2026年世界模型竞赛：LeCun、DeepMind和World Labs如何重新定义通向AGI的道路
Yann LeCun为AMI Labs筹集5亿欧元，DeepMind的Genie 3实时模拟3D世界。2026年，构建理解物理规律的AI的竞赛可能将超越大语言模型。
AI/ML运维
编排、调度和部署：Kubernetes、Slurm、Ray以及保持GPU集群高效运行的平台。
昂贵的GPU基础设施如果闲置就毫无价值。MLOps——保持AI系统高效运行的实践——已经成为与机器学习工程本身同等重要的学科。
本中心涵盖AI的运营方面：从调度分布式训练作业到大规模模型服务，以及使其变得可管理的基础设施自动化。
核心主题
- 编排平台 — Kubernetes vs. Slurm vs. Ray：为您的AI工作负载选择合适的调度器
- 分布式训练 — 数据并行、模型并行，以及支持它们的框架（DeepSpeed、FSDP、Megatron）
- 模型服务 — 推理优化、批处理策略和生产环境机器学习的部署模式
- GPU利用率 — 监控、性能分析和优化技术，以最大化昂贵加速器的使用
- 基础设施即代码 — Terraform、Ansible和用于可重现AI环境的自动化模式
"AI演示"与"生产环境AI"之间的差距需要通过运营来弥合。我们的MLOps覆盖内容帮助您构建将GPU投资转化为商业价值的实践和平台。
Essential Reading
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通过优化配置框架，将 GPU 资源分配从猜测转变为工程学科。
Gemini 3 Flash：谷歌速度冠军以六分之一成本媲美 GPT-5.2
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开源AI模型缩小差距：DeepSeek、Qwen3和Llama 4现已比肩GPT-5
开源与闭源AI模型之间的性能差距已缩小至0.3%。这对企业AI基础设施意味着什么。
NVIDIA 物理AI亮相 NeurIPS：Alpamayo-R1 与 Cosmos 生态系统
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推理时扩展：AI推理能力的新训练前沿
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