建模与深度学习的端到端方法，实现了轻量、可部署、可协同的无人机集群自主导航方案，其鲁棒性和机动性大幅领先现有方案。
随着 Coze 的开源，很多圈内的小伙伴猜测会对 Dify 造成直接威胁，也看到不少关于本地部署 Coze 的例子。随着 Coze 的开源，很多圈内的小伙伴猜测会对 Dify 造成直接威胁，也看到不少关于本地部署 Coze 的例子。
一觉醒来发现扣子直接开源了！以后本地部署一个扣子不再是梦！而且采用的是 Apache 2.0 许可证，支持商用！这次开源的是扣子两大核心业务：Coze Studio（扣子开发平台）和 Coze Loop（扣子罗盘）。
前沿模型越来越多地被训练和部署为自主智能体。一个安全担忧是，AI智能体可能会隐秘地追求与人类目标不一致的目标，隐藏其真实能力和目的——这也被称为AI欺骗或谋划行为（AI deception or scheming）。
自 ChatGPT 引爆公众认知以来，AI 开始渗透进写作、编程、设计等多个应用场景，推动人类进入“智能体（Agent）”时代。曾经遥不可及的自动化交互，如今正在成为现实。在这背后，一场关于基础设施的重构也悄然展开——从模型能力到部署体验，谁能打通智能 Agent 的“最后一公里”，谁就掌握了这场范式变革的主动权。
红杉美国合伙人 Konstantine Buhler 预测 2025 年将成为 AI agent 的“群体协作”时代，标志着 Agent 元年的到来。
大型语言模型已展现出卓越的能力，但其部署仍面临巨大的计算与内存开销所带来的挑战。随着模型参数规模扩大至数千亿级别，训练和推理的成本变得高昂，阻碍了其在许多实际应用中的推广与落地。
你是不是也有过这样的经历：写了几个prompt，很快就构建出一个能运行的应用程序，感觉像变魔术一样。但当你真正想要将它部署到生产环境中时，却发现困难重重。而擅长Spec-Driven Development（以需求为导向的开发）的Kiro，就是这些问题的正解。
边缘-云协同计算通过整合边缘节点和云端资源，解决了传统云计算的延迟和带宽问题，推动了分布式智能和模型优化的发展。最新综述论文系统梳理了ECCC的架构设计、模型优化、资源管理、隐私安全和实际应用，提出了统一的分布式智能与模型优化框架，为未来研究提供了方向，包括大语言模型部署、6G整合和量子计算等前沿技术。
