随着Agentic AI技术的兴起，传统数据仓库正面临被取代的趋势。Snowflake更换CEO的事件不仅象征着企业领导层的更替，更是数据架构时代转变的重要信号。文章探讨了Agentic Data Stack的初步探索，指出数据仓库的黄金时代可能逐渐落幕，而以Agentic Data Stack为代表的新技术正在成为行业焦点，引领未来数据处理的方向。
本文探讨了通过APIOps框架与基础设施即代码（IaC）技术，优化传统API管理策略的方法。动态API策略师在自动化API生命周期管理中起到关键作用，不仅提升了安全性，还借助持续集成/持续部署（CI/CD）流程显著提高了开发人员的生产力。同时，跨环境的一致性运维确保了快速部署与创新的实现，为企业带来了更高的效率与竞争力。
本文作为技术博客系列的第四篇，深入探讨了新一代InfLLM v2中的可训练稀疏注意力机制及其在MiniCPM4模型中的应用。基于Transformer架构的MiniCPM4通过采用稀疏注意力机制，在处理长文本序列时显著提升了效率，有效解决了传统稠密注意力机制计算成本过高的问题，突破了实际应用中的性能瓶颈。
在金融科技领域，智能化转型已成为不可逆转的趋势。大语言模型与多模态大模型（LVLM）凭借卓越的跨模态认知能力，成为推动行业变革的核心力量。哈尔滨工业大学联合度小满科技，开源了EFFIVLM-BENCH基准测试框架，助力优化多模态大模型的压缩方案，为行业提供高效解决方案。
近日，一篇由Claude与人类合作撰写的四页论文引发了广泛关注。该论文针对苹果公司的一项实验进行了深入剖析，指出其实验设计存在明显缺陷，并批评了部分测试的不合理性。论文强调，在无法得出明确结论的情况下，不应简单将问题归咎于模型本身，而需重新审视实验方法的科学性与严谨性。
一种新的开源方法通过实现10%的KV Cache，有效支持了无损数学推理，解决了大型推理模型中的“记忆过载”问题。尽管这些模型功能强大，但在处理简单算术问题时，往往会生成长达三页的推理过程，包含大量重复和无关内容，导致关键信息难以快速识别。此方法优化了模型的推理效率，使复杂计算更加简洁明了。
在5月17日的字节跳动云原生技术沙龙上海站活动中，宋心怡分享了《Gödel Rescheduler：适用于云原生系统的全局最优重调度框架》的主题演讲。她深入解析了Gödel Rescheduler的设计理念与技术细节，展示了如何通过全局最优调度策略解决资源碎片化和任务布局不合理的问题，为云原生系统提供了更高效的调度解决方案。
在2025年的全球开发者大会（WWDC）上，苹果公司宣布了macOS系统的一项新特性——Containerization及其命令行工具Container CLI。这一技术允许开发者在Mac电脑上以轻量级虚拟机的形式创建和运行Linux容器，标志着macOS在Linux容器运行方式上的重大进步。得益于其开源框架，开发者无需依赖Docker等第三方工具即可实现容器化操作，大幅简化了开发流程。
本文聚焦于SGLang推理引擎的使用方法，展示其如何以低成本高效部署Deepseek V3/R1等开源大型语言模型。通过AICon北京会议的深入探讨，读者将了解到一种经济高效的开源大模型部署方案，助力技术应用与创新。
加州大学圣地亚哥分校的研究团队推出了一款名为Orca的开源系统。该系统以大型语言模型（LLMs）为核心，通过智能引导的方式辅助用户进行网页操作，而非完全取代传统方式。Orca旨在提升用户的网络浏览效率，为用户提供更便捷、智能化的操作体验。
腾讯位置服务近期推出了专为HarmonyOS 5及以上版本优化的鸿蒙版导航SDK。该SDK基于腾讯最新的导航引擎打造，提供高效稳定的地图导航应用功能，助力开发者为用户提供更优质的导航体验。
C++语言中，pair、tuple和tie是提升代码优雅性的强大工具。通过合理运用这些特性，开发者能够显著提高代码的简洁性和可读性，使其媲美Python等高级语言。pair适用于简单键值对场景，tuple支持多类型数据组合，而tie则能轻松解构数据，三者结合使用可极大优化编程体验。
哈尔滨工业大学与度小满金融科技联合推出了业界首个针对多模态大模型压缩效率的基准测试框架——EFFIVLM-BENCH。该框架不仅为学术研究提供了可复现的压缩方案对比平台，还助力工业界优化部署策略。通过支持跨场景统一评估，EFFIVLM-BENCH显著提升了多模态大模型压缩方案的比较与选择效率。
腾讯AI Lab近期宣布推出全新框架WebEvolver，该框架通过整合协同进化的世界模型，显著提升了智能体在模拟真实网页环境中的性能。实验数据显示，智能体的性能较之前提高了10%，这一突破为更高效、精准的网页交互技术奠定了基础。
一种新的开源压缩方法被提出，该方法可将大型模型中的冗余信息转化为有序的记忆条目，成功实现10% KV Cache的无损数学推理。这一技术有效解决了大型推理模型常见的“记忆过载”问题，通过优化压缩手段，大幅提升了模型的存储效率与推理性能，为相关领域带来了显著进步。
下一代人工智能的开发正朝着更高的能效水平迈进。科学家们通过研究神经形态计算技术，试图将AI运行所需的电力降低至20瓦，这一数值与人脑每日消耗的能量相当。作为自然界最强大的智能体，人脑以极低能耗实现了高效运作，这为AI技术的未来发展提供了重要启示。通过模拟人脑智能的工作机制，科学家希望打造出更加节能且高效的AI系统。
