至顶网软件频道消息: 美国国防部首席信息官Peter Lawrence博士周二在悉尼对CeBIT Australia表示,他的部门正在更新云计算策略,并将其称之为推动部门决策的一个较大套件中的一部分。

他解释说,"过去几年中,我们一直在使用云服务。"目前我们正在与大型合作伙伴和大型组织一道对它进行更新。"
据悉,该部门最后一次撰写云战略是在2014年,Lawrence认为,任何云战略都需要解决当前的业务需求。
他表示:"云计算战略应该是整体战略的一部分,只是可以采用的一个选择,以便能够提供所需的成果。"
"我认为你必须看看你所经营的整个业务环境,随着我们变得更加依赖数据驱动,对运营所处的环境具有更强的适应性、更加灵活,你必须问问自己,这些如何转化为组织内的服务。"
随着现在所有组织涌现的数据涌入,Lawrence认为重要的是考虑如何以不同的方式处理数据,但不要忽视交付模式或成本结构。"我来自这个世界,云是其中的一个选择。" 这是我们的驱动之一,云会帮助我获取数据的位置及安全性,并得到了适当的管理,且云处在一个我实际上可以确定发生了什么的环境中。我们肩负的是来自政府的使命,我们的挑战是如何以最适当的方式实现这一目标?而云计算是解决方案的一部分。"
国防部是澳大利亚最大的IT消费者之一,也是包含最多私人和分类信息的政府部门。
Lawrence解释说:"我们有时会陷入分类之中,但其中一些信息必须归类。而我们需要讨论分类的级别。"
不过Lawrence对于具体细节闭口不谈,并表示重点在于让国防部门能够更容易与行业和其他政府部门接触。
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。