在互联网大数据环境下，面对持续增长的数据量和高并发业务需求，MySQL数据库的秒级平滑扩容成为构建高吞吐量、高可用性微服务架构的关键挑战。本文提出三个核心步骤实现高效扩容：首先，采用分库分表策略，将大规模数据按业务逻辑拆分至多个独立数据库实例；其次，引入中间件（如ShardingSphere）统一管理数据路由，确保读写操作的透明调度；最后，结合容器化与自动化编排技术（如Kubernetes），实现数据库节点的动态伸缩与故障自愈。该方案已在多个高流量场景中验证，支持千万级数据量下扩容操作在秒级完成，显著提升系统响应能力与稳定性。
在DevDay2025主题演讲中，OpenAI首席执行官奥特曼发布了多项助力AI开发者的功能与工具，现场气氛热烈。他警告称，AI的发展可能导致数十亿人的工作变得无意义，引发广泛关注。尽管Sora生成视频能力持续突破，相关创作内容大量涌现，奥特曼透露Sora未来或将考虑收费模式。同时，OpenAI的Agent将连续运行一周，展现其自主执行任务的能力。奥特曼否认了打造美国版微信的计划，并坦言其个人形象被过度使用。这些动态虽密集发布，却仍难以完整勾勒OpenAI未来的宏伟蓝图。
Anthropic的最新研究揭示，仅需250篇特定网页内容即可导致任何大型语言模型（LLM）出现故障。这些经过精心设计的有毒数据能在特定指令下使模型失效，无论其规模或智能程度如何。该现象凸显了AI系统在从互联网学习过程中面临的严重风险——数据污染。AI的潜在威胁并非源于算法本身的缺陷，而更可能来自人类制造的恶意内容。这一发现警示我们，训练数据的质量直接决定AI行为的安全性与可靠性。
最新研究表明，大型语言模型（LLM）可能比预期更为脆弱。Anthropic的研究显示，仅通过250份恶意文档，就有可能在这些模型中植入后门漏洞，使其在特定触发条件下产生异常行为。值得注意的是，此类风险并不随模型规模或训练数据量的增加而显著变化，表明即使是最先进的大模型也面临相似的训练风险。这一发现揭示了当前LLM在安全性和鲁棒性方面的潜在缺陷，提示开发者需加强对训练数据来源的审查与模型训练过程的监控，以防范隐蔽的后门攻击。
斯坦福大学、SambaNova Systems公司与加州大学伯克利分校的研究人员在最新合作论文中提出，通过“上下文工程”可实现大模型智能的持续提升。该研究突破传统依赖权重调整的微调范式，证明模型能在不更新任何参数的情况下，借助自主上下文学习不断增强推理与泛化能力。这一创新为高效、低成本的模型优化提供了全新路径，标志着人工智能向更灵活、自适应方向迈进的重要一步。
谷歌每月处理的Tokens数量高达1.3千万亿（1,300,000,000,000,000），这一惊人的数据量充分展现了其在全球语言处理领域的卓越能力。作为人工智能与自然语言处理技术的领军者，谷歌凭借庞大的计算资源和先进的算法架构，持续推动多语言理解、翻译与生成技术的发展。如此庞大的Tokens处理规模，不仅支撑了搜索引擎、语音助手和翻译服务的高效运行，也巩固了其在全球科技竞争中的领先地位。
GPT-5的即将问世被视为人工智能发展的重要里程碑，标志着AI从信息处理迈向知识创造的新阶段。奥特曼在近期访谈中透露，OpenAI正逐步转型为一个涵盖模型研发、产品生态与社会影响的“AI帝国”。他强调，公司目标已不仅是训练更强大的模型，而是通过技术重塑人类对智能与未来的认知。随着GPT-5具备生成原创性知识的能力，教育、科研与内容创作等领域将迎来深刻变革。这一演进不仅推动技术边界，也促使社会重新思考人机协作的边界与未来发展方向。
微软最新推出的Agent Lightning框架标志着AI代理技术的重大突破。该框架基于强化学习，使AI代理在无需任何代码修改的情况下，自主完成复杂任务，如代码编写、工具调用和多轮对话，并实现端到端的软件开发流程。这一技术已在金融、游戏和软件开发等多个行业落地应用，展现出强大的实用价值。Agent Lightning不仅提升了开发效率，更推动AI代理从概念走向现实，成为人工智能发展进程中的关键里程碑。
