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演讲人:参与者
演讲人:开发者们
演讲人:王晓野(亚马逊云科技大中华区产品部技术总监),科技捕手(B站UP主),檀东东 Tango(B站UP主)

综合泄露代码片段中呈现的架构调整、硬件优化与全新处理机制来看,“MODEL1”似乎绝非简单的版本迭代,而是一次全方位的架构重构。

世界上“最聪明”“最有野心”的人聚集在一起,不断提高武器创新和部署的效率。

本文介绍了阿里云 Quick BI 如何通过技术架构跃迁、结合大模型的突破实现从传统 BI 到 AI 驱动的智能 BI 的跨越式进化。并重点解析领域大模型与 BI 引擎的协同设计、NL2SQL 算法调优与架构演进、AI + BI 在场景落地实践过程中的技术权衡,为行业提供可复用的技术范式。

两位开源大佬正面硬刚:一个说“人类不写了”,一个说“AI 天天用,但目前阶段手写更能打”

Microsoft 正式将 XAML Studio 开源并纳入 .NET Foundation,这款诞生于 2017 年的 XAML 原型工具迎来社区共建的新阶段。

可视化页面搭建技术在业界已相当成熟,几乎每个前端团队都会建设一套页面搭建系统,它显著提升研发效率与交付速度,已成为业务快速迭代与规模化生产的关键基础能力。

Google 发布 Universal Commerce Protocol(UCP),这一开放标准旨在让 AI 购物代理实现从选品到支付的端到端自动化,并重塑全球零售生态。

GitLab 18.8 发布,Duo Agent 平台正式 GA,覆盖规划、开发、安全与交付,推动 AI 贯穿软件全生命周期。

Code Interpreter(代码解释器)模式成为 Agent 开发的热门方向。

数字公告板提供商 Pinterest 发布了一篇文章,解释了其新平台 Moka 在大规模数据处理方面的未来蓝图。该公司正在将核心工作负载从老化的 Hadoop 基础设施迁移到基于 Kubernetes 的系统上,该系统运行在亚马逊 EKS 上,以 Apache Spark 作为主要引擎,并即将支持其他框架。

新场景产业创新大会。趋势、破解落地难题,为您提供决策的一手洞察。1 月 28 日,北京中关村,期待与您共筑未来!

战略发起“年度十问”,共同见证企业数智化变革的关键时刻。

开源地址:https://x.com/XEng/status/2013471689087086804

一篇不需要 AI 来总结,可以逐字阅读的文章。

据统计,近五年来我国算力产业规模年均增速超过 30%。

“通用性不再是主要瓶颈,部署中的任务集熟练度和可靠性才是决定机器人能否真正落地的关键。”

微软已将其模型上下文协议(MCP)对 Azure Functions 的支持提升至一般可用性,标志着向标准化、身份安全的代理式工作流程的转变。通过集成原生 OBO 认证和流式 HTTP 传输,本次更新旨在解决历史上阻碍 AI 智能体访问敏感下游企业数据的“安全痛点”。

低价趋势 2026 年将延续,核心原因是市场远未饱和。

问题的焦点转化到可泛化到评估奖励方案设计上。

Mistral 近日发布了其光学字符识别(optical character recognition,OCR)模型的最新版本,Mistral OCR 3,该版本专注于在多种文档类型上实现更高的精度,包括手写笔记、表单、低质量扫描件以及结构复杂的表格。

的投资回报远超预期?41%!在企业中实现真正落地的关键之年。 将迎来爆发式增长与颠覆性普及。尽管技术进步显著且持续加速,但这一年的更深层意义在于,它重塑了我们对技术可行性的理解。

Django 6.0 正式发布,为开发者带来前沿特性,比如,内置的任务框架、通过内容安全策略(CSP)增强安全性,以及支持模块化设计的模板局部(template partials)。此版本兼容 Python 3.12 至 3.14,在简化 Web 应用开发的同时,延续了 Django 对简洁与高效开发的追求。加入这场革新,共同见证 Django 如何重塑现代 Web 应用开发的格局!

面向未来,我们正在支持统一的事务型与分析型工作负载,让开发者能够在坚实的技术基础之上构建各种由 AI 驱动的应用。

技术领导者面临的挑战超越了个人贡献者的范畴:需要与业务部门就投资决策达成共识,处理系统层面的问题,开展人才培养,并持续跟进不断演变的代码库。

“跨部门工作简直是一场噩梦”。

过去一年,编码 Agent 的变化速度,已经快到让人很难用“功能升级”来形容。

“世界上不会再出现第二个我这样的 CEO 了。”近日,英伟达联合创始人兼首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)在一场私人访谈中这样说道。

来 D2,分享你对 AI 时代终端技术的独到见解,共同定义下一个二十年的生产力!

Cursor 推出了一种新方法,用于减少发送给大语言模型(LLM)的请求上下文的大小。这种方法名为动态上下文发现(Dynamic Context Discovery),它摒弃了以往在请求开始时就包含大量静态上下文的做法,转而让智能体(agent)按需动态检索所需信息。这种方式不仅显著减少了 token 消耗,也避免了将可能令人困惑或无关的细节混入上下文。