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从桌面到企业:DGX 双系统搭配 NemoClaw,打造自主智能体全流程开发平台
从桌面到企业:DGX 双系统搭配 NemoClaw,打造自主智能体全流程开发平台

NVIDIA 通过 DGX Spark 与 DGX Station 将数据中心级 AI 算力下沉至桌面环境,配合 NemoClaw 开源栈提供的安全运行时,为企业构建自主 AI 智能体提供了合规、可控、可扩展的技术底座。

统一架构搞定 TP+AP 混合负载,TDSQL-B实时分析引擎三大核心价值一次讲清
统一架构搞定 TP+AP 混合负载,TDSQL-B实时分析引擎三大核心价值一次讲清

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兼容 HBase 不裁剪,TDSQL Boundless 性能拉满
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多模态能力拆解,揭秘TDSQL Boundless的四大关键点
多模态能力拆解,揭秘TDSQL Boundless的四大关键点

多模态能力拆解,揭秘 TDSQL Boundless 的四大关键点

TDSQL Boundless:AI时代的多模态数据库
TDSQL Boundless:AI时代的多模态数据库

在 AI 与数据分析处理技术深度融合的今天,企业数据生态正经历一场深刻的变革。传统数据库架构往往针对特定数据类型设计——关系型数据库处理结构化交易,NoSQL 应对海量半结构化或非结构化数据,而向量数据库、全文检索等则服务于更垂直的场景。

AI 编程正在终结框架时代
AI 编程正在终结框架时代

我们终于可以摆脱所有那些中间层工作了。

“Claude Code 这条路线错了”!元老级 AI 大师 Jeremy Howard 开炮:马斯克和 Dario 根本不懂现代软件工程
“Claude Code 这条路线错了”!元老级 AI 大师 Jeremy Howard 开炮:马斯克和 Dario 根本不懂现代软件工程

“所以我觉得这就是在把企业和员工往被淘汰的绝路上推。无法理解现在竟有这么多大公司的高管在推动这种做法,简直令人惊讶。”

每天审200个PR、每月3000个Issue?智能体开始并行写代码,人类可能成最薄弱环节
每天审200个PR、每月3000个Issue?智能体开始并行写代码,人类可能成最薄弱环节

智能体循环其实没那么复杂。

手工软件工程师的时代已经结束!一位连续创业CTO的判断
手工软件工程师的时代已经结束!一位连续创业CTO的判断

AI 不会消灭工程师,但会重新定义工程师。

Apache Doris在易车AI +实时湖仓技术架构的落地实践
Apache Doris在易车AI +实时湖仓技术架构的落地实践

目前易车已基于 Apache Doris + Paimon + Hive 构建了湖仓一体化数据平台,实现架构收敛统一。

重塑 AI Agent 架构:摒弃“上帝 Prompt”,基于状态驱动与多智能体协作的复杂旅游规划实践
重塑 AI Agent 架构:摒弃“上帝 Prompt”,基于状态驱动与多智能体协作的复杂旅游规划实践

LLM 极其擅长自然语言理解和非结构化数据的抽取,但它绝对不是一个合格的“状态机”或“任务调度器”。

AI 智能体实践评估:基准、框架与经验总结
AI 智能体实践评估:基准、框架与经验总结

本文介绍了在真实环境中评估 AI 智能体的实用方法,阐述了如何结合基准测试、自动化评估流程与人工评审来衡量智能体的可靠性、任务完成度及多步行为表现。文章还探讨了对具备规划、工具调用及多轮交互能力的系统进行评估所面临的挑战。

从提示词到生产环境上线:智能体开发指南
从提示词到生产环境上线:智能体开发指南

在本文中,作者 Abhishek Goswami 分享了一份面向实践者的指南,介绍了构建智能体 AI 应用并在生产环境中进行规模化部署的开发实践,同时提出了智能体应用开发的核心架构模式。

工业级 LLM 数据工程:北京大学 DCAI 团队 DataFlow 框架的架构设计与实践
工业级 LLM 数据工程:北京大学 DCAI 团队 DataFlow 框架的架构设计与实践

大模型行业急需一套具备系统化抽象与工业级可靠性的数据治理基础设施。

谷歌研究人员提出面向大语言模型的贝叶斯教学方法
谷歌研究人员提出面向大语言模型的贝叶斯教学方法

谷歌研究人员提出一种训练方法,通过让大语言模型学习最优贝叶斯系统的预测,使其实现近似贝叶斯推理,重点提升模型在多轮交互中依据新信息更新信念的能力。

Agent 记忆系统在 eBay 支付风控团队的探索与实践|QCon北京
Agent 记忆系统在 eBay 支付风控团队的探索与实践|QCon北京

如何在企业团队中落地 Agent 记忆系统

AI 架构中的 “油水难融” 时刻
AI 架构中的 “油水难融” 时刻

当确定性系统与非确定性 AI 行为相遇,软件架构正面临如同“油水混合”般的挑战。架构师需用意图、治理与系统思维锚定智能系统,本文介绍的 V 型影响画布正是以人类信任为核心、应对这一变革的架构框架。

