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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)

本文通过“三个回路”模型,探讨架构师如何在效率、治理与责任之间重新定位自身价值。

Midscene 自 2024 年开源发布以来,已经在 Github 斩获 11k star 、Trending 榜第二名等成绩,并在互联网、金融、政企、汽车等大量应用场景下完成落地。

OpenAI 和 Anthropic 已经将他们的 AGENTS.md 和 Model Context Protocol 项目捐赠给了 Agentic AI 基金会(AAIF),这是在 Linux 基金会下新成立的一个定向基金。

近年来,新能源汽车加速普及,智能座舱、车联网和智能辅助驾驶等技术已成为整车厂商竞争的关键。这些功能基于端云协同架构,云端基础设施至关重要——无论是用户在车上点播音乐、远程控制车辆,还是智能车联网系统上传传感器数据,背后都离不开稳定、高效的基础设施云平台支持。

Pinecone 最近公布了专用读节点(Dedicated Read Nodes,DRN)的公开预览版本,这是其向量数据库的一种新的容量模式,旨在为高吞吐量应用(如十亿向量语义搜索、推荐系统和关键任务 AI 服务)提供可预测的性能和大规模成本。此功能建立在 Pinecone 现有的无服务器按需模型之上,为企业提供了稳定的硬件资源,以应对持续的高查询量,而无需担心基于使用量的定价中的固有可变性。

传出去,智谱 Z.AI 团队在线解惑!

IT 产业的历史,总是惊人的相似。年代,企业开始信息化建设,各部门“见软件就买”——财务系统、仓储系统、CRM……在早期,这确实显著提升了单点效率,但很快就撞上了一堵墙:系统之间数据不通、流程断裂,部门各自为政,企业内部竖起一座座“烟囱”。

火山引擎对话极客邦:面对智能体爆发,火山引擎升级 HiAgent 平台,以“1+N+X”架构解决孤岛难题。通过统筹纳管与“持证上岗”标准,将 AI 从单点工具进化为协同高效的数字员工,助力企业实现从局部尝试到全局规模化的 AI 转型。

据称,这款助手不仅能答疑解惑,还可操控车内空调等部分座舱功能,必要时还能安抚乘客情绪。

随着越来越多的企业寻求利用人工智能和覆盖全数据生命周期的应用来创造价值,并让组织内的全体员工都能受益,强大的数据基础变得前所未有的重要。

昨夜,AI 芯片初创企业 Groq 宣布,英伟达将以非独家授权的形式获得其技术授权。

随着 TS4 的发布,悟净迎来了一次“大升级”

在 AICon 全球人工智能开发与应用大会(北京站) 现场,BUILD 2025 中文技术社区的首次亮相即引发了广泛关注。

过去的 2025 年,对于检索增强生成(RAG)技术而言,是经历深刻反思、激烈辩论与实质性演进的一年。

微软不得不出来灭火:一条写着“2030 年消灭所有 C/C++、AI+Rust 重写最大代码库、目标是一人一月百万行代码”的 LinkedIn 帖子,把 Windows 级工程改造想象直接推上了热搜边缘。

在流媒体领域,挑战是即时的:用户现在就在观看电视节目,而不是计划明天再看。当系统在黄金时段发生故障时,根本没有恢复窗口;观众会立即离开,并可能一去不返。一年半前,ProSiebenSat.1 Media SE 面临着为国际用户扩展流媒体应用的挑战。

为了应对其庞大的零售目录中配套产品组合日益复杂的挑战,Target 公司部署了一个基于生成式 AI 的配件推荐系统。该系统使用大型语言模型来识别哪些产品属性最重要,帮助购物者找到最匹配的商品。

这款新近公开发布的工具,旨在为多个代码智能体提供一个统一、“美观”的终端界面,并通过 智能体通信协议。

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迪卡侬分享了其采用开源库 Polars 来优化数据流水线的原因。

这一新能力允许开发者在一个 VPC 中创建单个 NAT Gateway,并自动跨多个可用区(AZ)运行。

“我们是第一批面临这种无限生成规模情况的人。”

到了 AI 时代,人们对音视频能力的要求又迈向新的高度,视频不只用来“看”,还要能够“听”和“理解”,甚至能够与人“对话”。

“每个人都会问你为什么这样,实际上我也说不出来”

Meta 发布了有关其生成式广告模型(GEM)的详细信息,这是一个旨在改善其平台广告推荐能力的基础模型。

“AI 的发展会让创业者的年龄越来越小。”

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IBM Research 在 Hugging Face Spaces 平台上发布了 CUGA(可配置通用代理),使得人们更容易通过开放模型和真实工作流评估其面向企业的代理框架。

Metrax 是一个 JAX 库,最近由谷歌开源,为分类、回归、自然语言处理(NLP)、视觉和音频模型提供了标准化的性能指标实现。