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今天10月31日周六4 条
10月30日周五
  1. TechCrunch · AI22

    Runware 要像造车一样量产 AI 数据中心,目标 2028 年日产 30 兆瓦

    Runware 计划在罗马尼亚工厂以流水线方式量产模块化 AI 数据中心,目标到 2028 年实现日产 30 兆瓦算力容量,约合每月近 1 吉瓦。其 Sonic 推理舱从下单到上线目标为 48 小时,量产爬坡后单个舱建造时间将从三周缩短至一天。Runware 迄今融资超 6000 万美元,称 Sonic 舱已获得 10 亿美元意向订单,对应超 20 兆瓦容量。

  2. 爱范儿40

    卓驭发布商用车智能辅助驾驶解决方案「磐行」,重卡一年可省 2-3 万元油钱

    卓驭科技10月29日在珠海发布商用车智能辅助驾驶解决方案「磐行」,将乘用车技术体系扩展至重卡、客车、轻卡和VAN。其AI强化学习节油算法在230辆量产车、超2000万公里实测中节油率达4.5%—7.5%,单车一年可省约2万至3万元油钱。面向干线物流的PDS 4基于端到端大模型4.0及以上版本实现高速NOA,已与徐工、陕汽、中国重汽等六家重卡品牌合作。

  3. AWS Machine Learning Blog36

    用 Kiro 构建可重复的 PHP 到 Java 迁移引擎

    Kiro 提供一套可复用的 PHP 到 Java 迁移引擎,由共享方法论、机械式发现扫描器和八阶段工作流组成,并以一致性校验工具验证 Java 移植结果。该引擎以 skill 文件形式打包,既可在 Kiro 中交互式逐应用执行,也可通过 AWS Transform 以智能体方式并行处理多个应用。扫描器先于翻译运行,输出单个 JSON 清单并将歧义项送入人工复核队列。

10月29日周四
10月28日周三
  1. 量子位42

    印奇旗下千里科技发布端到端AI 4D毫米波雷达,内置10 TOPS NPU

    千里科技推出一颗内置10 TOPS NPU的4D毫米波雷达,从天线设计到点云输出整条链路交给模型,支持边缘侧、卫星架构与兼容三种工作模式。相比上一代DSP方案,其点云密度提升10倍、探测距离提升40%、鬼影消除提升至95%、空间角分辨力提升12倍,并可通过OTA持续升级感知能力。

10月27日周二
  1. Latent Space47

    在喜马拉雅山脚下用离线 AI 智能体写代码

    一位 Thomson Reuters 首席工程师在喜马拉雅山麓用 OpenCode 1.19.4 搭配 Ollama 本地运行 Qwen3.5 9B,在断网状态下完成代码解释、测试排查与重构等任务。Qwen 模型卡显示 Qwen3.5 9B 在 LiveCodeBench v6 得 65.6、BFCL-V4 得 66.1,下载体积约 6.6–7.6 GB。下载新依赖或联网查资料仍需连接网络。

  2. TechCrunch · AI33

    Nvidia 投资印度创企 Simplismart,帮企业用更少 GPU 跑 AI 模型

    Nvidia 参与印度创企 Simplismart 的 1400 万美元 B 轮融资,后者估值约 1 亿美元,其软件可优化模型部署,让企业用更少 GPU 运行 AI 模型。Simplismart 称已帮 AI 视频平台 InVideo 将 GPU 服务成本降低 56%,客户还包括 HeyGen、Higgsfield 和 Ema。其年化收入运行率过去六个月增长 14 倍,超过一半收入来自美国。

  3. AWS Machine Learning Blog50

    告别“土拨鼠之日”:在 Amazon Bedrock 上使用 OpenAI 模型的提示词缓存模式

    针对 AI 智能体每轮都要重读全部上下文的“土拨鼠之日”困境,Amazon Bedrock 的提示词缓存可复用已保存的 KV 状态,只对新增内容计费。缓存支持隐式与显式两种模式,显式模式通过 prompt_cache_breakpoint 标记可复用前缀,且前缀需达到 1,024 tokens 才生效。

10月26日周一
  1. 量子位34

    趋境科技完成超13亿元B轮融资,半年业绩增长超十倍

    高品质 AI Token 生产服务商趋境科技完成超13亿人民币B轮融资,今年内累计募资达24亿人民币。公司称半年内高品质 AI Token 日均产量增长超百倍至超万亿量级,年内业务收入已达去年全年近十倍,整体业务跨过成本线。本轮资金将投向 AI Token 产能扩张、ATaaS 平台迭代及推理底层技术研发。

10月24日周六
10月23日周五
  1. MIT Technology Review · AI22

    EXL 如何设计可持续的 AI 服务框架(serving harness)

    EXL 提出企业 AI 的竞争优势正从选模型转向围绕模型构建的服务框架(serving harness),即架构、内存管理、调度与推理优化的工程系统。其核心主张是先按业务负载确定约束再定架构,并以 KV cache 随并发与上下文增长导致 GPU 显存瓶颈为例,强调先测量再优化。框架还需具备适应性,使换模型成为评估与配置决策而非架构重建。