至顶网软件频道消息:Google宣布在多个地区上线新的Nvidia GPU,希望以此更多用户在Google云中运行他们的机器学习和人工智能工作负载。
专用的云GPU(例如Nvidia开发的GPU)旨在加速机器学习训练和推理、地球物理数据处理、模拟、地震分析和分析建模等工作负载。
Google Compute Engine产品经理Chris Kleban和Ari Liberman在近日的一篇博客文章中表示,Google已经宣布开始测试Nvidia的P100 GPU。此外据称Nvidia的K80 GPU现在也已经出货了。他们补充说,Google将在这些GPU上提供“持续使用折扣”,以鼓励客户利用这些GPU。
说到Nvidia的Tesla P100 GPU,Google将其描述为“最先进的”处理器,允许客户以更少的实例提升吞吐量,同时节约成本。
Google还指出了云GPU与传统GPU相比的一些优点,首先就是提高了灵活性,因为这种GPU可让从中央处理器到内存再到磁盘大小和GPU配置的方方面面都可定制化,以满足客户的需求。
其次,就是云GPU可提高性能,以及降低成本,因为下图详细列举的持续使用折扣。最后,Google还强调了一个优点“云集成”,并称现在Google云堆栈的所有层面都提供了云GPU。
两位工程师这样写到:“对于基础设施来说,Compute Engine和Google Container Engine让你可以对虚拟机或者容器运行你的GPU工作负载。对于机器学习来说,Cloud Machine Learning可以选配GPU以缩短利用TensorFlow大规模训练模型的时间。”
Google还补充说,新增的GPU将在率先4个地区提供,包括美国东部、美国西部、欧洲西部和亚洲东部。
Google表示,看到了一些客户在一系列计算密集型任务中使用新的GPU,包括基因组学、计算金融和机器学习模型训练。Google表示,两种不同芯片的选择为客户提供了更多的灵活性,因为客户可以选择最合适的芯片来优化他们工作负载、同时平衡性能与定价。
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。