告别 “盲买”！京东 AI 试穿 Oxygen Tryon：让服饰购物从“想象”到“所见即所得”
传统线上服饰购物因无法直观感受上身效果，导致退货率高，商家运营成本增加。今年9月JDD大会发布的京东AI试穿Oxygen Tryon可解决此问题。它借助先进AI技术，消费者上传照片就能“试穿”服装，呈现版型、颜色等上身效果，提升购物满意度、降低退货率。该技术面临肢体动作、服装真实感等技术挑战，其技术实践包括人体关键点提取、服饰特征提取等。它有精准身材识别、逼真材质渲染等创新点，能7秒内生成试穿效果图。未来，它在业务合作、算法升级、功能拓展上有发展空间，京东零售京点点团队也在招人。
京东云灵境AIGC平台已上线！让AI创作更便捷
2025年12月4日，京东云正式发布企业级一站式AIGC内容生成平台——京东云灵境。该平台聚合多家大模型服务，支持全场景AIGC能力，有海量企业级AI模板库，覆盖多元场景，可快速产出合规商用内容；实现一站式AI创作，接入多样大模型，降低操作门槛；具备多模态内容快速生成能力，压缩创作周期。如在零售电商场景，有针对性模板。目前，它已适配多元场景，为企业提供专属服务，助力打通业务增长闭环。
JoyCode 无法跨项目读取源码怎么办？MCP Easy Code Reader 帮你解决！
文章介绍 MCP Easy Code Reader 解决 JoyCode 无法跨项目读取源码问题。它可按调用链路读取多项目或 Jar 包代码，提高 Code Agent 效率。介绍了其最佳实践，如跨项目调用分析、读 jar 包源码、跨项目阅读源码等，还能用于异常溯源、依赖升级评估等。说明了接入环境要求及两种接入方法，列举常见问题及解决办法。最后阐述实现原理，提供 list_all_project、list_project_files、read_project_code、read_jar_source 四个工具协同工作，实现跨项目、多依赖源码读取。
并发丢数据深度剖析：JED的锁机制与事务实战踩坑及解决方案
本文围绕JED锁机制与事务隔离性引发的并发数据丢失问题展开。2025年8月13日，事实逻辑表同步指标与维度到原子服务时出现丢失现象，原因是两次同步时间相近。逻辑表同步核心逻辑为“先删后增”，请求2的删除操作因锁机制被阻塞，查询时又因MVCC读取历史版本，认为指标已存在而未新增。文章深入剖析JED锁决策，指出删除操作不符合最左匹配原则为表x锁；还介绍JED事务相关知识，如ACID特性、隔离级别、MVCC机制等。最后提出解决方案，已用“分布式锁控制同步并发”短期方案解决问题，后续将推进“读 - 算 - 写”拆分的长期优化。
🧭 浏览器自动化革命：从 Selenium 到 AI Browser 的 20 年进化史
文章讲述浏览器自动化 20 年进化史。传统自动化能操作但不智能，AI 智能却不会动手，2025 年面临如何让 AI 指挥浏览器的问题。从 2004 到 2025 经历四个时代：2004 年 Selenium 开启自动化测试；2017 年 Puppeteer 提升前端自动化效率；2019 年 Playwright 解决兼容性难题；2024 年 AI Browser Use 让 AI 接管浏览器。各框架有优有劣，如 Selenium 有等待混乱等问题，Playwright 有自动等待等优势，AI Browser Use 实现自然语言驱动。未来浏览器将成 AI 操作界面，用于自动化测试、数据采集等。
AAAI 2026 | 跨视频推理基准 CrossVid：给多模态大模型出一道“综合题”
多模态大语言模型在单视频理解表现出色，但跨视频推理能力待评估。小红书技术团队推出跨视频推理基准测试 CrossVid 并开源。当前多数视频理解基准局限单视频分析，CrossVid 旨在推动向单查询、多视频范式转变。其亮点有数据规模大、任务层级丰富、覆盖场景广和质量把控严。数据生成经 AI 生成、专家精修和人工标注。评测 22 个主流模型，结果显示 CVR 挑战大，模型时空推理短板明显，闭源模型领先。分析指出模型处理多视频任务有关键帧丢失等瓶颈。CrossVid 揭示模型局限，为研究指明方向，期待未来有更好处理机制、优化架构及智能模型。
NeurIPS 2025 | 让扩散模型“评价”自己：中科院与快手可灵团队提出隐式奖励建模新范式
