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HeyGen × Google Cloud：将Avatar IV带到TPU上

HeyGen将18B+参数的Avatar IV视频生成模型移植到Google Cloud Trillium（v6e）TPU上，通过torchax和XLA实现1.86倍实时流式加速。工程团队在8芯片mesh上使用了FSDP和Ulysses序列并行，对all-to-all通信进行流水线化，对齐稀疏注意力块大小以消除mask填充，并用预计算的柯西-施瓦茨上界绕过softmax串行依赖。这些自定义Pallas kernel和编译器优化在上线前通过了双层质量门控，确保像素级输出字节一致或数学等价。
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谷歌发布开源C++库Credentio，用于C2PA内容凭证本地验证

谷歌发布开源C++库Credentio，支持在客户端和服务器端本地验证C2PA内容凭证。多GB媒体文件完全本地处理，无需云端，避免延迟、带宽成本和数据隐私风险。当前支持深度manifest解析和可配置信任列表集成，未来计划支持完整凭证生成和嵌入。
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为什么Go是AI辅助软件工程的理想语言

Google官方博客发文认为Go语言适合AI辅助软件工程，理由是Go的严格编译器、集成工具链和高可读性能让AI生成更规范、更易维护的代码。文章未提供实测数据或具体案例，属于品牌向观点输出。
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用 Genkit 构建智能体全栈应用

Genkit 开源框架推出 Agents API，将对话 AI 的消息历史、工具循环和流式处理封装为统一接口，支持 TypeScript 和 Go 预览版。 API 提供灵活的服务器端或客户端状态持久化，支持历史分支、长时间运行任务和多 Agent 协作，通过统一协议连接前后端，并集成开发者 UI 用于测试和调试。
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系统优化实战：在Ironwood TPU7x上部署397B参数Qwen 3.5 MoE模型

Google工程师在Ironwood TPU7x上部署397B参数Qwen 3.5 MoE模型，prefill密集型推理提速4.7倍。采用DP+EP混合并行拓扑绕过硬件分片限制，配合分层reduce-scatter通信融合优化跨设备token路由。自定义硬件感知内核（Batched Ragged Page Attention、全融合GDN块）将HBM带宽和TensorCore MXU推至理论上限。
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MCP协议无状态升级：AI Agent基础设施的云原生扩展方案

MCP协议2026年7月版本将核心架构从有状态改为无状态，支持云原生水平扩展、Serverless部署和标准轮询负载均衡。新增标准化HTTP路由头、缓存控制，以及Multi Round-Trip Requests（MRTR）机制处理交互式长任务而不阻塞连接。Python、TypeScript、Go、C#的beta SDK已可用，开发者可开始迁移。
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Agent Plugins 1.0：统一打包 AI Agent 技能与 MCP 服务器的跨厂商规范

Google、Amazon、Microsoft 等联合推出 Agent Plugins 1.0.0 规范，将 AI Agent 技能和 MCP 服务器打包成单一可移植单元，统一 plugin.json manifest 和固定目录结构，消除开发者为不同 AI 编程 Agent 维护独立配置的负担。Google 已作为 Core Maintainer 加入，并在 Agents CLI 和 Data Agent Kit 中率先支持。
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Google Cloud API Gateway 推出统一 AI 模型路由功能

Google Cloud API Gateway 新增模型路由功能，可将 OpenAI 兼容请求动态分发到 Gemini、Claude 或 OpenAI OSS-GPT，无需硬编码端点或管理开源代理。通过 OpenAPI 3.x 规范中的 x-google-api-management 扩展配置路由规则，支持在同一域名下按模型名切换后端，并可与 Gemini Enterprise Agent Platform 配合使用。目前处于 Public Preview 阶段。
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训练中途终止 TPU 后两秒恢复：MaxText 弹性训练入门

Google 的弹性训练系统可在 TPU 中途故障后两分钟内恢复训练，无需重启整个作业。JAX 通过 Pathways 将硬件故障转为可捕获的 Python 异常，自动替换故障节点并从 Cloud Storage 恢复最近检查点，主控制器进程全程不重启。
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Gemini 企业 Agent 平台的 Agent 与模型评估服务正式 GA

Google 的 Gemini 企业 Agent 平台评估服务正式 GA，提供统一引擎在本地开发和线上生产环境中衡量 agent 质量。支持 20 多种预置指标、DeepMind 背书的自适应评分标准，以及自定义代码和 LLM-as-judge 指标，全部存储在集中式版本化注册表中。通过 Agent Platform SDK、agents-cli 和 ADK 集成到现有工作流，内置用户和环境模拟器，可自动化多轮测试并简化 CI 流水线。
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Genkit Go 的 Agent Skills：按需加载专家能力

Genkit Go 推出 Agent Skills，通过渐进式披露架构按需加载专业指令，减少上下文窗口膨胀和 token 消耗。开发者可将指令、脚本和参考资料打包进 模块，系统提示词仅暴露 frontmatter 元数据；任务匹配时中间件动态加载完整指令体和关联资源。
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在 TPU 上运行 Ray（二）：Ray AI 高层库

Google 发布 Ray 在 TPU 上的集成方案，Serve/Data/Train 三个高层库分别解决多主机 gang-scheduling、数据加载瓶颈和分布式训练协调问题。Ray Serve 用拓扑配置实现多主机模型正确调度，Ray Data 直接喂原生 JAX batch 给加速器，JaxTrainer 自动处理跨 slice 协调、检查点和容错。
评论点赞收藏12 天前

在 TPU 上运行 Ray（一）：基础架构

Ray 2.55 正式支持在 Google Cloud TPU 上运行分布式 Python 工作负载，通过 KubeRay Operator 自动管理多主机 TPU slice 的网络拓扑，开发者只需声明硬件规格（如"4x4"）即可部署任务，无需手写 placement 代码。
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