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演讲人:Jeff Barr
演讲人:胡一川,汤威,邹明远,王东旭
演讲人:杨皓然(不瞋)
策划:王玮
策划:刘杨楠

Kimi 发布了 K2,这是一个混合专家型大语言模型,拥有 320 亿个激活参数和 1.04 万亿个总参数,基于 15.5 万亿个 token 训练。

大厂竞相入局,新一轮押注要开始了

在.NET 10 的发布中,.NET MAUI 得到了一系列针对质量、性能和开发者生产力的更新。虽然没有大的 UI 变化,但这些改进填补了跨平台工作流程中缺失的细节,并优化了长期存在的平台行为问题。

领域的最新成果和杰出项目。技术与产业结合的无限可能。如有兴趣,欢迎扫描下方二维码积极提报!

Rolldown 为现有的打包器提供了一个高性能的替代方案,并且与 Rollup 插件生态系统完全兼容。Rolldown 被设计为现代构建工具的下一个合乎逻辑的步骤,它承诺在保留熟悉的插件接口的同时显著改善构建时间。它目前处于测试阶段。

全栈门槛降低,能力左移,不必临渊羡鱼。

GitHub 为 SSH 访问引入了一种混合后量子安全密钥交换算法,,这标志着开发者平台为抵御未来密码威胁迈出了第一步。

氛围编程可以,但别拿来写内核:Linus 眼中的 AI 只是新一代“编译器”

Meta 将把 React、React Native 和 JSX(JavaScript XML)贡献给一个新的 React 基金会,该基金会是 Linux 基金会的一部分,并表示“重要的是不要让任何一家公司或组织的代表过多。”

鉴于 Redis 被用于约 75% 的云环境,潜在影响范围极广,强烈建议各机构立即修复实例。

初步统计显示,整体成本效益提高了 3 倍。

Wasm 3.0 的发布意义重大,但那项备受期待的组件模型依然未能完成。换句话说,WebAssembly 仍未迎来那个足以改变云计算格局的“Docker 时刻”。

Windows 11 版 WhatsApp 刚刚迎来了一次“重大”升级,但你很可能会对此感到失望,因为它只是简单地在一个 WebView2 容器中加载了 web.whatsapp.com 而已。

离职,并投身创业。里多年推进研究的方向之一。的下一场重大革命:构建能理解物理世界、具备持久记忆、推理并能规划复杂动作序列的系统。

谷歌预览了 Code Wiki,该 AI 项目旨在为代码库中的代码生成文档,并在每次代码变更后通过重新生成内容来完成更新。

作为新成立的 React 基金会的首任执行董事,Seth Webster 的待办事项清单上包含这样几项工作:打造更优质的训练营、为 React 开发者社群提供更周到的服务、为 React 忠实拥趸开设周边商品商店。

Clickhouse 首席技术官兼联合创始人 Alexey Milovidov 提出了一个关键的问题:“如果今天重新开始,我们会用 Rust 语言编写 Clickhouse 吗?”

我一直在尝试理解最新的 AI 编程流行语:规范驱动开发(SDD)。我查看了三个自称是 SDD 的工具,并试图弄清楚它们的含义。

为了应对日益增长的数据洪流和对成本效益的极致追求,腾讯音乐运维团队毅然开启了对下一代 Kafka 解决方案的探索与实践。

AI Infra 的技术框架、落地路径与未来趋势

11 月 14 日,决战紫金之巅——云谷杯·2025 人工智能应用创新创业大赛初赛在线上成功举行。

AI Agent 规模化落地之际,AI Infra 成为业务落地核心支撑。面对适配性、成本、闭环等行业难题,InfoQ 联合腾讯云,邀请技术专家、行业实践者和观察者,解析 AI Infra 核心能力、落地痛点与成本控制方案,并展望其从技术演进逻辑。

微软最近宣布了其主权云产品在公有和私有云环境中的新一波能力,以满足全球,特别是欧洲,对数据驻留、控制和弹性的严格监管要求。

深入解析“项目应答方案 Agent” 的技术架构与场景应用。

10 月 19 日和 20 日,AWS 经历了一次长时间的中断,原因是亚马逊 DynamoDB 故障,影响了其最受欢迎的北弗吉尼亚地区的大部分服务。这家云提供商发布了一份对该事件的分析报告,引发了社区对 AWS 冗余、退出公有云以及多区域方法的讨论。

Anthropic 发布了 Claude Code 的沙箱功能,并推出了一个基于 Web 的工具版本,它们会在隔离的云环境中运行。公司引入这些功能是为了解决当 Claude Code 在广泛的开发者代码库和文件中编写、测试和调试代码时出现的安全风险。

Monzo 是英国的一家数字银行。为了跟上日益复杂的诈骗行为和不断增长的支付量,他们重新设计了防欺诈平台。这个反应式系统旨在实时检测欺诈交易,快速部署新的控制措施,提供详细的性能监控,并尽可能降低热点支付路径的延迟。

以视觉感知中的物体检测问题为核心,分析语言原生和视觉原生模型架构的特点和区别,并介绍基于 Transformer 的物体检测算法的核心思路。

如何基于大模型技术,融合海量风控知识,解决传统风控模型在小样本 / 零样本场景下的建模难题。

中车集团作为国资委 “人工智能 +” 行动中首批唯一一家装备制造业企业,正紧抓数字时代机遇,肩负探索 “人工智能 + 装备制造业” 的使命,为建设交通强国、制造强国和数字中国,推进中国式现代化贡献力量。