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Databricks开源限流方案，抛弃redis，性能提升10倍
Databricks 开源高性能限流系统设计，抛弃 Redis，通过内存分片和批量上报机制，实现 10 倍性能提升。还将限流算法改为令牌桶，解决了精度控制、在线迁移等问题，权衡了分布式一致性。
亚马逊发布新AI大模型，部署机器人突破100万
全球电商、云计算巨头亚马逊宣布推出新AI基础大模型Deep Fleet，部署机器人超100万。该模型可提升机器人车队出行效率，还能协调机器人移动，带来交付快、成本低等好处。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享，结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络，探讨未来超大规模 RL 发展方向，涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
量化投资和金融科技的开源利器来了！
金融强化学习 (FinRL®) 是首个面向金融强化学习的开源框架，已发展成生态系统，有三层结构。其特点包括支持多算法、多市场环境模拟等，有完整流水线，还支持多数据源。
Common调查数据，72%美国青少年使用过AI伴侣
美国非营利组织Common Sense Media研究显示，72%美国青少年至少试过一次AI伴侣，52%为定期用户。研究还考察了使用行为、原因、感受等，如近半视其为工具，50%不信任其信息。
AI基础架构重大突破，计算成本暴降38倍
Perforated AI团队搞出‘穿孔反向传播’技术，给旧神经元加‘人工树突’。测试中计算成本最高降38倍，模型准确率不降反升，还近乎即插即用。这或引发行业变革，但也面临验证、生态和收费等挑战。
香农、信息论、AI、Scaling Law，以及信息的观察者效应
文章围绕经典信息论在AI实践中的矛盾展开，介绍CMU和NYU论文《From Entropy to Epiplexity》提出的新概念，解释合成数据、数据排序等问题，还探讨合成数据飞轮能否持续，指出epiplexity可定义数据质量。
本周推荐的5个超级6的Github开源项目！
本周推荐5个超棒的Github开源项目，有基于Nginx的可视化管理面板、全能型浏览器自动化框架、容器命令行版“任务管理器”、命令行知识管理工具，还有GitHub汉化浏览器插件，各有强大功能和特色。
微软为了AI，买了17亿美金的屎。
微软花17亿美元让Vaulted Deep将490万公吨有机废物埋入地下，以此获取碳减排额度。这是因微软AI和云计算业务使碳排放增加，为兑现碳负排放承诺而采取的行动。
刚刚，SpaceX、英伟达宣布：AI数据中心要上天了
SpaceX与英伟达合作设计Starmind AI1卫星计算载荷，每颗卫星搭载NVIDIA GPU和CPU，将数据中心算力部署太空，该设计也用于地面数据中心。但项目投入大，还面临管理集群等难题。