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每天精选值得关注的 AI 动态

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前沿技术

Ronak Malde 之前在 Windsurf 做 AI coding agent，公司被 Google DeepMind 收购后，他创立了 Trajectory.ai，目标是让企业 AI 系统在生产中持续学习，而不是一次训练就放着不管。

终于有人解决了AI Agent产出的协作难题。Claude Code新功能能让Agent调试、重构的完整发现自动变成一个实时更新的网页，分享链接给团队就能同步所有上下文。从事故分析到架构复盘，省去一遍遍“带我过一遍”的沟通成本。直接可用的团队协作升级。

企业用AI最怕钱花得不明不白。OpenAI给ChatGPT Enterprise加了信用额度分析，把消耗拆到用户、产品和模型三个维度，还升级了分层限额控制。以前是盲人摸象，现在是实时仪表盘。AI从实验工具走向可管理的基础设施，这才算真正开始。

Anjney Midha 直指 AI 计算其实被浪费到荒唐——Google 的 95% 利用率竟是事故。他主张建独立计算市场，像电网调度电力一样调度 FLOPs。还透露 DeepMind 内部囤研究是负外部性、Anthropic 从第一天就以编码为 P0。

Google Cloud 和 Anyscale 联手优化 Ray Serve LLM，通过 HAProxy 集成、直接 token 流和 v2 Ray executer 三招，实现最高 5 倍吞吐、8 倍延迟改善，性能逼近原生 vLLM 且无需改代码。

LoRA 并非微调最优解，Hugging Face 用统一基准证明 OFT 等新方法在准确率和内存两项指标上均能同时超越它。

Atlas用Google Cloud SQL Enterprise Plus掌管数百个数据库，运维时间减少30%，团队能腾出手来投入AI创新。

Google开源了Brazos液冷系统，一个直接插在机架上、跟风冷机房兼容的闭环液冷方案。它解决了“想用液冷就必须改造整个数据中心”的老大难问题，让运营商可以逐机柜部署1000W+的AI芯片，不用等数月工期和巨额水冷管道投资。