本文主要介绍了生成式AI的最新发展，提到了GPT-5和AI软件工程师在行业中的影响，指出AI技术进步对国家竞争和个人职业发展的潜在影响。
本文由飞桨星河社区开发者张洪申贡献。张洪申，本科毕业于浙江大学竺可桢学院求是数学班，目前浙江大学控制科学与工程学院博士在读，研究方向为数据科学、电力系统。科研工作曾被 Nature 官方公众号 Nature portfolio 专题报道。
随着模型在各种场景中的落地实践，模型的推理加速早已成为AI工程化的重要内容。而近年基于Transformer架构的大模型继而成为主流，在各项任务中取得SoTA成绩，它们在训练和推理中的昂贵成本使得其在合理的成本下的部署实践显得愈加重要。
我所在的项目组主要负责对店铺招牌拍摄，我负责App客户端的开发工作。此项目从立项之初到现在已经有很长的历史了。 现在出现了一个问题：用户在拍摄照片时，会出现照片损坏的情况，这个问题在线上环境出现了有一段时间了，再加上自己接手时，此问题已经出现了，就没有深入排查过产生原因。暂时的解决策略是让用户手动删除损坏的照片，上传图片时，服务端也会进行一次文件损坏检测。 我们会下发各种拍摄任务类型，有的任务只需要拍摄几张照片即可，有的任务需要拍摄上千张图片，此问题就会更容易暴露。在同事的建议下，决定要找到问题的根源。
随着 Kubernetes 在企业中大规模使用和落地，逐渐形成了 "业务 - 中台 - 基础设施" 的分层技术体系；这种分层能够屏蔽平台和基础设施层的复杂概念，让应用专注于业务层的研发，但同时也会导致上层应用的稳定性强依赖底层基础设施的支持，从而对基础设施在大规模集群下的稳定性提出极大的挑战： 由于集群规模庞大，任何单一不起眼的小问题都可能被无限放大，带来系统性风险； 场景的复杂性和多样性，也使得运维操作出现不符合预期的行为难以彻底避免。 这就要求我们对于 Kubernetes 所管理的资源和对象进行更有效的极端风险防护，尽可能缓解由于误操作、组件版本与配置的错误、或者管控代码 bug 对业务造成不可挽回的影响。 尽管 Kubernetes 原生提供了一系列的防护机制，例如严格的 RBAC 校验机制、使用 PodDisruptionBudget（PDB）对 Eviction API 执行校验、较为丰富的 Admission Plugins 等，但是在实际生产实践中，我们仍然发现有很多无法覆盖的场景。
