英伟达近日推出了一款名为 Jet-Nemotron 的新型小模型系列，包含 2B 和 4B 两个版本，由全华人团队开发。该系列模型的核心创新在于采用了后神经架构搜索（PostNAS）技术和新型线性注意力模块 JetBlock。这些技术使模型从预训练的 Transformer 架构出发，实现了高效的架构优化。其中，4B 模型的推理速度比 Mamba 2 快了 53 倍，展现了卓越的性能优势。
模力工场·AGICamp 第009周AI应用榜单正式发布，聚焦于提升生活效率与激发创意力的AI工具。这些工具不仅能够优化工作流程，提高生产力，还能在家庭生活中促进和谐与幸福感。通过结合人工智能技术，用户可以更高效地完成任务，同时释放更多时间用于创造性思考和家庭互动。本周榜单推荐的AI应用涵盖了任务管理、智能日程安排、创意辅助等多个领域，旨在帮助用户实现工作与生活的双重提升。
本文探讨了如何将私有领域知识与大型语言模型（LLM）深度整合，以创建一个智能化的运维知识库。通过创新的知识积累、学习、生成和更新机制，私域知识与LLM实现了深度融合，从而构建更加智能和自主的运维系统。文章重点介绍了SOPAgent这一新架构，它利用大语言模型的自主学习能力，解决了传统AIOps在复杂运维场景中面临的挑战。这种新型整合方式不仅提高了企业运维的效率和准确性，还为未来智能化运维的发展提供了新思路。
AICon全球人工智能开发与应用大会深圳站（2025年）于8月22日至23日在深圳圆满落幕。本次大会由极客邦科技旗下InfoQ中国主办，聚焦人工智能领域的前沿技术探索与行业应用实践，吸引了来自全球的技术开发者、企业代表及行业专家齐聚一堂，共同探讨AI技术的未来发展趋势与落地路径。大会通过主题演讲、圆桌讨论、案例分享等多种形式，全面呈现人工智能在各行业的创新应用与变革力量。
近年来，AI芯片成为科技领域的热门话题，中国市场上也涌现出多家企业在该领域的积极布局。小米和宇树科技均在AI芯片研发和应用方面取得了显著进展，展现了强大的技术实力和发展潜力。与此同时，英伟达公司推出了新一代Jetson Thor AI芯片，其批发价格为2万元人民币，尽管需要等待半年才能交货，但其性能相较于前代产品有了显著提升，被誉为“机器人大脑”，为机器人技术的开发提供了强有力的支持。随着AI芯片技术的不断突破，市场竞争也愈发激烈，企业需要持续创新以保持领先地位。
在构建RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的过程中，文档解析是一个关键环节。系统需要从文档中高效地提取信息，因为这一步骤直接影响到最终输出结果的质量。高效的文档解析不仅能够提升信息提取的准确性，还能显著优化生成内容的相关性和实用性。因此，在RAG系统的设计与实现中，必须重视文档解析的技术选择与处理流程，以确保信息提取的高效性和完整性，从而提高整体系统的性能和用户体验。
本文介绍了一项最佳实践征文，展示了如何利用TRAE SOLO技术在短短5分钟内复刻童年经典游戏《坦克大战》。尽管复刻版本与原版存在差异，但其已足以满足基本娱乐需求。通过现代工具链唤醒旧日记忆，不仅体现了工程的技术魅力，也成为现代AI技术与童年记忆的一次跨时空交流。这种独特的体验，让人感受到科技与情感交织的酷炫力量。
Cloudflare对其Workers KV进行了重构，引入了一种混合存储架构，能够根据数据大小自动在分布式数据库和对象存储之间进行数据路由。这一改进显著提升了性能，将全球键值存储的p99读取延迟从200毫秒降低至5毫秒以下，并且能够处理数千亿的键值对。
