Gary Marcus 发文点评 GPT-6 Astra，称多项报告显示其为真正的进步，OpenAI 产品显式创建并操纵符号世界模型，令其近十年的主张获得印证。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtm5q99n018rrow0z6je2l9y
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Greg Brockman 转发 @arcprize 的评测称 OpenAI 的 GPT-6 Astra 在 ARC-AGI-3 上取得 SOTA，他称该基准已饱和。Astra 标准 harness 得分 63%，经新的 Provider Adapter harness 达 99%，在 96% 的 ARC-AGI-3 关卡上超越人类表现；排行榜图还显示更高推理层级通常成本更低，因为 Astra 用更少动作通关，减少模型调用和 token 数。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtm2suk00171rooej14mutgj
Perplexity CEO Aravind Srinivas 祝贺 OpenAI 发布 GPT-6 Astra，称其在宽度和深度研究任务上远超其他模型且更具成本效益，将很快向 Perplexity Computer 的 Pro 和 Max 用户开放。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtm1xhpk0unkrow52qftlbda
Rohan Paul 梳理 OpenAI GPT-6 Astra 117 页系统卡的要点：Astra 控制自身链式思维的能力从 GPT-5.6 Sol 的 16.1% 跃升至 60.9%，可监控性相应下降。 🔗 阅读原文 via AIHOT · https://aihot.virxact.com/items/cmtm0r9z00tmkrow5gtxa5j36
Kubernetes 1.37 现已发布， 动态资源分配（DRA） 也在不断突破最初的边界！ 此版本中，DRA 扩展资源支持正式进入 GA；这是团队连续三个版本努力达成的重要里程碑。 此外还有多项特性进阶至 Beta 或 GA，以及一批全新的 Alpha 特性，共同构成了本次更新。 下面我们来深入了解 Kubernetes 1.37 中 DRA 的新变化！ v1.37 中的稳定特性 DRA 扩展资源支持已进阶至 GA。 借助此机制，DRA 驱动无需再搭配单独的设备插件， 即可满足通过传统扩展资源 API 发出的请求，例如 Pod 规约中的 example.com/gpu。 集群管理员可以直接在 DeviceClass 上设置扩展资源名称。 请求该扩展资源的 Pod 将通过 DRA 获得设备，工作负载侧无需显式声明或引用 ResourceClaim。 自该 KEP 在 1.34 中获批以来，这项特性一直稳步推进： 1.35 中进入 Alpha，1.36 中进入 Beta，如今已经稳定。 这让集群运维人员可以逐步采用 DRA： 在后端分配逻辑迁移到 DRA 的同时，基于扩展资源编写的现有工
在 Kubernetes v1.37 中，metrics.k8s.io API 正式进入稳定阶段，版本为 v1。 该 API 提供节点和 Pod 的 CPU 和内存用量数据，供 kubectl top 等命令以及基于资源指标的自动扩缩容使用。 对集群运维人员和应用开发者而言，这意味着 Kubernetes 对稳定版 API 的稳定性承诺现在也适用于该 API。v1 与 v1beta1 的资源类型和字段完全相同；此次变更只涉及 API 版本的稳定级别，并未改变所收集或返回的指标。 沿用多年的 API 进入稳定阶段 资源指标 API 在 Kubernetes v1.6 中以 Alpha 状态引入，并在 v1.8 进入 Beta 阶段。 此后，该 API 的定义一直未变，并已在生产环境中使用多年； HorizontalPodAutoscaler（HPA）控制器和 kubectl top 等客户端都依赖该 API。 经过多年生产环境验证后，该 API 在 Kubernetes v1.37 中正式进入稳定阶段（metrics.k8s.io/v1）。 该 API 提供以下两种资源类型： NodeM
