文章介绍了混沌工程——通过主动制造故障帮助构建云原生应用的韧性。利用 LitmusChaos 等工具进行控制性测试，可为真实故障做好充分准备，提升系统可靠性。

IBM 认为，开放式混合云架构是一个集混合云的敏捷性和企业级AI的智能为一体的技术架构；与此相反，本文里提到的“像是科学怪人用碎片和部件堆砌起来的庞然怪物”是一个复杂难管、漏洞百出的架构，是一个“反乌托邦式”的架构。

谈到“中台”大家可能都对其概念摸不着头脑，但是说到“前台”和“后台”大家应该都有明确的认知。中台其实并不是一个新的概念，在技术成熟及业务诉求交际后，就会产生一个爆发点，这个点就是中台，而云就是最好的载体。

最近读了中本聪（Satoshi Nakamoto）写的《比特币白皮书：一种点对点的电子现金系统》，有了一些想法，跟大家探讨一下。

戴尔首席合作伙伴官Denise Millard一直带领着戴尔的合作伙伴围绕共同进入市场展开了大规模变革，包括围绕存储、服务器、生成式AI的重大公告。

“新收购的第三分厂数据已于前日完成导入，但有财务、监察等部门反映，近两日报表数据获取缓慢，有时会出现客户端卡住、报错、死机等情况，严重影响销售系统正常运行……”

现在每个企业机构无一例外地都在利用软件优化自己的业务，因此也造就了软件行业非常多的工作机会，从而也吸引了越来越多的小伙伴进入到软件以及相关的行业中。

在UCloud主办的Think in Cloud 2018大会上，UCLOUD CEO季昕华再次强调了UCLOUD保持中立的原则，要为梦想者提供更多更好的服务。

Juniper Networks公司首席执行官Rami Rahim表示，12月这个季度的需求要好于预期，推动了公司在所有垂直行业、客户解决方案和地区的强劲增长。

加利福尼亚大学和萨里大学研究团队开发了一种创新的AI系统，能够仅通过简单的手绘素描就在复杂照片中精确识别关键点。这项技术突破了传统机器学习需要大量同类数据的限制，实现了真正的跨模态学习。系统在动物关键点识别任务中达到了39%的准确率，超越现有方法约5个百分点，并且在真实手绘素描测试中表现稳定。该技术有望在生物学研究、医疗诊断、工业检测等多个领域找到广泛应用。

如今，微软越来越多的谈论企业协作应用，企业协作应用程序既可以是Teams内部的应用，也可以是用户应用中的Teams组件。

谷歌DeepMind在周三宣布了两个新AI模型，旨在控制机器人：Gemini Robotics和Gemini Robotics-ER。该公司声称，这些模型将帮助各种形状和大小的机器人更有效、更精细地理解和与物理世界互动，为人形机器人助手等应用铺平道路。

程序员小张是个典型的东北小伙儿，大大咧咧不爱计较，所以当我抛出几个关于花销的问题，想让他回忆一下日常习惯把钱花在哪时，他其实颇有些为难，他实在记不清钱是怎么没了的。反正对于他们这个收入的程序员来说，买得起的基本买得起，买不起的还是买不起。

数据存储厂商西部数据（Western Digital）得益于闪存市场的改善以及市场对其硬盘的需求增加，今天发布第二季度财报业绩超出了华尔街此前的预期。

马斯克旗下大模型公司开发的Grok-1大语言模型已开源，采用Apache2.0协议。Grok-1是一个混合专家架构模型，参数总数3140亿，每次推理激活860亿。虽然在MMLU和GSM8K评测中表现不错，但与同类模型相比资源消耗大而收益不显著。开源的仅为推理代码，训练基础设施和tokenizer的特殊token作用未透露。

造势一年后，Meta终于揭开了VR头显Quest Pro的神秘面纱。

前面我们花了很多力气在TAO上面训练模型，其最终目的就是要部署到推理设备上发挥功能。除了将模型训练过程进行非常大幅度的简化，以及整合迁移学习等功能之外，TAO还有一个非常重要的任务，就是让我们更轻松获得TensorRT加速引擎。

T-Tech团队通过系统性研究发现，各种看似不同的AI直接对齐算法实际效果相近。研究统一了ORPO、ASFT等算法框架，发现只需5-10%训练数据即可达到近最佳性能，并揭示比较式学习通常优于独立评价式学习。该发现简化了AI训练理解，为降低成本、提升普及性提供重要指导。

西门子第一家基于数字企业概念建造的灯塔工厂位于中国南京市，现已投入运营。

中国人民大学和字节跳动联合提出Pass@k训练方法，通过给AI模型多次答题机会来平衡探索与利用。该方法不仅提升了模型的多样性表现，还意外改善了单次答题准确率。实验显示，经过训练的7B参数模型在某些任务上超越了GPT-4o等大型商业模型，为AI训练方法论贡献了重要洞察。