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QCon特别报道 | 大模型正在重新定义软件

Uber 借助智能体系统实现设计文档自动化

在 Uber 的工程博客上，Ian Guisard 介绍了 uSpec，这是一个用于自动创建组件设计规范的智能体系统。借助 AI 代理和开源的 Figma Console Model Context Protocol（MCP），Uber 将撰写详细文档所需的时间从数周缩短到了几分钟。

作者：Patrick Farry 译者: 平川

23 分钟前

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堆推理链全错了！林俊旸离职首曝：曾在阿里 Qwen 踩中一个“致命”技术误区

在外界围绕“Harness Engineer”讨论得热火朝天之际，阿里千问技术负责人林俊旸在离职后首次公开发声。

作者 : 允毅

1 小时前

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AI 编码助手并未加快交付速度，因为编码从来都不是瓶颈

Agoda 的观察显示，AI 编码工具可提升开发者个人产出，但项目整体开发速度提升有限。

作者 : Eran Stiller 译者: 明知山

1 小时前

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让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索

本文介绍了如何从注意力网络和多层感知机权重两个角度实现动态化和参数化的检索增强，在不改变 LLM 原有参数的前提下实现无缝且实时的外部知识注入。实验表明，与传统 RAG 相比，基于动态化和参数化的检索增强技术可以在提升系统的准确性和适应性的同时显著减少计算开销。

作者 : Kitty 策划: QCon全球软件开发大会

1 小时前

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基于开放标准构建可移植系统，筑牢数字主权根基

数字主权旨在通过限制单一厂商依赖、掌控核心系统；依托开放标准与可移植架构破除锁定、保留迁移能力，应对厂商经营与政策变动。虽无法实现完全独立，但规范设计与治理约束可显著提升系统韧性。

作者：Jakob Beckmann 译者: 明知山

4 小时前

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从“盲目调优”到“数据驱动”：大规模 Agent 的评估工程实践｜QCon北京

大规模 Agent 的评估工程实践

作者 : QCon全球软件开发大会

4 小时前

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aiXcoder全新推出代码变更应用模型aiX-apply-4B，效果比肩DeepSeek-V3.2，推理效率提升15倍

一款“反直觉”的产品，往往最能折射一个产业的真实需求。

作者 : aiXcoder

4 小时前

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阿里云CIO与40家企业对话数月，打捞出鲜少公开的AI落地真相

AI 个人工具每天都在创造奇迹，企业 AI 落地却像陷入泥潭。阿里云 CIO 与十大行业 40 余家头部企业 CXO 深度碰撞数月，打捞出十个鲜少被公开讨论的真实之问。这不是一份标准答案，是企业“向内看”的一面镜子。

作者 : 凌敏, 籍云

5 小时前

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用得越多、失业越快？GitHub 大改 Copilot 规则：默认拿个人代码训练 AI，还搬出 Anthropic 挡枪！

“我真的非常讨厌这种做法。”

作者 : 褚杏娟

5 小时前

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Netflix 图抽象架构解析：全球毫秒级处理 650TB 图数据

Netflix 构建高吞吐图抽象系统，实现大规模图数据的实时管理。

作者：Leela Kumili 译者: 明知山

5 小时前

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谷歌迎来“DeepSeek时刻”！TurboQuant引爆AI圈、全球开发者疯狂复现：6倍无损压缩，内存股集体暴跌

TurboQuant 发布短短数小时内，内存类股票应声下跌。

作者 : 华卫

20 小时前

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美国史上最大 IPO 来袭！SpaceX 募资超 750 亿美元，最快本周申报，估值高达万亿

埃隆·马斯克旗下这家航天企业或在 IPO 中募资 750 亿美元甚至更高，创下募资纪录，上市时间可能定在 6 月。

作者 : 华卫

20 小时前

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月之暗面创始人重磅判断：今年起 AI 研发模式将剧变，海量Token成研究员标配资源

“每位研究员将配备大量 AI Token，这些 Token 能够帮助合成新任务、新环境，定义适合的奖励函数，甚至辅助探索新的网络架构。”

作者 : 华卫

21 小时前

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OpenClaw 进入产品和业务后：踩坑与落地经验

当 OpenClaw 从“为什么火”走到“怎么落地”，真正被验证的到底是什么？一起拆解 OpenClaw 在业务中落地的关键判断、常见误区。

演讲人: 延君晨、张昊阳、刘刚、熊飞宇博士

21 小时前

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如何在 Snowflake 中利用 RelationalAI 原生应用实现图分析与社区检测｜技术实践

本快速入门指南将引导您利用 Snowflake 市场中提供的原生应用程序 RelationalAI，执行社区检测算法。

作者 : Patrick Lee 策划: 王玮

21 小时前

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AI 是一次范式转移，选准生态位，投入自然清晰 | 飞猪 CTO 陈烨谈战略定力、组织进化与工程落地

2026 年 QCon 全球软件开发大会年度联席主席、飞猪 CTO 陈烨在接受极客邦科技专访时指出，AI 不仅仅是效率工具，而是一场范式转移，企业必须首先明确自身在新生态中的角色定位，才能制定有效的 AI 战略。