图像生成领域中，传统偏好优化方法依赖像素级奖励模型，在步骤级偏好优化时存在复杂推理链路、高噪声不兼容和缺乏时间感知等问题。中科院自动化所与快手可灵团队提出Latent Reward Model（LRM）与Latent Preference Optimization（LPO）新范式。LRM利用扩散模型构建图文联合表示输出偏好分数；MPCF筛选高质量偏好数据；LPO在隐空间进行偏好优化。实验表明，LPO在性能和训练效率上均大幅提升，未来有望成图像/视频生成模型对齐基础工具。
FluidMarkdown 正式开源 HarmonyOS 原生 Markdown 渲染引擎，为 AI 流式交互而生
2025年12月4日，FluidMarkdown正式开源HarmonyOS原生Markdown渲染引擎。在AI用Markdown结构化表达的趋势下，它解决了鸿蒙生态移动端渲染Markdown内容的问题。该引擎采用Apache 2.0开源协议，实现iOS/Android/HarmonyOS全平台纯原生Markdown流式渲染。它有完整语法支持、混合HTML标签安全渲染、流式渲染、深度鸿蒙原生集成、可定制样式系统和丰富交互能力等特性。技术理念轻量、稳定、可扩展，还给出快速接入示例。最后诚邀开发者参与开源共建，推动HarmonyOS + AI发展。
SEE Conf 2025 精彩回顾来啦！附 PPT 及视频
SEE Conf 2025蚂蚁终端体验科技大会于2025年11月22日在杭州举办，时隔两年全新开启。大会含主会场和5大专场，47位嘉宾带来40多场技术分享，涉及AI Coding、基础前端等前沿技术，还有10个技术展台和乐队表演。大会PPT已上传至GitHub和语雀，部分演讲视频已上传至支付宝体验科技视频号及B站。各会场亮点颇多，如AI Coding会场呈现该领域实践经验；基础前端会场革新主题，探讨如何服务AI产品等。此外，技术展台和Workshop体验丰富，乐队表演也为大会增添浪漫氛围。
一句话分析！MCP + GPT-Vis 重新定义 AI 数据可视化
在大语言模型主导的智能交互时代，AntV 团队推出 GPT - Vis 组件库与 MCP - Server - Chart 插件，重新定义 AI 数据可视化。过去，LLM 生成可视化图表面临 Prompt 工程繁琐、易“幻觉”、版本维护困难、跨平台集成复杂等难题。而新方案可让 LLM 一句话生成 25 + 种图表，解决了传统困境。其核心能力包括全覆盖多种图表类型、技术底座零幻觉高可靠易集成、多平台无缝落地。还提供 3 种快速上手方式，且二者已完全开源，未来将持续优化，期待开发者共建。
T8 文字，从未如此简明！
今年8月8日发布AntV 8系列首个库T8，它是文本可视化解决方案。11月22日AntV品牌日，社区同学更新T8。新增6个可视化小图，丰富文本表意形态，结合图表与文本提高信息密度和用户体验。优化JSON Schema，通过键名压缩、类型去重等多种方式提高效率、减少Token消耗，压缩比率大多在40%-45%。还提供基于AI x T8的叙述文本应用，适用于多领域。最后感谢为T8做贡献的社区同学，期望大家不断探索。
F2:聚焦见微 · 匠心布局
本文介绍 AntV F2 移动端专业图表库 2025 年升级情况。在数据聚焦方面，堆叠柱状图点击图例可高亮同类矩形，折线图能让用户聚焦时间段分析走势。智能布局上，构建智能图表布局引擎，提升生成通过率；饼图标签、坐标轴、图例布局、标注定位等都有优化。跨端适配新增小程序 WebCanvas 形成双模式，还适配了 Cube 卡片。开发者体验上，引入 AI 评测体系补全文档，建设研发 MCP 提供 AI 小工具。未来将继续秉持初心，助力移动可视化。
ALIGN：图文推理定位事故点误差<5米
文章介绍了ALIGN框架用于低资源地区应急文本定位。传统文本定位在孟加拉语车祸报道中平均误差达7.95 km，因语言壁垒、数据库稀疏等问题常跑偏。ALIGN采用四步闭环新思路，Gemini 2.5 Flash拆分新闻、Selenium抓图，EasyOCR预过滤，VLM二次核验，还通过递归网格扫描和行政回退兜底。盲测显示，其将平均误差压到466米，80.5%预测点落入500米圈。该框架封装迁移包，缅甸实测成本低。不过，它受行政层级、处理延迟和扫描成本限制，作者有后续优化计划。
Vector Bucket：云原生向量存储新范式
