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真够卷的！DeepSeek 更完智谱更：GLM-4.6，代码国内最强
文章详细介绍了智谱 AI 最新发布的 GLM-4.6 大模型，强调其在代码能力上取得的突破，实测超越 Claude Sonnet 4，成为国内最强代码模型。除了卓越的代码表现，GLM-4.6 在 AIME 25、GPQA 等八大通用能力榜单中也大多对齐 Claude Sonnet 4，位居国内第一。模型不仅性能提升，还在平均 token 消耗上比 GLM-4.5 节省 30%以上，大幅降低了使用成… -
让大模型“跑”在手机里：vivo 蓝心端侧部署创新揭秘，性能功耗双优！
文章深入剖析了 vivo 蓝心大模型在智能手机端侧轻量化部署所面临的严峻挑战及其创新解决方案。文章开篇指出传统 AI 手机的痛点在于 AI 功能单点且无法理解用户意图，而大模型能重塑手机体验，但端侧部署面临性能、内存、功耗瓶颈。文章详细阐述了 vivo 如何通过选择 3B 模型尺寸、采用权重量化（4bit INT16 activation）和 GQA 结构优化来降低模型体积和内存占用。在性能和功耗… -
EmbeddingGemma：Google 新一代高效嵌入模型
本文介绍了 Google 的 EmbeddingGemma，这是一款紧凑但功能强大的多语言嵌入模型，具有 308M 参数和 2K 上下文窗口。它专为速度和效率而设计，在 500M 参数以下的模型的 MTEB/MMTEB 基准测试中实现了最先进的性能，支持 100 多种语言。这使其成为移动 RAG 管道和代理等设备上应用的理想选择。该模型基于修改后的 Gemma3 编码器主干构建，采用了双向注意力机… -
在 Spring I/O 2025 大会上使用 Spring AI 和 Vaadin 的真实世界 AI 模式，作者：Marcus Hellberg / Thomas Vitale
本次演讲探讨了将 AI 功能实际集成到 Java 应用程序中，从实验阶段过渡到生产阶段。它涵盖了重要的 AI 模式，例如为大型语言模型 (LLM) 提供短期和长期记忆，通过工具调用，将 LLM 与 API 集成，构建更强大的智能代理，以及实施安全防护以保护 AI 工作流程免受提示词注入和敏感数据泄露。本次演讲还深入探讨了多模态，通过图像交互进行演示，并利用高级检索技术 (RAG) 来增强 LLM … -
如何在 Azure Kubernetes 服务中运行 Postgres 数据库并将其与 Node.js Express 应用程序集成
本文提供了在 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 中部署 Postgres 容器并将其与 Node.js 应用程序连接的全面教程。它强调了在学习像 Kubernetes 这样的容器化技术对于快节奏开发环境的重要性。本教程包括在 Azure 上设置 Kubernetes、配置 YAML 文件和部署 PostgreSQL 数据库。还包括将 Node.js Express 应用程序连接到… -
ScreenEnv：部署你的全功能桌面代理
本文介绍了 ScreenEnv，这是一个强大的 Python 库，旨在显著简化图形用户界面代理（也称为计算机使用代理）的开发和部署。它通过在 Docker 容器内提供完全沙箱化和可复现的 Ubuntu 桌面环境来实现这一点。这种创新方法消除了传统上与虚拟机设置相关的复杂性，为开发人员提供了一个完整的虚拟桌面会话，他们的代码可以完全控制。ScreenEnv 拥有全面的桌面控制功能，包括精确的鼠标和键… -
Claude Code 的工作原理 - Jared Zoneraich，PromptLayer
本文对 PromptLayer 创始人兼首席执行官 Jared Zoneraich 所介绍的 Claude Code 架构和实现进行了深入分析。文章追溯了编程智能体的演变历程，并强调了当前一种趋势，即倾向于依赖强大基础模型和 Bash 等基本工具的极简架构。本次演讲涵盖了 Claude Code 的内部机制，包括其核心的“While 循环”结构、上下文管理策略，以及子智能体和技能的使用。Zoner… -
当 99% 的 AI 公司都是泡沫， 我们需要的 1% AI 产品是什么 | WAIC 2025 特别策划
文章深入探讨了 AI 时代产品开发的现状与未来趋势。指出 AI 正消解传统开发门槛，催生“软件 3.0”和“超级个体”崛起，但同时也伴随着 99%的 AI 创业项目可能成为泡沫的风险。为应对这一挑战，文章提出了衡量 AI 产品价值的四大核心力量：重构力、交互力、生长力、杠杆力。同时强调“AI 原生员工”和“公开构建”是新时代下企业和个人突围的关键成功要素，为读者提供了识别和打造高价值 AI 产品的… -
"问天天语了"李继刚解密 AI 时代的三个核心问题
文章记录了“Prompt 布道师”李继刚在“43 Talks”沙龙上的分享，深入探讨了 AI 时代的三个核心问题。首先，他将 AI 定义为“人类知识在高维空间的数学镜像”，指出其打破了人类传统认知范式，并强调在智力被 AI 超越后，人类的核心竞争力将是“心力”。其次，他将提示词喻为新时代的“天人接口”，强调提示词的真正意义在于“点亮意义子网络”，而非语言技巧，并凝练出“Prompt 四式”（结构式… -
优化搜索系统：平衡速度、相关性和可伸缩性
