至顶网软件频道消息: Google希望开发者能够在托管于Google云中的Kubernetes容器中构建更多的应用。
为此,Google今天推出了一系列名为Google Cloud Code的新插件,让使用集成开发环境构建的应用(如IntelliJ和Visual Studio Code)更容易被部署到Kubernetes中。
诸如IntelliJ和Visual Studio Code之类的IDE是用于编写应用代码最流行的工具,Google也坦言不太可能很快就改变这一情况。但使用IDE可能是很麻烦的,因为其设计目的是编写“本地应用”而不是云托管应用,而本地和云环境存在很多差异,这可能导致使用IDE构建云应用的时候会出现各种错误。
Google产品经理Sean McBrean在一篇博客文章中解释说,Cloud Code的目的是要消除这些错误。
McBrean写道:“Cloud Code扩展了VS Code和IntelliJ,将IDE的所有功能和便利性带入了开发云原生Kubernetes应用的过程中。借助Google的命令行容器工具,如Skaffold和Jiband Kubectl,Cloud Code让你在构建项目的时候可以持续提供反馈,将本地编辑-编译-调试这个循环扩展到任何本地或远程Kubernetes环境中。”
McBrean解释说,有很多新概念是需要那些不熟悉Kubernetes的开发者去理解的。Cloud Code通过提供大量Kubernetes部署样本来解决这个问题,这些样本是针对调试、构建和部署应用进行预配置的,让开发者无需担心应用程序的初始设置和配置。
此外,Cloud Code让开发者可以更轻松地将Google的API与他们的应用进行集成,这样他们就可以使用Maps等Google的服务。而且与Cloud DevOps服务(如Cloud Build和Stackdriver)的进一步集成也包含在内。
“例如,一旦你的代码准备好部署,只需提交请求,就会触发Cloud Build自动构建、测试和部署你的应用,”McBrean说。
Constellation Research首席分析师、副总裁Holger Mueller表示:“为了吸引开发者,厂商们要么让变得更加高效,要么让开发者可以使用他们自己喜欢的工具,而Google通过使用面向Google Cloud代码的IntelliJ和VSCode插件同时做到了这两点。”
好文章,需要你的鼓励
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。