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现场干货回顾
10 月
30 日
2026
模型与MaaS服务专场
腾讯全球数字生态大会 「模型与 MaaS 服务专场」火热报名中
一起解锁腾讯云 MaaS 新能力
演讲人：王一鹏、杨皓然、宾哲、林自达、周俊杰、张军
演讲人：吴子奇、杨凯、李峥峰、张忻正
演讲人：贾寒冰、王巍巍、王一鹏
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千问蒋冠军：Personal Agent技术框架，需要模型、记忆与生态协同推进
千问更加重视任务执行的稳定性。
从 Harness 到 Loop：真正决定 Agent 落地的，从来不是更强的模型
Harness 解决“Agent 怎么把任务完成”，Loop 解决“Agent 怎么越变越强”。
GitLab 19.4 发布，新增目标驱动型智能体，强化成本控制
GitLab DevSecOps 平台 19.4 版更新，为 GitLab Duo CLI 增添目标驱动模式、三款托管开源大模型、扩展 MCP 工具并细化 AI 成本控制。
Xcode 27.2 推出对智能体友好、有效减少合并冲突的 JSON 项目配置格式
苹果推出全新 JSON 格式 Xcode 项目配置文件，替代传统 plist 格式。
实测小艺 Work：从全媒体运营到深度研究的完整体验
openjiuwen 加持的小艺 work，能否参与编辑部日常任务
决策模型也有专用推理引擎了：StartLux 开源 Prism，单卡最高提速 5.3 倍
从模型到推理引擎，专用优化正在成为新的竞争方向
讯飞发布新一代端到端交互模型：语音大模型调用量暴涨20倍，端侧已实现约70%云端能力
“未来约 60% 的应用可以在本地完成，30% 通过端云协同解决，剩余约 10% 的高复杂度任务交给云端大模型。”
Foresight AI 正式可用，Gremlin 将智能体引入可靠性工程
Gremlin 推出智能体产品 Foresight AI，可分析服务潜在故障、提供优化建议并复测验证修复效果。
上下文语言模型：通过自主管理上下文提升性能、降低计算成本
Meta、MIT 与华盛顿大学研究者提出 CLM（上下文语言模型），该方法可让语言模型自主管理、编辑自身上下文。
DeepSeek千亿融资逼近收官：结盟完美世界、中芯聚源等产业资本，募资翻倍押注具身智能
游戏、算力、芯片等产业资本悉数入局
又一国产决策模型发布：面向企业高频判断任务，23 项开源基测准确率超过微软和 JEV
LingDT-Decision-1.0，提供 4B 和 27B 两个参数规模版本。
企业 AI 越用越复杂，如何用一个 Gateway 管好模型、Agent 和成本？｜ 技术趋势
Cortex AI Gateway 是 Snowflake 面向企业 AI 基础设施打造的集中式控制平面。它通过单一端点提供受治理的模型推理、动态模型路由、MCP 工具治理、可观测性、安全护栏和成本控制能力，让平台团队能够统一查看组织内所有 AI 客户端和 Agent 的运行情况。
面向 Qwen 系列模型线性注意力的高性能优化实践
自 Qwen-3.5 采用混合注意力结构以来，Qwen 系列模型的线性注意力层 GDN 在训练与推理中的开销日益显著。基于 TileLang 的高性能线性注意力算子库 FlashQLA 显著优化了预训练与端侧推理效率，本文为其背后的技术实践揭秘。
Cloudflare 两个月两改追踪定价，开发者该如何控制成本？
Cloudflare Traces 将代理层转换为 OpenTelemetry Span，并引入按数据量计费的新模式。
企业有需求，FDE 团队有能力，为什么 AI 项目仍难落地？
AI 落地卡住的地方，从来不是技术，是信任和信息。
AI把整个软件生态打成筛子，全栈开发者的至暗时刻
当你引以为傲的全栈技术栈彻底沦为“漏洞全家桶”，赛博大逃杀真的开始了。
与 Redis 分道扬镳两年后，Valkey 不只要做缓存：单进程吞吐破百万，Rust 统一客户端底座
畅谈 Valkey 的演进，以及超越缓存的未来应用。
GitHub 通过 AI 辅助重构，将 Copilot 运行时迁移至 Rust
GitHub 借助 AI 辅助重写，把支撑 Copilot CLI、Copilot 应用及 Copilot SDK 的运行时从 TypeScript/Node.js 迁移至 Rust，改写代码超 80 万行。
Shopify 将 Checkout Blocks 升级为 Polaris Web 组件，包体积最高缩减 85%
Shopify 介绍了 Checkout Blocks 的重构：把五个高流量结账 UI 扩展，从 React 与旧远程 UI 桥迁移到使用 Preact 和 Polaris 网页组件的 remote-dom。
从固定规格到按需分配：Snowflake 自适应计算的底层逻辑 ｜ 技术趋势
本文将深入解析自适应计算（Adaptive Compute）如何实现这一目标：共享计算资源、按查询动态调整计算规模、用两个属性取代原有的 15 个以上配置项，以及支撑这一切的准入控制机制。
豆包工作上线 IGA Pages 插件，一句话让网页变得可分享、可共创
