Akamai近期宣布,计划通过新技术对内容进行大幅提速,从而带来更快的下载速度,以及更可靠、质量更高的流媒体视频服务。
在全球范围内,Akamai运营着超过20万台服务器。ISP(互联网服务提供商)和类似Facebook的企业利用这些服务器去传输数据。上周四,Akamai公布了代号为“Giga”的新技术的测试结果。在测试中,通过新技术,数据传输速度平均要比当前高30%。
在Facebook举办的流媒体视频技术大会上,Akamai公布了这一测试结果。Akamai媒体工程副总裁吉特·诺克斯(Kit Knox)表示,该公司希望这项技术能够成为标准。
Akamai动用了遍布全球的服务器去进行这项测试。由于位置和各地ISP的不同,测试结果也有所不同。不过平均来看,数据传输速度提升了30%。在印度、中国和玻利维亚的测试表明,数据传输速度提升了超过150%。不过在德国,通过德国电信的网络,速率的提升只有几个百分点。
Giga试图取代数据传输协议TCP。诺克斯表示,TCP协议目前仍是互联网的基础,但实际上这一协议早就应当得到升级。他指出:“我们目前用于内容分发的许多核心协议并没有得到过明显的改进。而未来我们需要新技术。”
Giga对TCP进行了多方面优化,从而利用当前的互联网连接取得更好的网络传输性能。例如,Giga能更好地探测网络带宽是否已完全使用。诺克斯指出,TCP常常会假定,网络带宽已被充分利用,但实际上仍有一些容量未使用。Giga还能以新方式去编码数据,从而在链接抖动时降低链接丢失率。
如果希望在实际网络中使用Giga,那么不仅终端用户设备,例如计算机和手机需要支持这一协议,服务器和数据提供商也要支持该协议。诺克斯表示,Akamai计划公开发布这一技术,以推动技术的普及。该公司计划将Giga与谷歌开发的软件QUIC进行整合。QUIC能让某些类型的互联网流量,例如流媒体视频,变得更快。
去年,谷歌已向互联网标准组织IETF提供了QUIC技术。这一技术目前已被集成在Chrome浏览器和谷歌自主服务中。去年夏季,谷歌报告称,在使用集成该技术的Chrome浏览器之后,YouTube用户遭遇视频缓冲的概率下降了30%。
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。