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人工智能无法加速软件交付

文章以养狗比喻，指出有些机构用AI只看重速度，速度并非目标，为速度用AI缺乏可信度。强调应看重反馈，以反馈循环主导软件交付流程，还给出团队规模、产品开发等建议。

文章指出速度不是软件交付目标，提升效率是为获反馈。片面追求速度不可取，如微软 Word 因功能堆砌失市场。引入人工智能只为提速不可信，应重视反馈，优化交付流程，借助 AI 打造更有格局产品。

当前市场对HBM和DRAM能否摆脱传统半导体周期性存争议。过去半导体周期由消费电子换机节奏驱动，而AI推理不同，大模型推理对内存依赖是硬约束，GPU更新对HBM需求几乎注定指数级增长。

独立AI测试实验室披露评估推理模型成本上升。这些模型生成“思维链”提升输出质量，但计算需求增加，成本上升使资源有限组织难复现结果，且新模型定价、按需分配推理token也让成本更复杂。

Cloudflare宣布新的Containers服务发布公开测试版，可让开发者在其全球网络运行容器。该服务与Workers深度集成，能运行资源密集型应用等。虽有功能受限，但Reddit反馈积极，后续还有改进计划。

美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。

InfoQ 2025 年软件架构和设计趋势报告，借助《跨越鸿沟》模型分类。涉及 AI 多方面趋势，如 LLM 普及但应用场景存疑，还有 Agentic AI、SLM 等创新领域，以及 RAG、AI 辅助开发等不同阶段趋势。

在第四届智能流体力学产业联合体大会发布的数字孪生风洞「风神NF3」相关技术在《太阳能学报》发表。基于风雷软件构建西北工业大学NF - 3数字风洞，可自动生成网格、高效计算，实现飞行器翼型数值模拟自动化和业务化运行。

文章指出传统Web安全检测有局限，而大语言模型（LLM）可提升漏洞发现覆盖率与准确性。以mcp server为基础介绍自动化漏洞检测方案，还分享实践操作、遇到的问题及解决办法，分析其优缺点并给出拓展思路。

Hugging Face 发布新功能，让开发者在 VS Code 的 GitHub Copilot Chat 中直接接入 Inference Providers，可调用 Kimi K2 等开源大模型测试，无需频繁切换平台。该功能有统一 API 等优势，定价门槛低。