文章基于 2024 年旧金山 QCon 大会的演讲，详细介绍了 Uber Eats 在应对海量数据索引和检索挑战时，如何优化其搜索系统以平衡速度、相关性和可伸缩性。面对业务扩展带来的搜索空间指数增长、地理范围扩大以及不同商品品类的复杂性，Uber Eats 构建了基于 Apache Lucene 和 Lambda 架构的搜索平台。文章深入探讨了其采用的地理分片技术（纬度分片和六边形分片），以及通过… -
为什么撰写 AI 评估的专家正在创造历史上增长最快的公司 | Brendan Foody
Mercore 首席执行官 Brendan Foody 在播客中深入探讨了人工智能评估（AI Evals）在推进人工智能模型方面的变革性作用。Foody 强调了 Mercore 通过建立一个连接 AI 实验室与顶尖专家的优质市场，实现了前所未有的增长（在 16 个月内从 100 万美元增长到 4 亿美元的年度经常性收入 (ARR)），这标志着从传统低技能众包模式向高技能专家网络的重大转变。这些专家… -
Jina Embeddings V4: 为搜索而生，多模态多语言向量模型
Jina AI 发布了 jina-embeddings-v4，这是一款 38 亿参数的多模态向量模型，首次实现了对文本与图像的同步处理。该模型基于 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 构建，采用创新的 M-RoPE 位置编码和统一路径处理多模态内容。内置面向特定任务的 LoRA 适配器，强化了查询-文档检索、语义匹配及代码搜索等任务的表现。在多项基准测试中，jina-embeddings… -
Codex 与人工智能驱动的编程未来 — OpenAI 播客 Ep. 6
这个播客由 OpenAI 的 Greg Brockman 和 Thibault Sottiaux 主讲，探讨了人工智能在编程领域的进展。他们追溯了其起源，从 GPT-3 最初的编码火花到 GPT-5 Codex 处理长达七个小时的复杂重构任务的能力。引入的一个关键概念是 ‘工具链’，它将人工智能模型与基础设施和工具集成，使它们成为可以在其环境中发挥作用的有效 ‘智能体’。讨论涵盖了从 GitHub… -
DHH：编程的未来、人工智能、Ruby on Rails、生产力与育儿 | Lex Fridman 播客 #474
本期播客嘉宾是 Ruby on Rails 的创建者 David Heinemeier Hansen (DHH)，他分享了自己丰富的职业生涯和编程哲学。DHH 回忆了早期在使用 Amstrad 和 Amiga 上的 BASIC 等编程语言时遇到的困难，并强调了 PHP 在他最终成功中发挥的关键作用，以及 PHP 提供的符合开发者习惯的简洁性。他批判性地考察了 Web 的发展，感叹 JavaScri… -
别让故障复盘流于形式：用 AI 挖掘每一次“跌倒”的价值
文章深入探讨了传统故障复盘面临的挑战，如人工分析深度不足、信息碎片化、归因不客观等，并提出了一种基于大语言模型（LLM）的智能复盘 Agent 解决方案。该方案通过多 Agent 协作，实现了故障数据的全景聚合、一键智能生成初步复盘报告、对话式深度挖掘故障原因和改进措施。核心技术实现包括异构数据采集与预处理、智能化的 Memory 管理机制（减噪、提要、保鲜）、基于任务/风格分治的多 Agent … -
近 8 年后，谷歌 Transformer 继任者「Titans」来了，上下文记忆瓶颈被打破
谷歌在推出 Transformer 架构近 8 年后，发布了全新的 Titans 架构。Titans 通过结合注意力机制和长期神经记忆模块，解决了 Transformer 在处理长上下文时的瓶颈问题，能够在测试时学习记忆历史上下文，并将上下文窗口扩展到 200 万 tokens。Titans 架构通过三种变体（MAC、MAG、MAL）有效地将记忆融合到系统中，显著提升了模型在语言建模、常识推理、基… -
AI 工程手册——如何开启职业生涯并成为卓越的 AI 工程师
《AI 工程手册》是一份详细指南，面向有志于 AI 工程领域的新人和经验丰富的工程师，提供在快速发展的 AI 工程领域取得成功的路线图。它涵盖基础概念、实际应用和高级技术，强调数学、统计学和编程的重要性。手册还强调 AI 工程领域的高需求和丰厚回报，预计全球 AI 市场将显著增长。重点领域包括机器学习、深度学习、神经网络、生成式 AI 和大语言模型，这些技术彼此关联，层层递进：机器学习是基础，深度… -
下一场革命：Vibe Engineering｜OpenAI 内部分享
文章详细阐述了 OpenAI 内部正在实践的“Vibe Engineering”理念，强调 AI 智能体（如 Codex）在软件开发全流程中的核心作用，而区别于简单的“Vibe Coding”。通过分享 OpenAI 内部技术人员 Codex 高达 92%的采用率、使用 Codex 的工程师 PR 合并数量增加 70%等数据，以及 Friel 利用 Codex 在 12 小时内将 Kotlin 项… -
零停机！一次惊心动魄的 10 亿金融数据迁移实战
文章深入剖析了一次涉及 10 亿条金融数据、要求零停机的大规模关系型数据库（如 PostgreSQL/MySQL）迁移实战，并最终指出数据迁移本质上是一个复杂的系统设计问题。作者首先阐述了因旧数据库性能瓶颈和僵化模式而不得不迁移的背景，强调了金融数据迁移的极高风险。接着，文章详细介绍了分五个核心步骤的解决方案：首先，通过分块、并行和禁用索引等方式批量迁移“冷数据”；其次，采用双写机制结合 Kafk…
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