《云原生边缘与AI训练场景：2类高频隐蔽Bug的深度排查与架构修复》
本文聚焦云原生边缘计算与分布式AI训练场景的两类高频隐蔽Bug，结合真实技术环境展开深度分析与修复。在AI训练场景中，K8s与NVIDIA GPU Operator协同下出现“GPU资源假分配”，因调度器与Device Plugin绑定存在时间差，通过多线程优化插件、添加初始化容器等解决；边缘计算场景里，K3s集群边缘节点容器因4G网卡校验和卸载与Flannel隧道冲突，出现网络间歇性断连，通过关闭网卡功能、优化隧道配置等修复。
解决推理能力瓶颈，用因果推理提升LLM智能决策
从ChatGPT到AI智能体，标志着AI从对话走向自主执行复杂任务的能力跃迁。AI智能体可完成销售、旅行规划、外卖点餐等多场景任务，但其发展受限于大语言模型（LLM）的推理能力。LLM依赖统计相关性，缺乏对因果关系的理解，导致在非确定性任务中表现不佳。结合因果推理与内省机制，有望突破当前AI智能体的推理瓶颈，提升其决策准确性与自主性。
【1分钟解密】如何让 AI 大模型推荐你的品牌
随着AI逐渐取代传统搜索，企业如何让AI“看见”并“信任”你？GEO（生成式引擎优化）应运而生，它不仅是SEO的延伸，更是让AI主动推荐你的关键策略。通过优化内容结构、提升权威性与可读性，GEO助力企业在AI生成的答案中占据一席之地，赢得未来流量入口。
能源管理的数字神经：开源你要管理系统如何重塑能效认知
MyEMS是一款开源能源管理系统，助力组织构建数字感知能力。它超越传统记录模式，实现多维度数据采集与可视化分析，结合智能算法与微服务架构，支持多协议接入与灵活部署。通过开源生态，推动协同创新，广泛应用于运营优化、成本控制、低碳转型与决策支持，助力能源管理迈向智能化、绿色化新未来。
构建可观测、可治理的企业智能体：平台核心能力解析
在人工智能快速发展的背景下，企业智能体已成为推动数字化转型的重要力量。然而，其复杂性和不可预测性也带来了可靠性、透明性和可控性等挑战。构建具备全景可观测性、多层治理框架、智能体协同与知识管理、人类监督机制的智能体体系，成为企业实现安全、合规、高效运营的关键。通过系统化实施路径，企业可全面提升智能体的透明度与治理能力，把握智能时代发展机遇。