NVIDIA 正在将 GPU 应用边界扩展到地球之外 其 Jetson 计算平台即将登陆月球。太空机器人初创公司 Lunar Outpost 近日宣布，下一代月球车将采用 Jetson 芯片驱动激光雷...

AI 行业正站在一个关键转折点。多年来，「更大的模型意味着更强的能力」几乎是行业公理，各家公司争相训练和部署最前沿的模型。但现在，成本压力之下，这个逻辑开始动摇。 成本压力倒逼模型选择转向 Coinb...

从业二十余年，我逐渐意识到，这个行业的样子既不像当初想象的那样，也不像某些人描述的那样。我们听到的、读到的，大多是关于写代码的——但我在职业生涯中发现，真正重要的事情几乎都在别处。 入门阶段，我把精力...

AI 降低了门槛，但规模化的挑战依然存在 有人认为 AI 已经让软件开发民主化到无需深度工程专业知识的程度——理论上，任何人都可以描述需求，让 AI 构建。这个说法并非毫无根据：原型开发更快了，没有正...

导语 Google 与 Intel 宣布扩大多年合作伙伴关系，Google Cloud 将继续采用 Intel 的 AI 基础设施，并持续联合开发处理器。此次合作涵盖 Xeon 处理器家族（包括最新 ...

日本押注Physical AI：老龄化倒逼下的工业新战场 导语 Physical AI（物理人工智能）正在成为下一轮工业竞争的核心战场。与其竞争对手不同，日本的推进更多源于迫不得已的刚需——劳动力持续...

AI 让写代码变快了，但很多项目最后还是死在同一个地方：没有产品思维，没有软件框架，没有主线，只有越来越多的功能、bug 和失控感。真正决定一个项目能不能长大的，不是生成速度，而是...

架构设计最大的误区之一，就是假装所有公司、所有团队、所有系统都该用同一种方法。实际上，业务阶段不同，最优架构策略完全不同。

学完概念、看完案例，最后一定要落到方法。真正能拉开差距的，不是你知道多少名词，而是你能不能把架构设计变成团队可执行、可复盘、可持续改进的工作机制。

很多人只看到大厂有微服务、有中台、有平台工程，却没看到背后的核心目的：不是为了堆技术，而是为了控制规模化研发的复杂度、质量风险和成本。

高并发不是简单地“加机器”，而是一整套围绕热点、峰值、失败传播和资源保护展开的系统设计问题。真正靠谱的架构设计，必须先处理流量和故障。

学习架构最怕停留在概念层面。用一个真实的电商场景，把下单、库存、支付、优惠券、履约、售后串起来，你才能真正看懂架构设计是在解决什么问题。

很多团队不是不会写业务，而是总在“要不要上微服务”这件事上反复摇摆。真正正确的问题不是哪种架构更高级，而是哪种架构更适合你的业务阶段与团队能力。

很多人学架构时只记住了几个名词：微服务、DDD、消息队列、缓存。真正决定架构质量的，往往不是技术名词，而是你如何理解需求、识别约束、划分边界和规划演进。

很多人以为架构设计是大厂和资深工程师才需要关心的事。其实只要系统要长期维护、多人协作、持续迭代，架构设计就已经开始影响项目成败。

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小米 MiMo 系列正在迅速从“会聊天的模型”走向“能执行任务的 Agent 模型”和“能理解音视频的全模态模型”。本文系统梳理 MiMo-V2-Pro、MiMo-V2-Omni，...

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