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演讲人:王一鹏、刘光智、刘英
演讲人:王一鹏、李小雨、司巧蕾
演讲人:延君晨、张昊阳、刘刚、熊飞宇 博士

GitHub 近期公布了一种新的部署安全方案,通过利用 eBPF 来检测并阻止隐藏的循环依赖,从而避免系统在故障期间失去恢复能力。根据 GitHub 在最新工程博客中的介绍,这项技术能够在内核层面对部署流程的网络行为进行监控与限制,确保即便平台部分服务不可用,关键系统仍能够完成更新与修复。

有效衡量基于大语言模型(LLM)的应用性能,已经成为企业采用 AI 技术的关键因素。来自红帽团队的 Legare Kerrison 与 Cedric Clyburn 近日在 Arc of AI 2026 大会上分享了评估与优化 LLM 推理的实用方法。他们讨论了 RAG(检索增强生成)与 Agentic AI 等 AI 应用中不同工作负载的资源需求与成本影响,同时强调了 Requests Per Second(RPS)、Time to First Token(TTFT)以及 Inter-Token Latency(ITL)等指标在应用评估中的重要性。

在基于微服务的 ASP.NET Core 应用中实现 Sidecar 模式。

腾讯混元 3D 生成大模型致力于通过 AIGC 技术重塑 3D 内容生产管线

借助全新的安全概览仪表板,Cloudflare 每日处理超过 1000 万条洞察数据。

这个时代,每个人都在全力踩油门。

随着行业进入 2026 年,DeepSeek 的打法正在发生明显变化。

AI 时代最大的笑话莫过于,大模型夸你很行,你自己当真了。

拓扑变更时担心丢数据?其实有个优雅解法

不止技术!Valkey 火爆背后藏着开源社区的核心密码

编程没有被消灭,它的瓶颈从一处转移到了另一处。问题是——转移到哪了?转移之后,做软件工程的人到底要做什么?

“作为架构负责人,同时仍保持动手实践,这是团队中唯一有效的软件开发方式。”

更值得玩味的是,Chrome 148 版本刚刚悄悄移除了此前版本中“设备端 AI 不会将你的数据发送到 Google 服务器”的声明。连这句承诺都没了,数据去向可想而知。

Cloudflare 最近发布了全新的基础设施,可在其全球边缘网络上运行大型的 AI 大语言模型。

行业中很多时候将 AIGC 等同于文案、图片、视频的生产工具,认为“能生成 = 能落地”。我今天会站在一个偏应用的视角来分享一下我们京东零售在 AIGC 大规模供给落地的一些经验和分享。

Meta 推出了一款新的 AI 驱动的容量效率平台,该平台使用统一的 AI 智能体自动检测和解决其全球基础设施中的性能问题,标志着向超大规模自优化系统的重大进展。

随着模型规模的持续扩张以及在线请求量的爆炸式增长,传统在线 ParameterServer 逐渐暴露出性能短板。

DuckDB Labs 最近正式发布了 DuckLake 1.0,这是一种全新的数据湖格式,其核心设计是将表元数据存储在 SQL 数据库中,而非散落在对象存储的大量文件里。

判断一个 AI 到底在想什么、知道什么、隐瞒什么。

Confluent 在 Apache Kafka 中引入了一种新方法,将模式 ID 从消息有效载荷移至消息头部,旨在简化模式治理和演进。

LinkedIn 推出统一集成平台,整合各分散系统的招聘数据,统一标准、提升数据质量、提速合作伙伴接入,为下游 AI 应用提供底层支撑。

“Dario 和我都很清楚,我们不需要在所有事情上意见一致,也仍然可以保持礼貌、继续合作。我们能把这些事情分开。”

Broadcom 宣布将其 Kubernetes 原生备份、恢复和迁移项目 Velero 贡献给云原生计算基金会 (CNCF) 作为沙箱项目。

DoorDash 工程师 Matheus Gois 表示,结合 Copilot 以及强大的可靠性保障措施,DoorDash 将他们基于 iOS XCTest 的测试套件迁移到了 Swift Testing,快速、安全地完成了一个大型测试套件的现代化改造,并获得了可度量的性能提升。

自本轮大模型技术爆发以来,Agent 得到了广泛关注。进入 2026 年后,伴随 OpenClaw 的现象级爆火,Agent 更是彻底破圈,进入了更广阔的大众视野。同时,如果说以往的 Agent 更多用于 Demo 或一些相对定制的场景,那么经过最近一年 Agent Skills 等技术的出现和逐渐成熟,如今的 Agent 已经可以处理更多的实际场景,可以认为 Agent 应用形态的时代可能即将到来。

本次演讲将系统阐述快手在推荐系统算力池化方向上的思考与实践

C 端验证心智,B 端深度嵌合