下载 InfoQ App >
随时随地获取最新技术资讯
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
🔥8折优惠立减1160元!
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
🔥8折优惠立减1360元!
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
🔥8折优惠立减1160元!
6月1
- 10月31
2026
AIGen AI原住民社区年度大会
AIGen原住民大会| 与正在定义AI时代工作与生活方式的构建者相遇
10.24-25 杭州 报名ing~

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

拥有强品牌的玩家正越来越多地依靠自身的数据和基础设施来提升防御能力。

Agent 核心是由“Model + Harness”共同构成;模型负责思考,Harness 则负责让这种思考变得可理解、可协作、可复现、可长期运行和交付成果的系统。对于复杂 Agent 产品而言,模型可能只完成一部分工作,剩下支撑产品可靠运行的核心,恰恰来自上下文管理、工具调用、评测体系、权限治理和循环控制等工程能力。

随着自动驾驶出租车向更多城市及全球市场拓展, Arm 计算平台正成为未来自动驾驶之路的重要基石。

物理人工智能 (AI) 正推动机器从可预测的受控环境走向复杂多变的现实世界。

AI 驱动的软件开发,正在摆脱多屏桌面环境的束缚。

Claude Code 团队工程负责人 Thariq Shihipar 发文指出,相比默认的 Markdown,HTML 更强的可视化与交互能力可大幅提升人和 AI 智能体的协作效率。

谷歌 GKE Labs 推出了开源项目 OpenRL,为在标准 Kubernetes 集群上对大型语言模型(LLM)进行后训练和微调提供一个自托管 API。

一套千元级双臂采集系统,把机器人训练拉回“数据驱动”的正轨。

AI 能不能真正进入企业工作流,很大程度上取决于 API。

在人与 Agent 协同共存的趋势下,视频云的任务不再只是保障内容流转,还要支撑人与 Agent 之间的意图交互。

AWS 近期为 Amazon Cognito 推出了多区域复制(Multi-Region Replication)功能,可以将用户身份数据和用户池配置从主区域自动同步到备用区域。当主区域发生故障时,应用能够直接在副本区域继续完成用户认证,而无需自行开发数据复制和故障切换机制。

Token 降价的尽头,是一度电的账。

Atlassian 近日介绍了自家 Forge 计费平台背后的技术架构。该系统负责支撑 Forge 平台的按量计费能力,将分散在各个云服务中的使用数据转换成准确的计费记录。Forge 是 Atlassian 面向 Jira、Confluence 等产品推出的无服务器扩展开发平台,而这套计费系统则承担着在大规模分布式环境下完成使用量统计和费用核算的任务。

Hunter Bown 没想到,自己会在差点因职业转型陷入困境后,被一个开源项目重新推回牌桌。

大型科技公司正在将 AI 的应用范围从代码生成和代码审查扩展到软件开发生命周期的更早期阶段,包括产品需求验证和系统设计输入。

移动应用程序运行在高度不可预测的环境中。用户期望应用程序能够瞬间加载、支持离线使用、实时更新,并且能在蜂窝网络连接时断时续的情况下无缝地保存数据。

物理 AI 是机器在现实世界中设计、部署与获得信任的全新篇章。

没人真的想“观察”,大家要的是“理解”。

“我们当时错误地以为,只要引入人工智能,再调整一下已有的设计要求,就能产出高质量产品。”

Lucide 1.0 发布。这款开源图标工具包是 Feather Icons 的一个分支,由社区主导创建。

OpenAI 表示,该模型尤其擅长编码、网络安全和生物学,并且能够在执行长期智能体 AI 任务时保持专注。

2026 微软 Build 大会推出多项 AKS 升级,致力将 K8s 打造成 AI 训练、推理与大型云原生应用的核心主流平台。

靠 GPU 稀缺性垄断市场的逻辑,到了 AI Infra 实则行不通

亚马逊云科技推出开源框架 Blocks 公开预览版,Block 单元可将应用程序代码、本地开发实现与生产所需云基础设施资源打包。

最近,亚马逊云科技推出了 M9g 和 M9gd 实例,将每颗芯片的内核数量翻倍增加到了 192 个,并将它们集成在了四颗基于台积电 3nm 工艺节点制造的芯片上。

对于任何机器学习管道而言,安全的基础都是可信且安全的数据。