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8 月
21 - 22
2026
AICon人工智能开发与应用大会|深圳
Agentic AI|Agentic UI|AI 工业化落地|AI 工程化与极致效能
🔥即将开幕~
10 月
22 - 24
2026
QCon全球软件开发大会|上海
Al Agent |Vibe Coding|智能可观测|推理基建|模型攻防|AI x创造力
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12 月
18 - 19
2026
AICon人工智能开发与应用大会|北京
多智能体协同|模型推理优化|AI 原生数据架构|可信 AI 与治理|具身智能与物理 AI
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10 月
24 - 25
2026
AIGen 原住民大会(免费)
一场属于 AI 原住民的年度聚会 聚焦 AI For Work 与 AI For Life
10.24-25 杭州 火热报名中~

演讲人:阿里云数据库产品事业部负责人杨辛军、数据库产品管理与技术架构部负责人王远
演讲人:张栋、林道正、刘旭
演讲人:张鑫、王仿、任磊达

Angular 发布 v22 版本,其中包含 API 稳定性优化、模板易用性改进以及面向 AI 编码智能体的新工具。

Snowflake 提供了一整套 AI 成本治理能力,而且这些能力都可以通过 SQL、Snowsight,甚至直接在 CoCo 里完成管理。总体思路始终是三步:先看清成本花在哪里,再优化默认运行方式,最后在需要时设置强约束。

随着大语言模型(LLM)重新定义软件开发的边界,Linux 生态系统正面临着法律风险、技术完整性和哲学纯粹性交织的复杂局面。

Agent 真正跑起来之后,该补的工程课一门也少不了。

SeedRealtime 定义了能做什么,而火山引擎 MMT 决定了用户能不能真正感受到这些能力。MMT 在三个核心环节完成了提升。

Stripe 工程团队最近介绍了他们如何通过将全球基础设施建模为图,来实现数据库故障恢复的自动化。

北京时间 8 月 16 日 23:59,随着赛道一(新智基座)、赛道二(无界应用)、赛道三(前沿探索)初赛作品提交通道关闭,世界人工智能开源大赛(GOAI)赛道一、赛道二、赛道三的初赛作品征集告一段落。赛道四(具身未来)仍处于报名及作品提交阶段,截止时间为北京时间 8 月 20 日 23:59。即日起,GOAI 的初赛评审工作全面启动,专业评审团队将对来自全球的 2899 个参赛项目进行综合评估,围绕技术创新、开源贡献与应用价值等维度展开首轮遴选。

在完成真实任务的过程中理解产品。

GitHub 在 2026 年上半年上线一批 npm、Actions 供应链安全更新,多数直接更改默认配置强制生效。

模型不能解决所有问题

Cloudflare 发布 Precursor 客户端行为分析引擎,通过持续监测用户鼠标、键盘等会话行为识别高级爬虫与 AI 智能体。

Dario 突然谈“AI 信任危机”:真正让人不信任的,可能不是 AI,而是造 AI 的人。

本次分享拟围绕健康险产品创新、智能承保、智能理赔三大核心场景,系统展示 Agentic AI 技术在普惠健康保险领域的创新实践与落地成果

在 Snowflake,我们一直在从底层重新思考成本管理,不只是为了跟上 AI 驱动工作负载的节奏,更是希望把 AI 本身变成成本治理机制的一部分,让治理变得更聪明、更快,并且让更多人都能用得起来。本文讲的就是这两件事:一方面,我们把 AI 嵌入成本管理工具,让它更强大;另一方面,我们也提供了一组治理原语,帮助你把自己的 AI 投资控制在可预期范围内。

AI、大规模数据分析、Serverless 等新工作负载,正为数据库领域带来新的变化。

npm 上线分阶段发布功能,软件包对外开放安装前必须经过维护者人工审批。

长期规划是财务团队最重要的工作之一,但它同时也是最难规模化的一项工作。于是,和很多公司一样,当业务规模超出现有工具能力时,我们做了财务团队最常做的那件事:构建了一个巨大的 Excel 模型。

多 Agent 和人能不能像团队一样分工、接棒和协作?

一个令人惊喜的模型,一群持续挖掘它潜力的开发者。

事件管理厂商 Rootly 官宣取消长期使用的小 PR 规则,原因是 AI 智能体现已承担大部分编码工作,旧规则不再适用。

围绕 HarmonyOS 7 的新特性与 AI Agent 能力、开发工具的实际体验与局限、鸿蒙与 iOS 和 Android 的技术路线差异,以及生态发展和开发者的下一步选择,InfoQ 与资深全栈工程师、架构师、鸿蒙生态布道师刘光智展开了这次对话。

模型和编码工具正在迅速降低产品开发门槛,做出一个原型已经不再稀缺。真正困难的事情,是找到值得长期负责的客户结果,把 AI 能力嵌入真实业务流程,并让客户愿意持续使用和付费

一次 Tool 调用即使执行成功,也不代表 Agent 做出了正确且获授权的业务行动。

Instacart 推出 AI 事故响应系统 Blueberry,在生产故障发生时为值班工程师补充信息、推断故障根源,以此加快线上问题排查处理速度。

数据库是否能支撑这种混合模型环境?

Dropbox 推出了一套新的工程实践,通过 Model Context Protocol(MCP,模型上下文协议) 和内部知识系统 Dash,将安全设计产物直接连接到代码审查工作流中。这一方案旨在解决大型工程组织中长期存在的一个问题:安全要求通常会在设计评审阶段确敲定,但直到更后期的代码审查阶段才会真正得到验证和落实,而此时参与审查的工程师往往已经缺少完整的设计上下文。

通信开销是大模型训练和推理中不可忽视的性能瓶颈

Netflix 介绍了将 LLM 推理引入其内部服务平台的生产实践经验,涵盖了支持不同模型规模、硬件需求以及快速演进的推理引擎所带来的挑战。