撕开英伟达的算力围城
WSE 最多可将 2048 套系统组合在一起，提供 256 EFLOPS 的 AI 算力。2026 年3 月 13 日，AWS 宣布与 Cerebras 建立多年合作，将 Cerebras CS-3 系统部署于 AWS 数据中心，通过 Amazon Bedrock 提供推理服务。
一个月的活一周干完，英伟达世界模型训练速度飙升400%
参考官方开源的 DreamZero 训练代码，采用 8 台 H100 训练 24750 万帧数据，完整训练周期长达 25 天，高昂的训练成本和耗时成为行业复现的主要门槛。让世界模型迭代跑在「快车道」
打破量子焦虑与隐私困局，蚂蚁向数据安全“圣杯”发起冲锋
每个领域都有一座令人仰望的“圣杯”。
一个月的活一周干完！英伟达世界模型训练速度飙升400%
英伟达世界动作模型DreamZero训练一次要烧 8 张 H100 整整 25 天，RLinf从算子融合到 I/O 全链路系统级重构，把训练吞吐拉高近 4 倍——1 个月的活，1 周就能干完。
Agent时代，RAG怎么选？这份指南一次讲清！
本文约13000字，建议阅读16分钟RAG 不是一把万能锤子，而是一组补上下文的工具箱。一、引言：Agent 靠什么补上信息缺口给 Agent 的输入，常常只有几句话：“这是我领导的要求 xxxx，你帮我做好一下”“这是报错信息 xxxx，你帮我修一下”。
过去十年机器学习软件开发行业概览
本篇报告中将涵盖以下主题:为何谷歌的 TensorFlow 输给了 PyTorch，谷歌为何没能利用其在人工智能领域的早期领导地位，机器学习模型训练时间的主要构成成分，内存容量、带宽、成本墙，模型优化，为何其他人工智能硬件公司至今无法撼动英伟达的统治地位，为何硬件地位逐渐重要，英伟达在 CUDA 上的竞争优势是如何消失的，以及英伟达的竞争对手在大型云的芯片训练上所取得的重大胜利。目前来说，虽然挑战不断，但谷歌仍是处于机器学习模型的最前沿。
业务数据治理体系化思考与实践
CompletableFuture由Java 8提供，是实现异步化的工具类，上手难度较低，且功能强大，支持通过函数式编程的方式对各类操作进行组合编排。