近期，人工智能（AI）领域的投资过热问题引发了广泛关注，行业领军企业如OpenAI和Meta纷纷对AI发展的过度炒作提出质疑。尽管GPT-5的发布未达预期，Meta也放缓了大规模招聘的步伐，显示出市场对AI技术的理性回归。英伟达（NVIDIA）的副总裁明确表示，公司不会涉足机器人或汽车制造领域，而宇树科技的创始人则强调了AI技术在现实世界交互中的重要性。与此同时，英伟达限量发售的机器人大脑引发网友热烈讨论，部分用户甚至希望获得金色签名版。在激烈的市场竞争中，AI技术的应用前景依然广阔，但理性投资与技术创新的平衡成为关键。
英伟达近日发布了一款由全华人团队开发的小型模型系列——Jet-Nemotron，该模型包含2B和4B两种规模。其主要创新在于采用了后神经架构搜索（PostNAS）技术和新型线性注意力模块JetBlock。这些技术从预训练的Transformer架构出发，实现了高效的架构优化。其中，4B模型的推理速度提升了53倍，性能超越了Mamba 2，为小型模型的应用开辟了新的可能性。
随着市场上出现更多功能强大且易于使用的替代方案，Docker 内容信任（Docker Content Trust，简称 DCT）的使用量正在逐步减少。为了适应行业需求并提供更高效的解决方案，Docker 宣布将逐步淘汰 DCT。对于目前依赖 DCT 的组织，Docker 建议转向 Sigstore 或 Notation 等新兴工具，这些方案在安全性与易用性方面表现更为出色，能够更好地满足现代开发环境的需求。
Unsloth最新发布的教程旨在简化大型语言模型（LLM）的对比分析与微调流程，为开发者和研究人员提供高效、便捷的工具支持。教程详细介绍了Unsloth所支持的各类开放模型，并指导用户如何在不同应用场景下进行模型优化与性能对比。该教程已在Reddit上发布，迅速引起了广泛关注。通过这一系列操作指南，Unsloth希望降低语言模型的使用门槛，让更多人能够快速上手并应用于实际项目中。
清华大学研究团队首次提出针对大型语言模型在中文语料训练中所面临的内容污染问题的解决方案。ChatGPT模型在学习过程中可能吸收不当内容，影响其输出质量，这一问题引发了广泛关注。研究团队强调，若训练语料中充斥不雅或不当词汇，模型的语言理解和生成能力将面临严峻挑战，进而影响其在实际场景中的应用效果。该研究为提升语言模型内容过滤能力提供了新的技术路径。
近年来，大型语言模型（LLMs）在语言理解与生成领域展现出卓越的能力，显著推动了文本生成、代码生成、问答系统和机器翻译等任务的发展。以GPT、Claude、Gemini、DeepSeek和Qwen为代表，这些模型通过强大的语言处理能力，极大改变了人机交互的方式，使人与机器之间的沟通更加自然和高效。随着技术的不断进步，LLMs在多个行业的应用日益广泛，从教育到医疗，从创意写作到软件开发，其影响力持续扩大。未来，随着模型性能的进一步优化和应用场景的拓展，大型语言模型有望在智能化进程中扮演更加关键的角色。
阿里国际AI团队近日发布了一款名为Ovis2.5的开源多模态大模型，该模型在多个领域展现了卓越的理解和推理能力。无论是在通用多模态基准测试、复杂的图表理解，还是OCR（光学字符识别）等实际应用场景中，Ovis2.5都表现出了出色的性能。其特点在于尺寸更小、性能更强，从而在实际应用中更加高效和实用。
为了防止人工智能系统通过“刷题”方式提升表面性能，上海交通大学的研究团队创新性地将《Nature》等顶级学术期刊的最新封面图像转化为数据集，用于测试和增强AI模型在科学推理方面的真实能力。这一方法旨在推动AI系统理解复杂科学信息，而不仅仅依赖于对已有题库的训练。近年来，多模态大型AI模型如GPT-4o和Gemini 2.5 Pro在多项基准测试（例如MMMU）中表现突出，不断刷新榜单排名。此次新数据集的引入，或将为AI在跨学科应用中的进一步发展提供重要支持。
