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演讲人:王小东,董纪伟,徐小磊,欧阳天雄
演讲人:莫子皓,段然,赵维奇
演讲人:吴云,蓝师师,张瀚元
应聘硅谷顶流 AI 公司?面试先在 8 小时内现场造个“Devin”,通不过连 996 的资格都没有
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会(北京站)上,小红书混合云资源管理负责人梁啟成分享了《小红书 FinOps 实践:云成本优化与资源效率提升之道》,重点介绍了小红书的 FinOps 通过技术优化手段提升资源使用效率,每年节省数亿成本的实践经验。
年特别贡献人物”榜单正式揭晓。人才培训赛道的行业影响力。时代企业人才发展的现实路径。霍太稳在交流中分享了极客邦科技在 AI 赋能业务与人才发展方面的实际经验。
Crossplane 2.0 发布,拓展了从云基础设施管理到应用与基础设施协同编排的能力,引入命名空间优先架构与声明式运维操作,提升平台工程效率与多租户支持。
“推理模型的训练方法探索得可能还不充分”
通过配置个人规则,可以避免重复输入相同的要求。例如,希望模型默认遵循程序员的最佳实践,生成简洁、解耦的代码,而不是冗长的实现。配置规则后,模型生成的代码会更符合个人编码习惯和标准。
谷歌云近日宣布推出数据安全态势管理(DSPM)新功能的预览版,该服务为用户提供数据安全、隐私,以及合规性的端到端治理方案。
Grok Code Fast 1 的到来标志着单一、昂贵的 AI 模型是唯一可行方案的时代的终结,并开启了一个战略性、多模型协同的新时代。
今天,行业已经普遍清醒地看到,大模型在处理复杂、多步骤任务时,依然更像是一个“被动”的工具。从一个“听话”的工具,进化为一个能够自主规划、决策与行动的“智能体”(Agent),真正融入并驱动复杂的业务流程,释放更大价值。
本文主要探索使用 TRAE + Figma MCP 实践 iOS Native APP 开发进行 UI 还原。
“Token 连续性假说站不住脚”
目前 CentOS 已停服,这将极大威胁业务系统底座安全,业务应用和数据的可靠性,安全性风险激增。
Lambda 响应流最大 payload 从 20 MB 提升至 200 MB,显著简化大数据量直接响应流程。
当 NL2SQL 从 Demo 走向生产,关键不在“更大的模型”,而是“更干净的数据底座 + 更小的专用模型 + 更可控的工程化流程”。
面向智能体的 AGENTS.md 正在兴起,GitHub 上已有超过 20000 个代码库采用了这种格式。
在发布 Remix v2 两年之后,Remix 团队最近宣布正在开发 Remix v3,并提出了一套新的原则来指引其发展路径。
在人工智能发展的今天,结合大模型,使用 GenAI 可以让我们得到唯一的搜索答案,而不是传统的搜索引擎提供的多页面的搜索结果。由于企业数据或私有数据在每时每刻都在生成。大模型在缺乏上下文的情况下使用大模型来进行推理,在很多的时候会产生幻觉,因为这些知识不存在于大模型中。
未来,云知声将持续依托 Atlas 基础架构,积极推动通用大模型底座、专家级大模型与 Agent、端侧大模型及芯片优化等技术演进,及行业知识与数据飞轮构建。
千问大模型团队开源图像基础模型 Qwen-Image,在多项基准测试中均取得了超越其他模型的卓越表现。
Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 在欧洲开源峰会的主题演讲中深入探讨了大语言模型的现状与未来。
有一件事儿,让众多企业持续投入了一百多年:让数据变得更有价值。最终,更复杂的统计方法、更炫酷的可视化报表出现了,伴随而来的是更庞大的数据团队。
在 8 月 28 日召开的 2025 百度云智大会上,千帆企业级 AI 开发平台迎来了新升级,发布了 4.0 新版本。升级后的千帆,核心关键词是 Agent——为开发者一站式提供 Agent 开发所需要的模型、Agent 编排、数据和企业级服务等能力。
黑猫白猫,能抓老鼠就是好猫:“开源”才是真正的杀手锏。
围绕人才培养、产学研合作、未来数据库发展方向三个方向展开讨论。
事务是数据库系统中的核心概念,是支撑在线交易顺利进行的关键技术。事务 ACID 特性中的“隔离性”要求并发事务互不干扰,以防止上层业务产生数据异常。
TXSQL 实现了高达 7 倍的性能提升,同步场景下性能提升更明显
首先,探讨基于大模型技术的查询生成技术。其次,探讨基于深度学习的前沿查询优化技术。最后,对未来发展趋势进行展望与讨论。
谷歌 DeepMind 推出了 AlphaEarth Foundations。这是一个 AI 模型,旨在将大量地球观测数据整合到一个统一的数字地球表示中。该系统被描述为像“虚拟卫星”一样运作,能够处理数以拍字节计的多模态输入。
Instacart 重新设计了其搜索基础设施,用 PostgreSQL 替换了 Elasticsearch,将基于关键词的检索和基于嵌入的检索整合到了一个系统中。通过将目录和搜索数据整合到 Postgres 中,该公司旨在简化操作,减少数据同步开销,并提高搜索结果的精确度和召回率。
生成推荐参数配置。评估参数配置性能。调整优化模型。