IGA Pages 能够把豆包工作做出来的页面，一句话变成可以分享、可以共创的在线链接。本文用一次真实的北京红叶行程，看两个 Demo 分别怎么落地。
AWS Lambda推动无服务器向长时间运行的工作负载发展
AWS Lambda 现在允许在 Lambda Managed Instances 上运行的函数执行时间长达 90 分钟，是此前 15 分钟上限的 6 倍，这进一步模糊了 Lambda 调用与传统服务器之间的界限。传统同步请求的超时限制则保持不变。
对话亚马逊CTO：仍在招聘初级工程师，关注中国开放模型
新人进入团队后，不光是要写代码，还要学习与别人协作，理解复杂系统，以及判断哪些 AI 生成的代码需要仔细检查。
从试点到规模化落地：制造业领导者如何推动 AI 应用并赢得高管层支持 ｜ 技术趋势
电子书《迈入智能体 AI 时代：制造业领导者实践指南》从执行层面阐述了 AI 转型的关键路径：治理方面的洞察、四阶段路线图，以及领先制造企业正在采用的投资提案框架，帮助企业从数据分散走向自主运营。
对象存储正在“吃掉”Kafka？Cloudflare 用 R2 重做事件流
Cloudflare K2 基于 R2 对象存储构建事件流，生产端延迟约一秒。
金融智能分析本体：四大核心要素与五条建设路线
本文围绕两个问题展开：本体由哪些核心要素构成？行业有哪些建设路线、如何选型？
欧洲专家：追求 100% 技术主权，是一种天真的想法
与会嘉宾：技术主权需要选择权、技能和支持。
推动 AI 规模化落地的三大经验：来自公共部门领导者的实践洞察 ｜ 技术趋势
本文将深入探讨公共部门领导者分享的三条经验，了解如何弥合 AI 价值差距。
代码迁移准确率从 5.4% 飙至 97.9%！OpenAI 挑战 COBOL，几十年的老系统真能交给 AI 了？
AI 编程开始啃最难啃的遗留系统。
PingCAP 遭大规模数据泄露！黑客声称窃取 10.6TB 数据，涉及 18 万条组织记录
客户云密钥是否泄露成焦点
Synthesia CEO：LLM已能通过聊天完成整段视频制作
PyTorch 推出 AI Playground Home Agent，手机可远程启动本地工作流
Intel 与 AMD 通过 oneDNN 统一 PyTorch 的 x86 CPU 优化
Google与Meta合作开源TorchTPU，为TPU提供原生PyTorch后端
PyTorch称开放性引领AI未来，Google与Amazon新增原生后端
stephzhan 启动早期 AI 基金，押注非共识方向
SandbaseAI 推广活动：免费使用 MiniMax M3.1 Flash 构建城市 Remix 作品
Microsoft 将 Fabric IQ 定位为受治理业务上下文方案
前OpenAI产品与科学负责人Kevin Weil创立Warp Sciences并完成2.15亿美元A轮融资
MiniMax M3.1 Flash在Modular Cloud首日上线
MiniMax宣布TokenSpeed实现对MiniMax M3.1 Flash的Day-0支持
RunAnywhereAI 推出 Wally 模型目录，7 个新开源模型上线
Astra 的 agent harness 让智能体从以往运行中学习
MiniMax M3.1 Flash模型权重开源，Together AI同步上线
NVIDIA 祝贺 MiniMax M3.1 Flash 428B 发布，Vera Rubin 实现 Day 0 支持
METR：5月至7月约10%可监控Codex内部流量未被检查
MiniMax M3.1 Flash 权重开源，Together Compute 首日提供托管服务
NVIDIA NeMo 为 MiniMax-M3.1-Flash 提供 day-0 微调支持
MiniMax M3.1 Flash 发布，Day 0 支持 SGLang
MiniMax 与 Inferact 合作推进模型生产推理并回馈 vLLM
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SAP
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Snowflake 中国专区
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Intel 专区
金融数据库国产实践：从能用到好用，腾讯云 TDSQL 成功案例精选
本白皮书共汇集了 14 个金融领域典型实践案例，覆盖了多个金融核心场景，便于你“找同类”—— 城商行、股份制银行、农信体系、保险、券商等不同主体，对稳定性、并发特征、迁移窗口与治理能力的要求并不相同。
2026 年 AI 与数据发展预测
智能体 AI (Agentic AI) 的崛起，将重塑企业的形态，亦将锻造一代新型的从业者。
生成式 AI 的投资回报远超预期
生成式 AI 行之有效。在我们调研的全球 1900 位企业与 IT 专业人士中，57% 已部署生成式 AI 解决方案。当问及应用成效时，92% 的受访者表示不仅对成果满意，且投入成本已完全收回。
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