大模型

OpenAI前沿模型与Codex正式登陆AWS，企业可无缝集成

在全球生成式人工智能加速渗透企业核心业务的当下，云服务与模型能力的深度耦合正成为产业升级的关键变量。近日，OpenAI 旗下前沿模型（frontier models）以及代码智能工具 Codex 正式在亚马逊云科技（Amazon Web Services，简称 AWS）上全面开放，标志着企业客户可以在既有云环境中直接调用 OpenAI 的能力，而不必另起炉灶。这一变化不仅降低了技术试错成本，也为从评估走向规模化落地提供了更清晰的路径。

长期以来，企业在引入大模型时往往面临多重选择：是自建算力与模型体系，还是通过公有云接口调用现成能力？前者投入高、周期长，后者虽灵活却容易在安全...

软银豪掷750亿欧元布局法国，目标5吉瓦数据中心增量能否改写算力版图？

为满足AI技术爆发带来的巨大算力需求，一家数据中心基础设施公司宣布将开发运营5吉瓦新增数据中心容量。该规模相当于数座大型核电站发电量，凸显全球AI算力竞赛白热化。当前行业瓶颈已从芯片转向电力与土地，5吉瓦的扩张面临电网接入、冷却系统及清洁稳定供电等严峻挑战，促使数据中心建设深度融入能源战略。此举将加剧市场分化，推动液冷等上下游产业链升级，加速前沿领域突破，但也引发电力分配与环保议题。该计划标志着算力向战略基础设施的转变，绿色可持续发展成为行业关键考验。

“简直荒唐”：GitHub Copilot按令牌计费引发开发者不满

在人工智能辅助编程领域，微软旗下的GitHub Copilot曾一度被视为无可争议的王者。自2021年首次亮相以来，这款基于OpenAI Codex模型的代码助手迅速席卷了开发者的世界，成为许多程序员日常工作中不可或缺的伙伴。然而，随着技术浪潮的快速演进和竞争对手的不断涌现，GitHub Copilot的“黄金时代”似乎正在悄然落幕。

从市场表现来看，GitHub Copilot的增长势头已经明显放缓。早期，微软凭借其在开发者生态系统中的深厚根基——尤其是通过GitHub平台本身——迅速推广了这一产品。数据显示，Copilot在推出后不久便吸引了超过百万的付费用户，并获得了超...

动态批处理技术如何让大模型同时服务多用户

本文分为四部分，探讨了批处理技术：首先指出静态批处理（将请求分组为固定大小批次并统一处理）存在的问题；接着提供静态批处理的代码示例；随后引入连续批处理，介绍其动态调度与不规则批处理机制；最后给出完整实现方案。文章核心在于对比静态与连续批处理，展示连续批处理如何通过动态调度优化多请求服务。

谷歌I/O 2026重磅发布：9大实机演示揭秘Gemini Omni与3.5核心能力

在Google I/O 2026上，谷歌发布了新一代大模型组合Gemini Omni与Gemini 3.5，呈现“双引擎”架构。Gemini Omni主打多模态交互，实现语音、图像等无缝切换，提供“在场感”协作体验；Gemini 3.5专注长程推理与复杂任务，强调思考的稳定性与可解释性。二者协同简化了复杂任务，预示着人机交互向“去工具化”与“去黑箱化”转变。此次发布标志着大模型竞争从参数规模转向可用性与落地价值，谷歌以兼顾交互广度与推理深度的均衡策略，回应了企业级应用需求，并勾勒出未来以模型理解意图为核心的软件发展路线图。

Devin缔造者发问：AI编程助手能否与人类共创而非取代？

Cognition推出的AI软件工程师Devin引发行业震动，但联合创始人Wu表示其初衷并非取代人类，而是重塑人机协作。Devin能独立完成端到端编码任务，但人类在系统设计、创意把控上仍不可替代。Wu认为Devin像数字实习生，将程序员从重复劳动中解放，聚焦高阶工作。未来程序员核心竞争力将转向需求定义、审阅AI输出和顶层架构能力，软件工程正迈向更高维协作的黎明。

一文速览I/O 2026十二大重要时刻

在人工智能技术以指数级速度迭代的当下，全球科技巨头的一举一动都牵动着整个行业的神经。近日，备受瞩目的Google I/O 2026开发者大会如期拉开帷幕。在这场被业界视为AI发展风向标的盛会上，谷歌不再仅仅停留在概念宣发阶段，而是以一系列重磅产品更新和底层架构演进，向全世界宣告了其在AI军备竞赛中的核心战略：从单一模型的性能比拼，全面转向全模态融合与极致的推理效率优化。这其中，Gemini Omni的横空出世以及Gemini 3.5 Flash的惊艳亮相，无疑成为了整场主旨演讲的最强音。

回顾过去两年，大语言模型（LLM）的演进路线主要集中在文本理解与生成的能力边界拓展上。然...

AI新风口：递归自我改进能否取代AGI？目标落地依然迷雾重重

新兴AI实验室正探索“递归自我改进”技术，期望AI自主优化实现智能跃升，但现实进展面临多重障碍：一是“自我评估悖论”，AI难以发现自身认知盲区且易陷入局部最优；二是“反馈失真”，迭代优化易破坏系统整体性能；三是算力成本高昂，自主优化常不及人工策略高效。尽管业界因大模型规模定律边际效益递减而急需此新范式，但安全与失控风险引发担忧。目前，研究者转向受限框架和元学习等谨慎路径。业内预计，未来短期内更可能实现人类审核的“辅助性自我改进”，而非完全自主进化。

Building a Context Pruning Pipeline for Long-Runni

在人工智能技术加速重塑产业版图的当下，一种以大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）为核心底座的智能体正悄然改变人机协作的边界。与过去强调单次响应与即时交互的产品形态不同，这类被业界称为“现代AI智能体”的系统，正被设计为能够持续运行、自主推进任务的数字劳动力。这一变化不仅意味着技术能力的跃升，更预示着人工智能从“对话工具”向“流程参与者”的深层转变。

从技术实现路径来看，现代AI智能体的持续运行能力并非凭空而来。长期以来，大语言模型在理解、推理与生成方面的表现虽令人瞩目，但其应用往往止步于单轮或多轮对话。要让AI真正融入真实工作流，就必须突破“...

数据中心网络瓶颈攻克，云信息流速跃升能否重塑算力格局？

在全球AI与云计算规模快速扩张的背景下，数据中心网络瓶颈成为制约算力释放的关键。一家全球科技巨头通过重构网络协议、拓扑架构与智能流量调度，实现数据中心信息流转的戏剧性加速，显著降低延迟与拥塞。该突破打通底层数据高速通道，提升分布式系统协同效率，最大化GPU等硬件利用率，为万亿参数大模型训练提供通信底座。同时强化其云服务竞争力，确立AI基础设施新优势。演进显示，网络与计算正深度融合为统一系统，将加速生成式AI落地与智能时代的全面到来。