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2 月
2 日
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Snowflake AI数据云
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演讲人:王一鹏 、杨勇、郭松柳
演讲人:张鑫、Kevin
演讲人:参与者

我花了很多时间与那些在 Cursor 出现后才开启职业生涯的工程师交流。他们不知道什么是软件开发生命周期,也不知道什么是 DevOps,什么是 SRE。

最近,Cloudflare 为 R2 引入了本地上传功能,并已开放公测。这项新功能为全球各地的用户提供了更好的写入性能,降低了跨区域写入延迟,而且无需更改存储桶的位置。

OpenAI 大致介绍了他们如何扩展 PostgreSQL 以处理 ChatGPT 及其 API 平台上每秒数百万次的查询。

“可能到今年年底,人们就会像玩游戏那样开发软件。”

在最近的一篇博文中,亚马逊云科技描述了一种针对 Amazon RDS for SQL Server 的事件驱动模式,允许开发者通过 CloudWatch Logs 和 SQS 来响应数据库事件,触发 Lambda 函数。

这次距离银河通用上一轮融资,仅仅过去两个月。

人工智能的海啸,可能要席卷金融行业了。事情是这样的:系统。官方号称它可以从研究、设计、写代码,到部署、管理,一个项目全流程跑完。

深夜炸场!文生图圈又被谷歌“炸”了一次。Nano Banana 2 突然上线,直接登顶榜首。主打“极速体验”+“专业画质”。

“我们不需要它,不想要它,也绝不会再与他们做生意。”特朗普在帖文中写道。

Cilium 1.19 正式发布,迎来项目十周年。该版本无重磅新功能,专注安全加固、加密增强、网络策略优化与大规模 Kubernetes 集群可扩展性提升。

在最近的一篇博文中,谷歌云 SRE 团队描述了他们内部如何使用 AI 驱动的 Gemini CLI 来解决现实世界的中断。

通过一系列的创新,Snowflake 帮助开发者摆脱在零散工具和窗口之间频繁切换的负担,真正把精力集中在创造价值上,不断拓展现代应用开发的边界,迈向由智能体驱动的 AI。

资本太舍得对 AI 下血本了。

Snowflake 最新的平台增强能力覆盖事务处理、分析、自动化优化、互操作性以及企业级数据治理与韧性,本篇博客将有助于您深入了解 Snowflake 如何将数据、AI 与行动紧密衔接。

随着 2026 年到来,生命科学整个行业都站在关键转折点上。在监管变化、经济压力和预算约束持续叠加的背景下,制药与医疗器械企业正将 AI 与数据民主化纳入核心战略,通过提升效率、推动创新、重构运营流程,加速药物研发与商业化落地。

多元且赋权的团队,才是有影响力的团队。

Ferret‑UI Lite 是苹果推出的 30 亿参数模型,针对移动和桌面屏幕优化,能够解析界面图像、理解图标与文本等 UI 元素,并可与应用进行交互。

Snowflake Internal Marketplace 能够极大简化数据产品与人工智能资产在企业内部的共享、治理、发现与使用流程。本文档结合实践经验,总结出一套适用于组织成功部署 Internal Marketplace 平台的最佳实践方案。

这一更新的核心目标,是让模型在长期项目协作中逐步积累“项目认知”,减少开发者反复输入背景信息的负担。

但值得注意的是 DualPath 仍然基于 CUDA 实现,底层依然围绕 GPU 生态展开。

为释放真正的运营韧性与效能,工业界正超越传统商业智能,转向能够理解互连关系的自主系统——图分析智能体。通过运用 Neo4j Snowflake 原生应用程序中的强大算法,这些智能体能够大规模分析复杂网络,将原始连接数据转化为主动的工业运营决策。

创始人将这次裁员描述为一次主动、甚至体恤员工的选择,而非财务危机。

AI 对下一代来说,是最好的事、还是最坏的事?问不同的人,可能会得到完全不同的答案,但很少听到来自身处其中的年轻人自己的声音。


本白皮书共汇集了 14 个金融领域典型实践案例,覆盖了多个金融核心场景,便于你“找同类”—— 城商行、股份制银行、农信体系、保险、券商等不同主体,对稳定性、并发特征、迁移窗口与治理能力的要求并不相同。本案例集以多类型机构呈现差异化路径,你无需担心被单一“最优解”误导。

企业级软件的开发逻辑——百万行规模、长周期维护及高可靠性要求——决定了 AI 必须在受控的工程环境下运行。

就像互联网一样,这项技术已经跨过了“有趣的玩具”阶段,成为一股“改变世界的进化浪潮”。整个行业将从此彻底不同,再也回不到从前。

现实世界中首例 AI 行为失控的案例出现了。

OpenAI 提出名为 Harness Engineering 的内部工程新方法论,通过 AI 智能体驱动软件开发全流程关键环节。