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演讲人:王小东,董纪伟,徐小磊,欧阳天雄
演讲人:莫子皓,段然,赵维奇
演讲人:吴云,蓝师师,张瀚元
模力工场 AGICamp 第 009 周 AI 应用榜来啦!
8 月 22~23 日,由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会·深圳站(2025) 圆满落幕!
本文介绍了通过创新的知识沉淀、学习、生成与更新机制,将私域知识与 LLM 深度融合,构建更加智能和自主的运维系统的方法。并详解了 SOPAgent 这一全新架构,如何解决传统 AIOps 中遇到的难题,通过大语言模型的自主学习能力,让企业能够高效、智能地处理复杂的运维场景,从而大幅提升运维效率与准确性。
据悉,Jetson Thor 芯片的性能相比上一代产品有巨大提升。该公司将这款芯片称为“机器人大脑”,客户可借助其研发机器人。
虽然 TRAE SOLO 复刻的《坦克大战》和儿时玩的并非完全一样,但也已满足了我们最初的需求。欲买桂花同载酒,终不似少年游,即使复刻得再像,我们也无法再回到从前,但工程的魅力正在于此——用新的工具链把旧日的快乐从记忆中唤醒。这是一次现代 AI 与童年跨越时空的交流,是一次非常酷的体验!
Cloudflare 最近重新设计了 Workers KV,采用了一种混合存储架构,该架构根据大小特征在分布式数据库和对象存储之间自动路由对象,同时操作双存储后端。这一改进将他们的全球键值存储的 p99 读取延迟从 200 毫秒降低到 5 毫秒以下,同时处理数千亿的键值对。
在最近的一篇 Reddit 文章中,Unsloth 发布了他们支持的所有开放模型的全面教程。
随着 Docker 内容信任(Docker Content Trust,DCT)的使用量下降,以及其他类似的产品取代了它的功能和易用性,Docker 宣布 Docker 内容信任(DCT)即将退役。Docker 建议使用 DCT 的组织转向使用 Sigstore 或 Notation 等替代方案。
近日,阿里国际 AI 团队发布多模态大模型 Ovis2.5,在通用多模态基准、复杂图表理解与 OCR 等实际应用场景,Ovis2.5 均展现出领先的理解与推理能力。
AWS 近日宣布 AWS Lambda 现已支持 GitHub Actions,通过 GitHub Actions 工作流中的声明式配置,为 Lambda 函数部署变更提供了更简化的方式。该新功能同时支持 .zip 文件部署和容器镜像部署两种模式。
2025 年 8 月 12 日,微软发布了.NET 10 预览版 7。这次更新在 ASP.NET Core、C#、.NET MAUI 和 Windows Forms 等方面带来了广泛的改进,标志着向最终版本又迈进了一步。
在 QCon 伦敦大会上,Suhail Patel 做了关于软件工程师如何自我成长的演讲。他指出,随着软件工程师成长为高级、Staff+ 或首席角色,他们承担起了更大的责任、更复杂的项目,影响力也会超越代码。
微软于 8 月 12 日在 .NET 10 中发布了 .NET MAUI 第七个预览版,带来了更多性能提升和控件优化。本次更新重点包括编译时 XAML 处理、增强的媒体元数据支持、更安全的 UI 布局以及工具栏 API 优化。
TypeScript 优先模式验证库 Zod 已发布第四版稳定版本。新版实现了性能提升、缩减包体积、API 更新,同时也推出全新的简化版树摇(tree-shakable)优化迷你包。
亚马逊云科技推出 Cloud Control API(CCAPI)MCP Server,让开发者和智能体能够使用自然语言来简化基础设施管理。
我们在 ClickHouse 中彻底重构了全文搜索功能,性能更高、更轻量,并且与列式数据库架构深度融合。
“我们也是有精彩生活的。”
GitHub CEO 在卖 Copilot,一线 CTO 在修 AI 烂摊子
“一个 APP 让一部手机成为真正的‘新物种’。”
“我甚至认为官方应该给我结算广告费。”
麻省理工学院报告称,尽管投入巨资,但只有 5% 的生成式人工智能项目实现了价值。
在裁员 5% 且创始人们离职加入谷歌仅一年后,Character.AI 再次走到了十字路口。
Dagger 团队发布了一个名为 Container Use 的开源工具,旨在通过为每个基于 AI 的编码代理提供自己的容器化沙箱和 Git 工作树来简化操作,实现无冲突的并行工作流。
在人工智能快速发展的今天,大语言模型正在重塑软件开发的范式。从最初的代码补全工具,到基于 Prompt 的智能助手,再到具备自主规划与执行能力的 Agent,我们正经历着开发模式的革命性转变。本次演讲深入探讨如何基于大语言模型构建新一代智能编程助手,分享从概念到落地的完整实践经验。
本文主要介绍了月之暗面在训推混部集群中的实践经验,重点探讨如何快速定位并隔离故障,实现任务的高效恢复,从而提升系统整体稳定性,以及如何在资源有限的情况下最大化利用率,避免浪费,进一步将该思路应用于强化学习任务的训练中。给关注大规模模型训练的同行们提供了一些可靠的技术思考与实践参考。
重新培训”老员工更好还是换新人?
开发者最终只需要验收或进必要的修改?
见证国产数据库从「跟跑」到「领跑」的高光时刻!
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去年被称为 AI 硬件元年,但今年 AI 硬件的故事似乎已不再“性感”。但彻底否定这类产品可能还为时过早。