思科昨天宣布计划收购软件初创公司Sedona Systems,该公司可使用其软件监控网络的运行状况并模拟各种网络变更。
此次收购的交易条款没有对外透露。总部位于美国加州洛阿尔托的Sedona此公司此前曾从英特尔、Bessemer Venture Partners等投资方那里筹集了资金。
之所以收购Sedona,是因为思科一直在打造自己的产品组合以简化对光网络设备和非光网络设备的网络管理,同样专注于该领域的Sedona将有助于推动思科的这一产品路线发展。几个月前,思科刚刚以45亿美元的价格收购了Acacia Communications,其是一家为光网络构建提供芯片的制造商。
由于存在技术兼容性方面的挑战,因此企业通常必须分开管理光纤设备和其他网络设备,这就加大了性能故障排除之类的任务难度。Sedona的产品是一个名为NetFusion的软件平台,通过提供集中化的监控器界面简化故障排除过程,允许管理员通过一个平台跟踪光网络组件和其他设备的运行状况。
NetFusion可以了解网络中的哪些部分正出现流量下降和中断问题,找到问题发生的位置之后,管理员可以使用平台内置的分析功能来确定造成该问题的原因。
NetFusion的监控功能并不是思科决定收购Sedona的唯一原因。思科服务提供商网络系统业务产品管理副总裁Kevin Wollenweber今天在博客中指出,Sedona的平台还提供了模拟网络变化的功能,企业可以利用NetFusion创建其网络的模拟副本,虚拟测试更新,从而可以提前发现漏洞以防止投入到生产环境之后出现问题。
思科认为,此次收购将为思科客户群中的电信提供商带来特别的好处。运营商拥有跨越大地理区域的复杂网络,包括光纤设备在内的各种类型的硬件设备。运营商网络的复杂性,再加上要应对数据流量越来越快的问题,让排除技术故障变成一个严峻的挑战。
思科希望通过收购Sedona来应对这一挑战。收购完成之后,思科的电信客户将能够“快速地从原来跨独立团队的、繁冗的手动操作方式,转变成完全自动化的、通过一个简单界面就能轻松管理的网络,”Wollenweber这样写道。
Wollenweber表示:“现代化运营对于改变大规模运营网络的经常性成本来说至关重要。通常每在设备上花费1美元,就需要5美元的运营成本。这个情况必须得到改变。”
一个重要的细节是,作为在一个统一位置监控多类型网络设备功能的组成部分,Sedona NetFusion平台支持来自不同硬件提供商的设备。可以跨不同供应商设备集中化管理的能力,使其在技术上更适合那些混合部署了多供应商产品的运营商。反过来,这也为优化基础设施创造了新的机会。
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。