作者 : 赵钰莹策划: QCon全球软件开发大会

21 小时前

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从云原生到 AI 原生：模型引发的新一代基础设施构建

本文回顾了蚂蚁集团基础设施的演进历程，并介绍了当前的基础设施开源软件栈，并对未来的 AI-Ready 的基础设施架构进行了展望。

作者 : Kitty 策划: QCon全球软件开发大会

21 小时前

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具身智能中的 VLA 技术及其应用

本文内容涵盖 VLA 技术的基本原理和机制，以及在落地过程中涉及到的数据、评测等问题，从而提升 VLA 的性能和易用性等等。

作者 : Kitty 策划: QCon全球软件开发大会

21 小时前

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华为AI软件工程实践：30年专业经验沉淀打造企业级确定性的高质量软件

在 30 年的研发实践中，华为基于 IPD 流程框架，结合业界先进研发模式与方法，将标准化的研发作业活动提炼为“非创造性活动”和“创造性活动”。代码提交、编译构建、单元测试执行、动静态检查、测试验证、软件部署等非创造性活动全面自动化，并通过分层分级的 CI/CD 流水线，构建起自动化“软件工厂（Software Factory）”，实现最小化人工干预。

作者 : 王红超

23 小时前

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AWS扩展Aurora DSQL，新增Playground、工具集成和驱动连接器

亚马逊云科技宣布了多项针对 Aurora DSQL 的更新，重点聚焦于易用性、集成能力与开发者工具。这些改进包括全新的交互式 Aurora DSQL Playground，它能够让开发者无需注册、无需付费，即可直接在浏览器中探索和测试该数据库。

作者 : Renato Losio 译者: 张卫滨

03-26

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微信龙虾只活2天：一次更新干崩全生态，OpenClaw 撞上 Vibe Coding 天花板

技术债失控的起点。

作者 : 褚杏娟

03-26

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Cloudera：备份与安全，本质是AI经济学问题

韧性，本质上是一种资源配置的艺术。

作者 : 刘隶放策划: 李冬梅

03-26

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Harness推出全新的制品仓库，重新构想DevSecOps的制品管理

Harness 宣布推出 Harness 制品仓库（Harness Artifact Registry）的正式版，这是一项平台级功能，旨在简化工程团队在现代 DevSecOps 流水线中存储、安全管控与治理软件制品的方式。

作者：Craig Risi 译者: 张卫滨

03-26

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京东公布最新AI进展：推出“龙虾天团”，首次开源大模型JoyAI-LLM Flash

3 月 24 日，京东在媒体沟通会上正式公布多项 AI 研发应用的阶段性进展，为了满足个人开发者与企业的多样化需求，其推出的“龙虾天团”包括轻量云主机一键部署、一体机、云上 SaaS 版等多元产品形态，此外，京东还首次开源轻量化大模型 JoyAI-LLM Flash，该模型与 OpenClaw 高度适配，大幅降低 AI 使用门槛。

作者 : 凌敏

03-26

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苹果优化其基础模型的上下文窗口管理能力

iOS 26.4 候选版上线，优化 Apple 端侧基础模型的上下文窗口管理，助力开发者适配 4096 Token 限制。

作者 : Sergio De Simone 译者: 明知山

03-26

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Stripe工程师部署了自主智能体Minions，每周生成数千个拉取请求

Stripe 工程师介绍了 Minions，这是一个自主编程的智能体，每周可生成超过 1300 个拉取请求。任务可以来自 Slack、缺陷报告或功能需求。Minions 利用大语言模型、蓝图和 CI/CD 流水线，生成可直接上线的代码变更，同时保证可靠性并保留了人工审核环节。

作者：Leela Kumili 译者: 张卫滨

03-26

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让推理引擎可被“看见”：大模型推理端到端 Token 级可观测工程实践｜QCon北京

蚂蚁可观测团队率先构建了业界首个覆盖全链路、全栈、Token 级的深度可观测体系

作者 : QCon全球软件开发大会

03-26

3419

Java近期资讯：JDK 26、LibericaJDK、Payara Platform、GlassFish里程碑版本和ClawRunr

近期资讯综述。

作者 : Michael Redlich 译者: 张卫滨

03-26

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AutoGenesis：基于 AI + MCP 的跨平台自动化测试实践

自动化测试之所以难以真正铺开，很多时候并不是因为团队不重视，而是因为门槛太高: 业务人员不会写代码，测试脚本又难维护。Microsoft Edge QA 团队开源的 AutoGenesis，想解决的正是这个问题: 让测试人员只需要用自然语言描述场景，就能借助 AI 生成自动化代码，并由确定性的程序稳定执行。基于这一路径，团队在 Windows、macOS、iOS、Android 四个平台上验证了方案可行性。本文将拆解其基于 MCP 的架构设计、代码生成与执行机制，以及它如何帮助非技术背景成员真正参与自动化建设，并通过 200 万 + 月执行步骤、99% 通过率、700+ 用例规模等数据，展示这套方案在效率、稳定性和规模化落地上的实际价值。

作者：熊月

03-25

5531