模力工场 035 周 AI 应用周榜:AI 正在走出通用叙事,进入细分人群与真实场景
模力工场 035 周 AI 应用周榜:AI 正在走出通用叙事,进入细分人群与真实场景

城同时开启!杭州、上海、深圳、广州、成都、武汉、南京、苏州、厦门、青岛、济南、北京均开放报名,分享嘉宾天团已到位;

被逼退的Uber联创,现在下场做工业机器人
被逼退的Uber联创,现在下场做工业机器人

“硅谷 Alpha 男”再次创业,愿景丰富,野心勃勃。

OpenViking x OpenClaw:开箱即用,解决 Agent 的长期记忆困局
OpenViking x OpenClaw:开箱即用,解决 Agent 的长期记忆困局

近期 OpenClaw 在开发者社区中备受瞩目。它赋予了 Agent “看见”和“操作”的能力,开启了自动化复杂任务的想象空间。

GTC 2026发布:矩阵起源 Memoria项目开源——业内首个“Git for Memory” Agent可信记忆框架
GTC 2026发布:矩阵起源 Memoria项目开源——业内首个“Git for Memory” Agent可信记忆框架

随着 OpenClaw、Cursor 这样的 AI Agent 大规模走进应用日常,Memory 的管理正成为制约 Agent 走进现实生产力的最后一道枷锁。今天,在 NVIDIA GTC 这一全球 AI 技术大会的舞台上,矩阵起源 CEO 王龙正式宣布开源其核心 Agent Memory 项目:Memoria。

Moltbook 新规太狠了:Agent闯祸全算人类头上,免责条款拉满!
Moltbook 新规太狠了:Agent闯祸全算人类头上,免责条款拉满!

新条款写道:“使用本服务的 AI Agent 不具备任何法律主体资格。因此,你同意,你将独自对你的 AI Agent 及其任何作为或不作为承担全部责任。”

估值1200亿后Kimi 再扔王牌,新架构爆改 Transformer 老配件,比 DeepSeek 同款还省钱
估值1200亿后Kimi 再扔王牌,新架构爆改 Transformer 老配件,比 DeepSeek 同款还省钱

前后脚都盯上的 “残差连接”,到底是什么?Connection)。论文中提出,此后便成为深度学习领域的标配。

亚马逊云科技为 OpenClaw 提供一键部署,但互联网已有 4 万暴露实例
亚马逊云科技为 OpenClaw 提供一键部署,但互联网已有 4 万暴露实例

亚马逊云科技在 Lightsail 上推出托管版 OpenClaw,与此同时该项目正面临严重安全漏洞。

通过小而具体的行动与轮换主持人,让回顾会议真正发挥作用
通过小而具体的行动与轮换主持人,让回顾会议真正发挥作用

在 伦敦 QCon 大会上,Natan Žabkar Nordberg 提到,团队可以通过定期开展回顾会议,并将重点放在每周 1~2 个具体行动上,从而避免回顾变成单纯的“抱怨循环”。在他的演讲《打造高影响力的软件团队》中,他还指出,可以通过轮换回顾会议主持人来增强团队成员的主人翁意识,因为每个人都会带来不同的视角。对于更大的改进举措,他建议将其视为持续 4~6 周的“实验”,之后由团队投票决定是继续、调整,还是回退,从而确保团队能够真正从实践中学习并持续改进。

AWS 推出 Strands Labs,用于开展实验性 AI Agent 项目
AWS 推出 Strands Labs,用于开展实验性 AI Agent 项目

亚马逊云服务(AWS)推出了 Strands Labs,这是一个新的 GitHub 组织,用于托管与基于 Agent 的 AI 开发相关的实验性项目。该计划与开源工具包 Strands Agents SDK 密切相关,开发者可以借助该工具包使用 Python 或 TypeScript 构建 AI Agent。

深度集成亚马逊云科技与微软生态,以自然语言驱动智能决策 |Snowflake Discover AI 技术实战周 Day 4
深度集成亚马逊云科技与微软生态,以自然语言驱动智能决策 |Snowflake Discover AI 技术实战周 Day 4

借助 Cortex 与 AI SQL 构建自然语言驱动的数据应用体系,并联动 Amazon Quick Suite 与 Microsoft Teams 等生态工具,实现跨平台协作与业务场景深度融合。

打造 AI 就绪型数据基座 & 数据工程与数据科学实战 |Snowflake Discover AI 技术实战周 Day 3
打造 AI 就绪型数据基座 & 数据工程与数据科学实战 |Snowflake Discover AI 技术实战周 Day 3

围绕 AI 就绪型数据体系建设,聚焦统一摄取、数据质量监控与特征体系构建,夯实支撑 AI 持续演进的数据底座。