有了稳定可靠的基础设施,云计算的应用系统就可以顺利搭建了吗?当然不是,基础设施,只不过是用户向云计算供应商买了一套虚拟的服务器而已。下面的问题是云计算系统的搭建和计算、存储等不同资源应当如何进行编排。这项工作有多么复杂,下面有一个SDNLAB提供的NetDevOps工程师技能图谱,其中所需要了解的技能大家可以参考着来了解一下:
当然,对于公有云用户而言,不需要对上面的技能有太多的掌握,可以通过提交“工单”的方式让公有云提供商来协助用户进行解决,但是提供商有多强的技术解决能力,可否及时对工单进行处理,就再进一步去进行验证了。
对于Bluemix的用户而言,并没有资源编排的问题存在。在Bluemix上用户只需要选择所需要部署的应用并按照Bluemix提供的详细说明一步步进行操作就可以了,所有的底层资源Bluemix会自动替用户进行编排,将用户应用所需要使用的云计算资源自动的编排出来,减少用户对资源编排过多操作。
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。