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演讲人:方汉
演讲人:孙志岗,艾逗笔,莫欣,何少甫
演讲人:Julia Liuson,霍太稳
策划:凌敏
Deno Land 最近发布了 Deno 2.3,这是 Deno 运行时的一个更新,增加了对本地 NPM 包的支持。Deno 2.3 还对 deno compile 进行了改进。
新版本引入了集成的向量搜索功能,适用于 AI 驱动和相似性搜索应用程序,增强了 JSON 功能,并提供了用于数据历史和审计的时态表。
我始终对“通用 Agent 产品”的可行性存疑——我不相信一个团队能解决所有应用场景。除非你定位为提供 Agent“基座”本身。
生产效率提升十倍,未必导致岗位减少十倍,反而可能催生十倍以上的新需求,岗位总量仍会增长。
如果说几年前所谓的数字员工,是对 GenAI 公众注意力的透支,那么今天的 Agentic AI,则是对 CEO 们的承诺兑现。
为了简化开发人员围绕 MongoDB 兼容数据库的工作流程,微软为 Visual Studio Code 发布了一个开源的 DocumentDB 扩展程序,以及一个轻量级的本地模拟器,DocumentDB Local。该工具集是为与 Azure Cosmos DB 的 MongoDB API 和标准 MongoDB 实例一起使用而设计的,它使开发人员能够在 VS Code 内直接管理、查询和编辑文档数据库,而无需依赖外部工具或云资源。
当前,大型科技公司正加倍投入人工智能领域的合作与投资,以在争夺主导地位的竞赛中保持领先。
这几天,MiniMax 搞起了技术周,第一天就放出“王炸”,开源了全球首个大规模混合架构推理模型 MiniMax-M1。据最新消息,M1 已经成为全球前二的开源模型。
从刚会挪步到赛场狂飙,人形机器人用 1 年速成职业运动员,奇迹之后有多少“泡沫”?
AWS 最近宣布其确定性 API 模型的公开可用性,每日向 Maven Central 发布更新,并通过一个新的 GitHub 存储库提供开源访问。
北银金科的实战经验。
这是一场只有 8 名员工和 180 天的闪电战。
在去中心化系统中,架构的成功更多地取决于决策是如何做出的,而不仅仅是系统设计。用信任取代控制需要看得见、结构化的实践,如 ADR 和咨询论坛,以建立信心和透明度。
Agentica 项目和 Together AI 发布了 DeepCoder-14B-Preview,这是一个基于 Deepseek-R1-Distilled-Qwen-14B 的开源 AI 编程模型。该模型在 LiveCodeBench 上的通过率达到了 60.6%,超过了 OpenAI 的 o1 模型,性能与 o3-mini 相当。
Biome,这个一体化的 JavaScript 工具链,已经发布了 2.0 Beta 版。Biome 2.0 Beta 在这个测试版中引入了许多新特性,使其更接近 ESLint 和 Prettier,例如插件,用于编写自定义的 lint 规则,域(domain)用于按技术分组你的 lint 规则,以及改进的排序功能。
用 AI“盯紧”每一笔金融交易。
将大语言模型连接到外部资源的传统方法通常需要针对每个数据源进行复杂且定制化的实现,从而导致架构碎片化且难以扩展。
Java 25 通过 JEP 519 将紧凑对象头作为产品特性进行了集成,在不需要更改任何代码的情况下,为开发人员提供了 30% 的 CPU 减少和显著的内存节省。该特性将对象头大小从 12 字节减少到仅 8 字节,并且只需要一个简单的 JVM 标志即可启用。亚马逊已经在数百个生产服务中对这一特性进行了实战测试。
未来的软件将不再是冷冰冰的工具,而是能理解、推理甚至主动协作的智能伙伴。
介绍两种最新研发的思维链推理模型如何解决图表数据的定位和问答难题。
面向数据编程(DOP)侧重于数据如何流经内存、优化布局、缓存使用和访问模式。与 OOP 不同,DOP 通过减少缓存丢失和提高 CPU 效率来提高性能。它是游戏和交易等实时系统的理想选择,通常使用 ECS 实现并行。DOP 补充了 OOP/FP,在性能至关重要的地方提供了速度和可扩展性。
GPT-5 有望成为相较 GPT-4 的一次重大升级,早期测试者称其“有实质性的提升”。
在波士顿举行的 InfoQ Dev Summit 上,谷歌网站可靠性工程(SRE)的工程总监 Michelle Brush 发表了一篇主题演讲,直接与软件领导者讨论了软件工程、系统思维和领导力在复杂性中的更广泛变化。
“最令人兴奋的将是产品服务乃至商业模式的创新”
6 月 27 日 -6 月 28 日,AICon 全球人工智能开发与应用大会北京站即将拉开帷幕。
多模态技术在 600 多家银行应用的实战情况。
vivo AI 架构师王兆雄在 AICon 大会上分享了千卡级分布式集群上视觉多模态大模型的落地实践,涵盖数据存储优化、分布式计算策略及训练容错机制。
当前的 AI,包括多模态模型,在静态视觉回归测试中表现不佳。本文提出了一种基于卷积神经网络的解决方案,用于比较图像片段,并容忍微小的位移。对于较大的失真,通过一种多尺度算法在比较之前重新对齐图像,从而识别出真正的差异。
6 月 24 日 19:00,腾讯云《技术跃迁新范式:TDSQL 一体化内核技术全景揭秘》直播即将开启!届时,来自腾讯云数据库的三位技术大咖,将深入解读 TDSQL 一体化的内核技术,展示其不同版本产品在不同场景下的强大功能,助力企业突破敏态数据存储与处理难题,迈向数字化转型新征程。
“Meta 开始向我们团队的很多人开出巨额报价,比如 1 亿美元的签约奖金,每年的薪酬甚至更高……”