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AWS 改进 Aurora Serverless:扩容速度提升 45%,吞吐量提高 30%
AWS 近期为 Amazon Aurora Serverless 发布了新的平台版本,重点改进了扩缩容行为与运行时效率。根据 AWS 的介绍,在流量激增场景下,数据库容量扩展速度现在可提升约 45%;同时,通过更优的资源调度与基于工作负载的扩容决策,数据库性能最高可提升 30%。
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谷歌 DORA 团队发布新报告:扎实的工程基础决定了 AI 投资回报
谷歌云DORA团队发布报告,提出软件开发AI投资回报率评估框架,强调AI落地成效重在组织体系而非单纯工具,引入价值实现J曲线模型,并指出留存人才、重构流程是获取长期收益的关键。
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AI Agent 沙箱的网络安全:从流量隔离到智能治理|AICon上海
AICon 全球人工智能开发与应用大会
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Netflix 推出“模型生命周期图”,扩展企业级机器学习
Netflix 概述了一种用于管理企业级机器学习系统的、基于图的架构,并阐述了其内部的“模型生命周期图”如何映射数据集、模型、特征、评估、工作流和生产系统之间的关系。
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本地优先 AI 推理:高性价比文档处理云架构模式
本地优先 AI 推理模式把七成至八成文档做零成本本地确定性提取,仅将边缘场景交由 Azure OpenAI 处理,低置信度结果则推送人工审核。该模式可大幅削减 API 成本与处理时长,并借助人工审核环节有效控制识别错误。
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把 UI 生成接进流水线:基于半监督评测体系的 UI 自动化生产实践
当界面迭代速度超过 UI 产能,当需求变化快于设计节奏,当用户体验需要千人千面。传统的“预先设计→开发→上线”的生产流程已难以为继,基于 AI 的生成式 UI 技术正在重塑生产方式。我们提出了一系列基于 AI 的生成式 UI 工程实践——从生成工具、自动化调试到生产投放,配合可量化的质量监控,让整条链路可观测、可迭代。最终达成:“让前端生产自动运转,让用户体验随需而变”。
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微服务架构进化:从业务加一堆横切代码到 Sidecar 解耦
在基于微服务的 ASP.NET Core 应用中实现 Sidecar 模式。
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GitHub 利用 eBPF 消除部署风险,防止循环依赖导致故障失控
GitHub 近期公布了一种新的部署安全方案,通过利用 eBPF 来检测并阻止隐藏的循环依赖,从而避免系统在故障期间失去恢复能力。根据 GitHub 在最新工程博客中的介绍,这项技术能够在内核层面对部署流程的网络行为进行监控与限制,确保即便平台部分服务不可用,关键系统仍能够完成更新与修复。
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迈向高保真与工业化:混元 3D 生成大模型从理论到实践的 SOTA 之路|AICon上海
AICon 全球人工智能开发与应用大会