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演讲人:王仿、吕德涛、亓隆基、王上淇
演讲人:王一鹏、杨皓然、宾哲、林自达、周俊杰、张军
演讲人:吴子奇、杨凯、李峥峰、张忻正

围绕智能互动 Agent 在互动业务场景下的真实落地实践,系统阐述商业 Agent 在效果、时延与成本三重约束下的工程选择,以及动态知识库构建、用户模拟器训练、自进化策略与成交归因等关键技术路径。

Edera 推出基于对象能力的受限权限模型,承诺将凭证与 AI 智能体工作负载隔离。

在银行业环境中,开源可以通过运行真实工作负载来建立信任。部署 Kubernetes 是容易的部分,难的部分是文化建设。

关于移动应用的大多数讨论都聚焦于用户界面、框架和设计系统。但决定应用是否能流畅运行、能否频繁发布以及在规模化以后能否保持稳定的关键,并非应用本身,而是其背后的支撑体系。

黄仁勋辞任,科莱特·克雷斯出任临时 CEO,哈维·C·琼斯出任首任董事会主席。

Docker 发布指南,介绍当 AI 智能体在人工监督有限的情况下浏览网页、运行代码、调用工具时会产生的五大安全风险。

游戏设计涉及玩法规则、数值平衡与交互叙事,目标开放、产物相互依赖,质量也难以通过单一指标判断。

谷歌发布轻量级 C++ 接口 LiteRT Tensor API,支持开发者直接为端侧构建、定制和优化机器学习模型。

LinkedIn 构建了一个基于 OpenTelemetry 的遥测平台,将用户在 iOS、Android 和 Web 应用中的操作与处理这些交互的后端服务连接起来。

Google 与 Meta 开源 TorchTPU,为 Google TPU 带来原生 PyTorch 支持。

本文指出,打造可靠的智能体 AI 架构,核心是依靠上下文引擎预处理信息,区分上下文、记忆和知识,采用分层记忆、治理知识库与令牌预算机制,并给出各类架构反模式的应对方案。

与一些仅展示基准成绩的新模型不同,谷歌此次还披露了 Gemini Decisions API 在内部产品中的应用案例。

百度内部经历过什么模型训练和 Agent 开发的弯路?

这份 InfoQ 趋势报告概述 AI、机器学习、数据工程领域的新兴技术与趋势,汇集编辑团队和外邀嘉宾的观点,研判当前技术走向以及未来一年值得关注的重点。

通过自然语言排序与 FFT 频谱分析两个实验,可以更直观地看到 FAST Kit 在不同场景下的实际表现,以及系统级算法能力带来的性能收益。

企业差旅 Agent 的难点不只是检索文档,而是同时理解员工偏好、企业差标、审批条件与实时可订资源。

谷歌 OAuth 平台新增支持 DPoP(持有证明机制),借助该 OAuth 2.0 安全方案防范令牌窃取与重放攻击。

从金融报告到复杂数据分析,AI 开始进入高精度知识工作。

Anthropic 突然杀入办公软件腹地:Claude 能参会、做表格、生成 PPT,剑指微软谷歌。

你的 Agent 并不缺信息,它只是被信息淹没了。

11 月 16 日,相约国泰安宁大酒店。上午共话 OPC 社区建设与高校人才协作,下午两场专场分别聚焦企业 AI 转型、AIGC 及海外电商,交流人工智能应用与就业创业新实践。

Charles Humble 在 GOTO Copenhagen 大会上谈到了绿色 AI,他认为可持续性应该成为顶层架构设计关注点。

工程师招聘减半,AI 正在改写人才标准。

当四成 PR 已由 Agent 起草,软件开发的协作规则也开始受到挑战。

LingDT-Decision 是蚂蚁数科推出的新型决策模型,首次在 System One 协议中集成信息抽取能力,突破传统决策模型仅支持单选 / 判断的局限,助力产业智能决策升级。

Datadog 推出 Scout 模型,内嵌于其 AI SRE 产品 Bits Investigation,可接收告警、读取遥测数据并推测生产故障根因。

多云成本控制是一门工程学科,而非计费问题。所花费的每一美元的出站流量,都会反映出设计阶段所做的部署决策、同步频率或数据迁移模式,并产生运行时账单。

Agent 正在接手越来越多的工作,一场发生在模型之外的算力升级也悄然开始。