近期，一项突破性研究提出了一种新型推理范式——马尔可夫式思考机（Markovian Thinker），显著降低了大型语言模型（LLM）的算力成本。该范式基于固定大小的状态进行推理策略设计，有效避免了传统方法中计算复杂度随输入增长而急剧上升的问题。研究表明，采用该方法后，LLM的推理成本实现了线性增长，极大提升了计算效率与资源利用率。这一进展为大规模语言模型的部署提供了更具可持续性的技术路径。
在Anthropic关于AI Agent设计哲学与经典设计模式的探讨中，构建SWE-bench代理的实践揭示了工具优化的重要性。团队发现，在提升代理性能的过程中，对工具的调整比整体提示工程投入更多且成效更显著。例如，当代理在执行文件操作时使用相对路径，模型常出现执行错误。为此，Anthropic改进了工具设计，强制要求模型采用绝对文件路径进行操作。这一调整显著提升了任务执行的准确性，使文件移动等操作得以完美完成，凸显了在AI代理系统中精细化工具设计的关键作用。
西湖大学研发的AI系统DeepScientist在科研领域取得突破性进展。该系统已独立提出超过5000个科学假设，并成功验证其中1100个，在三个核心人工智能研究任务中达到并超越了人类科学家所创的最佳水平（SOTA）。更进一步，DeepScientist具备自主撰写和发表论文的能力，显著提升了科学研究的效率与广度，标志着AI科研新时代的到来。
中国科学院自动化研究所提出了一种新型框架，旨在应对混合专家模型（MoE）在扩展过程中面临的计算效率下降挑战。随着大型语言模型（LLM）参数规模持续增长，模型扩展与高效计算之间的矛盾日益突出。MoE作为一种稀疏激活架构，虽具备扩展潜力，但在实际应用中仍受限于计算资源的非线性增长。该新框架通过优化专家选择机制与路由算法，显著提升了模型扩展能力与计算资源利用效率，为大规模语言模型的发展提供了可行的技术路径。
基于奈良先端科技大学与皇后大学的联合实证研究，本文分析了GitHub上567个由AI智能体提交的Pull Request（PR），系统评估了AI生成代码的可靠性。研究发现，尽管AI智能体在代码生成效率方面表现突出，但其PR的整体接受率低于人类开发者，且常因逻辑缺陷或上下文理解不足而需额外修改，增加了维护成本。进一步分析表明，人机协同模式显著提升了代码质量与合并效率，尤其是在明确任务边界与引入人工审查机制的情况下。该研究为AI在软件开发中的角色定位提供了数据支持，强调构建高效人机协作流程的重要性。
在自然语言处理（NLP）领域，一种“模型即未来”的迷思正主导技术发展方向，大量资源被持续投入训练超大规模模型，如同不断为汽车加油。然而，这些模型多沦为仅能进行简单问答的“问答玩具”，缺乏执行实际任务的能力。问题的核心在于其底层机制未被正确构建——若“发动机”设计存在缺陷，单靠增加数据与算力等资源只会导致严重浪费，甚至加剧NLP发展的困境。真正的突破需回归基础架构的革新，而非盲目扩张模型规模。
近日，蚂蚁集团发布了一款名为Ling 1T的万亿级开源大模型，标志着其在高效推理领域的重大突破。Ling 1T以其卓越的性能在有限输出长度内快速生成高质量答案，展现出强大的竞争力。测试数据显示，该模型仅需4000个token即可达到70.42%的正确率，而Gemini 2.5 Pro则需5000个token才能实现相近效果，凸显了Ling 1T在推理效率上的显著优势。作为一款开源模型，Ling 1T有望推动大模型技术的普及与创新，为开发者和研究机构提供高效、可复用的解决方案。
广汽集团作为传统汽车制造的代表，在行业高峰期位列中央企业及地方国有车企第四，是唯一非直辖市的省级国有企业。面对新兴车企凭借数字化优势构建直面客户的商业模式，广汽意识到技术架构、供应链体系与客户运营的全面升级迫在眉睫。为应对市场竞争格局的变化，广汽集团正全面推进数字化转型，以实现精细化运营、客户直连和服务升级。在本期《行知数字中国》中，InfoQ专访广汽集团数字化部部长刘倩，深入探讨其转型实践与未来战略规划。
