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本文介绍了CRAWO，一个用于跨异构边缘基础设施的AI流水线自适应工作负载编排框架。它采用控制循环模型和基于Kubernetes的实现，以改善工作负载分布并减少对集中式云处理的依赖，并在车辆监控场景中进行了演示。
本文解释了 fenic 为何以及如何使用 Rust 表达式插件来扩展 Polars，以在引擎原生执行文本操作（分块、提示模板化、模糊匹配等），从而避免 Python UDF 的性能和组合问题。
Google 宣布使用 ADK 和 Agent-to-Agent (A2A) 协议构建跨语言多智能体 AI 流水线，并在 GitHub 上提供了开源的合同合规多智能体引擎。
本文讨论了在智能体视频管道中将Gemini Omni的编辑模式用作确定性转换步骤，从而无需完全重新生成视频即可实现可复现的状态变化，提升成本效益和速度。
Google发布Gemini 3.1 Flash-Lite，这是Gemini模型的轻量级版本，专为高容量AI流水线设计。