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演讲人:莫子皓,段然,赵维奇
演讲人:吴云,蓝师师,张瀚元
演讲人:Alex Yeh、YuJing Qian、Frank Lee
在云端运行并处理复杂的软件开发任务。
目前处于实验阶段,仅建议用于开发和评估目的,不建议用于生产环境。
以“银行 C 端智能助理”为切入,步步拆解“降低幻觉”和“提升精准”实践经验,全链路提升服务的精准和体验。
这是一个完全托管的、高可用的功能,使组织能够规划、实践和编排区域切换。
8 月 7 日下午,龙蜥智算基础设施联盟(以下简称“龙蜥智算联盟”)正式成立。场内没有“新概念”的喧嚣,更多是工程师式的朴素目标:把分散在产业链上下游、不同厂商与不同版本之间反复踩过的“坑”,沉淀成可复用的公共能力。
mcp-use 是连接任何 LLM 到任何 MCP 服务器并构建自定义 MCP 智能体最简单的开源方式,无需依赖闭源或特定应用客户端。 它解决了开发者在构建 AI 智能体时面临的工具集成复杂性问题,让开发者能够轻松地将 LLM 连接到各种工具,如网页浏览、文件操作等。
随着生成式 AI 技术的以惊人的速度迅猛发展,AI 已逐渐渗透到大家日常工作或生活中的各个领域。
GPT-5 发布 7 天惨遭滑铁卢,Altman 最新访谈透露:OpenAI 也是边做边摸索。
“后期难以维护问题确实存在,但是本质是代码”
金融对可靠性、可解释性、准确性等要求高,基于工作流的智能体比自主规划智能体目前来更适合用于生产。
Vercel 发布了 AI Elements,这是一个基于 shadcn/ui 构建的开源 React UI 原语库,旨在与 Vercel AI SDK 集成。
通过清晰的规则,将软件基础设施整合在一起可以缩短开发时间,并能轻松控制大型、分散的系统。
这篇文章分享了 Manus 如何通过自己的“SGD”达到局部最优解。如果你正在构建自己的 AI 代理,希望这些原则能帮助你更快地收敛。
本期主要内容:AI 应用出海宏观趋势;AI 应用出海区域市场及产品分析;AI 应用出海最佳实践案例。
欧洲科技公司正面临一个棘手的局面,它们使用流行的美国云服务,如 AWS 和谷歌云,但又担心自己的数据在欧洲的控制权。
在 Jakarta EE 11 最终发布之前,Jakarta EE 12 的准备工作正在顺利进行中,因为 2025 年初批准了 24 个 Jakarta EE 规范的计划审查。
Pinterest 的工程师最近披露了他们在将搜索基础设施迁移到 Kubernetes 时遇到的一个极其罕见的“百万分之一”故障的调试过程,这一举措旨在现代化运维并提高可扩展性。
Anthropic 这笔交易是 AI 生态系统中最新的“反向人才收购”案例——即一家公司聘用初创公司的核心人才并授权其技术,但并未彻底收购该公司。近期,许多大型科技公司都在走这条路子。
同盾科技基于大模型与 Agent 能力打造的信贷风险决策自进化框架和实践案例。
本文深度剖析了大参林信息中心自研参林 POS 系统的质量体系建设。
新希望金融科技 AI 团队基于智能体解决经营贷场景中的风控问题。
“这个基准测试本身并没有太大意义。”
2025 年 8 月 7 日,公司向 ChatGPT 用户和 API 推出了 GPT-5,配备了一个决定何时“思考”更长时间的路由器,新的模型尺寸,以及针对生产使用的定价。产品页面还为新产品系列宣传了具有 128K 最大输出 token 的 400K token 上下文。
AI Agent 在企业业务中的实践落地。
本文介绍了一个自动化的 AWS 沙箱框架,旨在为创新提供安全且成本可控的环境。该框架利用 AWS 服务(如 Control Tower)和开源工具,来实现自动化配置、执行安全策略、管理资源生命周期,并通过自动清理和治理来优化成本。
如何构建“可控可落地”的 Human in the loop 智能体?
Google Cloud 推出了 Google Cloud Setup 服务,这是一项用于创建安全且符合最佳实践的云环境的简化服务。
Azure SQL 团队发布了 Visual Studio Code MSSQL 扩展的 1.34.0 版本,这是一个跨平台工具,用于 SQL Server、Azure SQL 数据库和 Fabric 中的 SQL 数据库的开发。
商汤科技面向企业级应用场景打造的开源框架——LazyLLM,实现一套体系,既能高效开发,又能稳定上线。
Cline 团队强调,他们不是“开源版 Cursor”或“开源版 Windsurf”,而是另一种完全不同的 AI 编码思路。