编辑：Arsh Sharma、Christopher Tineo、Kirti Goyal、Sophia Ugochukwu、Swathi Rao、Troy Connor 与之前的版本类似，Kubernetes v1.37 的发布引入了新的稳定（GA）、 Beta 和 Alpha 特性。持续交付高质量版本，彰显了我们开发周期的韧性与社区蓬勃的支持。 此版本包含 67 项增强。其中，16 项已进阶至稳定阶段，23 项已进阶至 Beta 阶段， 27 项进入 Alpha 阶段，另有 1 项弃用或移除。 发布主题与徽标 Kubernetes v1.37 的主题是 Garhwal_（गढ़वाल，发音为 gaṛhvāl）， 这是印度北阿坎德邦的一个喜马拉雅山区。 Garhwal 喜马拉雅山脉的雪峰、喜马拉雅雪松林、梯田、河流与溪流，以及山间小径， 共同塑造了这片地区与该徽标。 这些元素一同映照出这样一个社区：每一层、每一条路径和每一份贡献都彼此相连。 该徽标被构想为一扇望向 Garhwal 风光的窗户。1 窗内，层层梯田向雪峰攀升，每一级都由下方的一级承托， 正如每个 Kubernetes 版本
Kubernetes SIG Network 社区欣然宣布 Gateway API v1.6.0 发布！该版本已于今年 6 月 30 日发布。 Gateway API 已成为 Kubernetes 中现代化、面向角色且表达力强的服务网络标准。 在之前的版本中，Gateway API 已为 HTTP 和 TLS 第 7 层流量建立了生产级基础。 在 1.6.0 版本中，Gateway API 通过扩展标准的第 4 层协议路由，并为实验性创新引入更清晰的 API 边界，迈出了重要一步。 以下是 Gateway API v1.6.0 新特性的快速概览： TCPRoute 和 UDPRoute 进阶为标准版：原始 L4 TCP 和 UDP 流量路由在 v1 API 版本中达到 GA 稳定级别。 实验性 API 组分离：实验性资源迁移至独立的 API 组（gateway.networking.x-k8s.io）， 并添加 X 前缀，使实验性与标准 API 的边界一目了然。 下面让我们深入了解详情！ TCPRoute 和 UDPRoute 进阶为标准版 负责人：Nick Young、Ricardo
随着 Kubernetes v1.37 发布日期的临近，项目不断发展和成熟， 为了项目的整体健康，某些特性可能会被弃用、移除或被更好的特性替代。 本文概述了 Kubernetes v1.37 版本中的一些计划内变更， 发布团队认为你应该了解这些变更，以便持续维护你的 Kubernetes 环境， 并跟上最新的变化。以下信息反映了 v1.37 版本的当前状态， 在实际发布日期之前可能会发生变化。 Kubernetes v1.37 的弃用和移除 kubectl：kubectl run --filename/-f 将被弃用 kubectl run 的 --filename（或 -f）参数将被弃用， 因为生成的 Pod 始终纯粹由 NAME 和 --image 等 CLI 参数构建。 原始 Issue 和讨论请参见 kubernetes/kubernetes#138671。 kubelet：静态 Pod 不再能引用 Secret 或 ConfigMap 静态 Pod 从未打算直接读取 API 资源，因为它们不是通过 API 服务器创建的 —— 但一个缺陷曾允许它们通过 configMapRef
Kubernetes 内置了对 CPU 和内存的感知能力，但大多数实际的扩缩容决策所依赖的信号完全超出了这个范围： 队列中有多少消息在等待、上一个批处理作业花费了多长时间、Pod 持有多少个活跃的 WebSocket 连接。 当内置指标不够用时，指标导出器（metrics exporter） 可以填补这一空白。 本文将从头开始编写一个指标导出器，将其打包为容器，并将其接入集群，以便 Prometheus —— 最终是 HorizontalPodAutoscaler —— 能够消费这些指标。 指标导出器实际上做什么 导出器是一个小型 HTTP 服务器，只有一个职责：将应用状态以文本形式暴露在 /metrics 端点上。 Prometheus 定期抓取该端点，存储时间序列数据，并使其可用于查询、告警和自动扩缩容规则。 在某些情况下，你可以直接在应用中添加监控 —— 嵌入 Prometheus 客户端库并从同一进程中暴露 /metrics —— 而不是运行单独的导出器。 当数据源位于应用外部或你无法控制应用代码时，独立的导出器更有意义。 Prometheus 期望的格式是纯文本 —— 每行一