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演讲人:吴俊杰
演讲人:马可薇、王搂、郝栩彬
演讲人:顺丰集团CIO 刘潭仁、深信服科技CIO 宋东林、极客邦创始人&CEO 霍太稳

当智能变得足够便宜、足够普及之后,AI 将如何重塑社会、产业与个体生活。

芯片老兵带队、不复刻 CUDA,燧原科技加速 IPO。

本文为 Java 近期新闻,内容涉及:JDK 27 进入收尾阶段、JDK 28 专家组、GlassFish、Infinispan、Kotlin。

“过去制作一条 AI 短片至少要耗时一周以上,如今借助 OiiOii,8 分钟的成片仅需 1-2 天即可高效完成。”

本期技术前线邀请蚂蚁集团、东方财富、摸象大数据四位技术专家,系统分享智能体在银行营销、保险产品解读、投研分析与多智能体交易框架中的真实落地经验,提供可直接复用的工程化方法论与最佳实践。欢迎报名,并参与交流。

微软宣布正式上线基于 Azure 的平台 Microsoft Discovery ,旨在将自主 AI 代理团队部署到科学和工程研发工作流中。

HashiCorp 发布 Terraform 1.15,回应了 Terraform 社区中多项长期存在的诉求。

在 Build 2026 大会上,微软推出了 Azure Logic Apps Automation ,这是一个全新的 SKU,作为托管式 SaaS 服务在 auto.azure.com 上提供。

Swiggy 详细介绍了其基于 OpenSearch 构建的自动补全实时机器学习排序系统。该架构将候选召回与排序分离,使用特征存储提供实时信号,并引入学习排序模型以提升相关性。新方案在满足严格延迟约束的前提下,取代了启发式排序,同时支持基于用户行为信号持续更新模型。

本文将站在资深研发的视角,分析为何 HTML 和 Markdown 都无法承载 Vibe Officing 工作方式,并给出基于 OOXML 的解决方案。

接下来这 12 个月,我们会学到更多东西。会有新的好主意,也会暴露更多让我们担忧的东西:过载、技能退化等等。

“拿着旧地图,找不到新大陆。”

对苹果公司而言,这是一个“证明自己”的时刻。

AI 代码生成率从 0 做到 30%+,83% 的研发人员开始使用 AI 工具,个人体感提效 20-40%

我们希望通过一个 MCP 服务器,把一个基于 100 万家企业档案构建的 B2B 情报平台暴露给 LLM 客户端,让用户可以直接提出“查找德国 50 到 200 人规模的 SaaS 公司”这类请求并在 LLM 客户端中获得结果。工程上的核心问题在于,如何在保证该流程可用的同时,避免把 LLM 与生产数据的连接变成不安全的通道?

在企业 AI 新时代,衡量一个平台价值的标准不再是它拥有多少功能,而是它能够以多快的速度带来业务成果。要兑现这一承诺,仅有软件层远远不够,还需要一个高度整合的合作伙伴生态系统。

本演讲源自蚂蚁数科企业级 AGI 转型的真实实践。面对 " 多产品、多场景、组合交付 " 的 ToB 复杂度挑战

OpenAI 多款模型及 Codex 在调整独家云合作一月后正式登陆 Amazon Bedrock,定价、计费模式迎来调整,GPT-5.4 成为首个入驻 AWS 政府云的 OpenAI 模型。

本次分享从高效端侧视角出发,梳理技术演进与产业动向,探讨如何让智能更贴近用户与设备,在合规与体验之间取得平衡,并支撑多类终端与应用场景的规模化落地。

本文分析了 AI 推动网络钓鱼向自动化、规模化演变的过程,阐述其在钓鱼全流程中的作用,并介绍了融合技术、流程与人员意识的分层防御策略。

如今,品牌相关性由我们看到什么、听到什么来定义。从短视频社交片段中高能量的“Vibe”,到体育赛事直播中的战略精准度,企业所生成的最具影响力的数据,早已不再只是文本,而是视觉、声音,以及简单来说,那种 Vibe 的综合体。

企业聘用 FP&A 团队,是为了分析经营表现、检验计划的合理性,并帮助管理者做出决策。但很多时候,这项工作中相当大的一部分却耗在了流程性事务上:从 ERP 提取实际数据、统一会计科目表、映射至预算模型、核对入账时点与重分类,以及在每次关账时重新搭建同一份工作簿。

MiMo Code 现在暴露出了一批早期产品问题

大模型是否会沦为有量无价的卖水生意、Scaling Law 是否已经失效、开源闭源差距是否只剩 6 个月,三位嘉宾从学术研究、技术创业和产业落地三个维度给出了集体反驳与独家判断。

Azure API Management 上线统一模型 API,实现多后端模型接口统一适配;内容安全防护拓展至 MCP 调用与智能体通信场景,同时升级词元指标,支持跨厂商统计多类型词元消耗。

最好的 Agent 平台,必须建立在最好的数据平台之上。

Uber 近日介绍了一套高吞吐量账本处理系统,用于解决其分布式账务基础设施中单个账户持续遭遇高并发写入的问题。这类问题通常出现在大量更新请求集中落到同一个账户上的场景中。当更新频率持续升高时,传统“一次请求对应一次事务”的处理模式很快会触及性能瓶颈。根据 Uber 工程团队介绍,这套新系统在满足严格一致性和审计要求的前提下,能够实现单个账户每秒 30 次以上的更新处理能力。

奇遇旧金山收官篇,我们来到 Snowflake 硅谷总部,在真实的工作现场里,重新理解 AI 时代的 Builder:技术如何被构建,价值如何被验证,连接如何让创新继续发生。