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过去十几年，云基础设施的一套基本假设相当稳定：人通过控制台、命令行或 API 发起操作，平台接收请求，再把计算、存储和网络资源分配下去。即便后来有了自动扩缩容、基础设施即代码和各种自动化运维工具，真正做决策的主体通常还是人，或者是人提前写好的固定逻辑。AI Agent 正在打破这个前提。在近日举行的 KubeCon + CloudNativeCon + OpenInfra Summit + PyT
本文探讨了AI如何通过其Agent中枢模式，在企业中实现独立设计、研发和测试的能力，从而推动企业应用开发的快速迭代。通过实际项目案例，如2小时上线的分期计算器和智能知识库，展示了AI技术如何助力企业构建高效、灵活的业务闭环。
焱融科技的F9000X三节点集群在3D U-Net训练数据测试中，以544Gbps/s聚合带宽和Checkpoint70B测试中读、写双项第一的成绩，展示了其AI存储技术的先进性。
随着AI办公和智能体应用的逐步落地，云存储的核心价值正从单纯存文件转向数据沉淀、高效复用、人机协同。国内头部互联网厂商也开始集中发力全新的智能网盘赛道。字节跳动计划在9月发布全新且独立的智能网盘产品ADrive，该产品由火山引擎打造，主打企业级智能网盘和企业级协同办公。腾讯云已推出新版智能网盘，定位新一代在线云存储平台，主打AI资产备份、在线协作共享、高效数据分发等能力。两大头部厂商相继推出智能化
循环MoE架构，一种新兴的神经网络架构，旨在解决传统模型在处理大规模语言模型时面临的参数量和计算能力不匹配的问题。它通过将网络分割成多个小型专家模块，每个模块只激活一部分专家，从而显著减少了所需的计算资源，同时保持了较高的推理深度。然而，这种架构也引入了新的挑战和限制，特别是在显存带宽和内存管理方面。本文将深入探讨循环MoE架构与稠密Transformer（Dense Transformer）之间