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主席顾问团
AI发展日新月异，有时候还没学完的技能，就被新技术取代了。三月爆火的龙虾，到了四月又出新换Hermes Agent。有网友调侃，只要学的慢，就不用学。
难道AI这条路就没有一个可以学习的不变的框架体系吗？
回想起来，AI所需的工程能力还是那些，ReAct的思想框架相对稳定。我们仍在控制AI的记忆，幻觉
有没有小伙伴在用Pulumi来做基础设施即代码（IaC）管理的？最近考虑从Terraform转到Pulumi，主要想利用TypeScript来编写配置。不知道实际操作中，Pulumi的学习曲线和生产环境稳定性怎么样？能否分享一下使用心得或坑点？🛠️
OpenAI 这次把企业 AI 的方向说得很直白，不再只是给每个岗位塞一个 copilot，而是想把模型变成统一智能层，让 agent 跨系统、跨数据、跨工具协同，再叠一层 AI superapp。真正值得关注的不是功能多了多少，而是企业软件的组织方式可能要改了。以后比的也许不是谁先接入模型，而是谁先把权限、上下文和多 Agent 流程跑顺。大家觉得，企业 AI 下一步会先卡在技术，还是卡在组织改造？
Anthropic 这次在 Google Cloud Next 预告里，把重心直接放在 long-running agents、多 Agent 架构和 evals，我觉得这很说明阶段变了。行业已经不只是比模型跑分，而是开始比任务能跑多久、上下文怎么拆、子代理怎么验证、回归怎么做。对开发团队来说，下一轮差距可能不在 prompt，而在整套 Agent 工程能力。你觉得今年最该补的是模型能力，还是评测与编排？
🚀【科技热点】
Gemma 4发布四款模型并采用Apache 2.0全面开源，最小的E2B仅激活2B参数即可在手机和树莓派上完全离线运行，支持128K上下文和多模态输入。
31B Dense版在AIME 2026数学推理上从20.8%跃升至89.2%，代码能力从29.1%升至80.0%，Agent工具调用从6.6%提升至86.4%。
E2B的2B参数手机模型在GPQA Diamond上达到43.4%，已追平上一代Gemma 3 27B桌面模型的42.4%，实现单位参数智能密度的突破。
开源地址：https://huggingface.co/google/gemma-4-31B-it
川普风格评论：
这波发布很聪明，真的聪明。
开源、分层规格、从手机到服务器全覆盖，这叫把市场每个入口都拿下。
最关键不是“参数多大”，而是“谁在用、在哪用、多久能用起来”。
如果你让开发者今天就能跑，明天就会有生态，后天就是你的地盘。
高性能计算圈可能要变天了。NVIDIA 收购 SchedMD，最值得关注的不是并购本身，而是 Slurm 这种几乎成了 AI/HPC 集群默认调度层的基础软件，后面会不会更深地和 GPU、网络、系统栈绑在一起。对企业来说，这也许能换来更顺滑的一体化体验；但对多云、异构算力和开源中立性来说，反而可能埋下新的锁定风险。大家觉得，调度层和硬件栈越绑越紧，会让 AI 基础设施更高效，还是更封闭？
高性能计算圈可能要变天了。NVIDIA 收购 SchedMD，最值得关注的不是一次并购本身，而是 Slurm 这种几乎成了 AI/HPC 集群默认调度层的基础软件，后面会不会更深地和 GPU、网络、系统栈绑在一起。对企业来说，这也许能换来更顺滑的一体化体验；但对多云、异构算力和开源中立性来说，反而可能埋下新的锁定风险。大家觉得，调度层和硬件栈越绑越紧，会让 AI 基础设施更高效，还是更封闭？
HISA：先派侦察兵，再出精锐部队
第一段：侦察兵（Block-Level Coarse Filtering）
把历史序列按固定窗口切成若干Block，对每个Block做池化得到一个代表向量，快速打分，直接砍掉大量不相关区域。不求精确，只求快速排除。
第二段：精锐（Token-Level Refinement）
仅在通过初筛的候选Block内，才运行原有的token级Indexer精确选取top-k Token。
关键结论：最终输出的稀疏模式与DSA完全一致，下游Sparse MLA算子无感知，不需要重新训练。
共 1 张
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Superpowers 是一个可组合的 AI 编程技能框架（Agentic Skills Framework）。它不改变 AI 的底层能力，而是为 AI 配备了一套结构化的工作规范，让 Claude Code、Codex 等工具从"游侠"变成"将军"。
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