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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
阿里云 CIO 首次系统复盘:大模型落地的 RIDE 方法论与 RaaS 实践突破
AWS 近日宣布其新一代第八代内存优化型 Amazon EC2 R8i 与 R8i-flex 实例正式上线,两项实例均搭载了 AWS 平台独占的定制版英特尔 Xeon 6 处理器。
9 月 1 日起,《人工智能生成合成内容标识办法》正式施行,所有 AI 生成的文字、图片、视频等内容都要“亮明身份”。
自从 ChatGPT 和其他 LLM 席卷全球以来,我一直在阅读、推测、写作和讨论 LLM 可能如何改变我们设计软件的方式。我们都知道,LLM 正在戏剧性地改变软件开发的世界。
Claude Opus 4.1 在多文件重构、推理稳定性和安全性上有显著提升,SWE-bench 验证成绩提升至 74.5%。
JDK 25 是 JDK 21 之后的下一个长期支持(LTS)版本,目前它已经发布了第二个候选版本,其中以 JEP 的形式包含了 18 个新特性,它们可以分为四类:核心 Java 库、Java 语言规范、安全库和 HotSpot。在本文中,我们研究了 JDK 25,并预测了 JDK 26 已经包含或可能包含的特性。
亚马逊云科技最近发布了 Kiro,这是一个新的 VS Code fork 分支,致力于帮助开发者超越氛围编程并解决它的一些缺点。
如何让机器人为自己高效工作?
作为一名编程小白,我将完整记录通过 TRAE 等 AI 工具开发微信小程序的全过程,涵盖需求发现、功能构思、UI 设计、代码实现四个阶段。这是一次真实的实践分享,希望我踩过的坑和总结的经验能为你提供参考。
未来,伴随国家政策持续落地与教育数字化进程加速,网易有道将进一步深化大模型与教育场景的融合创新,推动“大规模因材施教”从理想走向现实,为中国教育高质量发展注入新动力。
在 GenAI 时代,数据不再只是用来查询和分析的资产,而是构建企业专属 AI 应用的基础。只有构建统一、多模态、AI-Ready 的数据底座,企业才能真正释放 AI 的潜力,实现智能体的持续进化与业务的高效增长。
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。