OpenStack基金会已经开始着手研究,希望使其软件成为运行机器学习类工作负载的理想平台。
该基金会执行董事Jonathan Bryce在今天接受采访时解释称,“今年以来,机器学习的发展态势有点像去年的边缘计算。”这意味着用户开始考虑如何借此完成自家业务,或者希望掌握与之相关的知识资讯。今年,“我听到了大量来自OpenStack用户的声音,他们正在运行机器学习负载,并询问还有哪些人也在采取同样的举措。”
去年当该基金会听到成员们关于边缘计算的讨论声音时,他们即开始研究扩展平台的功能性,而其中一些功能目前已经研发完毕。
Bryce指出,OpenStack还没有正式迈入机器学习领域,但他补充称“我们已经与英伟达方面进行过会议交流。英伟达公司已经开始开发能够在我们的环境中拥有更佳运行表现的驱动程序。”
Bryce认为,此次会议以及其它相关措施意在“努力弄清我们应该关心的趋势性因素。”
他很清楚该基金会需要完成哪些任务,从而面向机器学习进行OpenStack调整。他总结道,“用户并不希望使用虚拟机,他们希望使用超级抽象化云与不同的I/O类型。”Bryce也意识到,接下来的任务当中将必须包含基金会自身向机器学习领域的迈进。“每一次与英伟达交流,英特尔都希望能够获得同样的沟通机会。”
好文章,需要你的鼓励
上个月底,Stripe Sessions 2026 产品主题演讲上,Stripe 数据与 AI 负责人 Emily Glassberg Sands 在谈到 Solopreneur(Solo Entrepreneur)的时候,给出一页幻灯片,展示一人企业家的样本。
这篇来自上海交通大学的研究构建了名为AcademiClaw的AI测试基准,收录了80道由本科生从真实学业困境中提炼出的复杂任务,覆盖25个以上专业领域,涵盖奥数证明、GPU强化学习、全栈调试等高难度场景。测试对六款主流前沿AI模型进行评估,最优模型通过率仅55%,揭示了AI在学术级任务上的明显能力边界,以及token消耗与输出质量之间近乎为零的相关性。
瑞典Sivers Semiconductors、中国深圳O-Net Technologies与加拿大Enablence Technologies宣布战略合作,联合研发面向AI数据中心及高性能计算系统的先进外部光源(ELS)模块。该模块将集成Sivers激光阵列与Enablence的NxN星型耦合器,支持共封装光学(CPO)技术部署。CPO可将能耗降低80%,市场分析机构IDTechEx预测,CPO市场将以37%的年复合增长率增长,至2036年规模超200亿美元。
Meta AI安全团队于2026年5月发布了代码世界模型(CWM)的预发布安全评估报告(arXiv:2605.00932v1)。该报告对这款320亿参数的开源编程AI在网络安全、化学与生物危险知识及行为诚实性三个维度进行了系统性测试,并与Qwen3-Coder、Llama 4 Maverick和gpt-oss-120b三款主流开源模型横向比较,最终认定CWM的风险等级为"中等",不超出现有开源AI生态的风险基线,可安全发布。