文章围绕云原生向量存储展开。先介绍向量是 AI 理解语义核心，传统搜索依赖关键词匹配有局限，向量能让机器理解语义。向量检索有 KNN 和 ANN 等算法，不同算法适用于不同数据规模。存算一体的向量数据库在新业务形态下成本高，新设计思路结合 S3 存储能力实现冷热数据分层。S3 Vectors 是新的向量存储方案，有近乎无限存储扩展能力和低成本优势，但按次计费有 PUT 请求费用高、查询成本增长快等缺点。它可与 AWS OpenSearch 组合平衡成本与性能。火山引擎 TOS Vectors 参考其思路，能与多种产品结合实现性能与成本双重优化，未来向量将重构信息社会。
豆包图像创作模型 Seedream 4.5发布：聚焦商业生产力场景
2025年12月3日，火山引擎发布豆包图像创作模型Seedream 4.5并开启公测。该模型在主体一致性、指令遵循精准度等方面迭代，提升了图像生成质量与稳定性。它强化多图组合生成能力，优化海报排版与Logo设计功能。在视觉表现上，实现极致一致性、精准指令遵循、通识与空间重构、电影级美学。在场景应用中，深入企业生产核心环节，如广告营销能生成成品级物料，电商运营可降本增效，影视创作可快速可视化创意。此外，还在娱乐、教育等多元场景释放价值，现已上线火山方舟和体验中心，企业可全量开放API使用。
让 AI 真正“记住你”：AI Memory 是怎么做到的？
文章围绕AI Memory展开。先指出多数大型语言模型无真正记忆，每次对话似重新开始，上下文窗口只是“短期记忆假象”，RAG也无法解决“长记性”问题。接着介绍AI Memory核心能力，包括自动提取、语义归类、置信度与衰减、冲突解决、情境检索。以开源项目MemMachine为例，它为AI Agent打造长期记忆系统，分情景和个性化记忆，存储于不同数据库，跑分表现出色。实战体验显示其能让AI记住用户偏好并个性化推荐。最后说明AI Memory重要性，未来或成Agent系统“内存层”，鼓励参与MemMachine开源项目。
AI帮你做用户研究？这两大场景超实用！
数字化时代，传统用户研究方法难处理海量数据，文章介绍AI大语言模型在用户研究中的两大实用场景。短文本反馈分类方面，通用模型分类适合临时或探索阶段任务，灵活便捷但面对复杂任务有局限；SFT微调模型分类适用于大量稳定数据场景，准确高效但标准变更需重训。长文本分析洞察借助RAG技术，能高效处理长文本，提升信息处理效率与完整性。同时提醒使用AI做用户研究要警惕隐私和‘模型幻觉’问题，AI是辅助工具，研究人员专业判断不可或缺。
Babel 插件 + AST 改造：低侵入实现 UI 自动化测试的精细异常捕获
本文围绕 UI 自动化测试的精细异常捕获展开。当前测试体系存在异常捕获覆盖度与精细度不足、手动添加 try/catch 成本高且破坏代码可读性问题。通过编译时 AST 改造，提出基于 Babel 插件的解决方案。设计原则为透明性和可配置性，选用 Babel 核心库开发插件。采用双插件策略，babel-plugin-jest-try-catch 为 Jest 测试函数中 await 语句添加 try/catch，babel-plugin-function-try-catch 为顶层函数等添加函数级 try/catch。实施后捕获大量失败信息，治理后存量公共函数失败和测试语句报错次数均减少。方案实现低侵入式增强，提升异常覆盖度、降低协作成本和提升可观测性。
Show Me The Agent — 全栈AI智能体编码大赛：技术回顾与行业倡议
本文介绍了全栈AI智能体编码大赛相关情况。大赛以‘功能完成度、可迭代性、AI交互效率’为评价核心，推动Agent工程化落地。赛程紧凑，奖励丰厚，设一、二、三等奖。共收到12个参赛团队/个人的22个成果工程，评选出6支获奖队伍。介绍了获奖队伍技术亮点，如王巍巍构建股票预测智能体，多模型融合且路径可复现。现场分组讨论AI时代新工程范式议题。大赛推动业界转向‘以AI为中心的Agent工程化新范式’，将发起建立AI编程标准倡议，呼吁更多人员加入腾讯云架构师技术同盟。
推荐系统三十年：从协同过滤到大模型时代的技术编年史
本文回顾推荐系统三十年技术演进。起源于1992 - 2005年，Xerox PARC提出Tapestry系统应用协同过滤，后GroupLens自动化协同过滤，亚马逊实现工业化突破。2006 - 2015年Netflix Prize引发研究高潮，矩阵分解、隐式反馈处理、GBDT + LR等技术发展，特征工程成关键。2016 - 2022年深度学习全面统治，Wide & Deep、DeepFM、DIN等模型涌现，工业界形成标准架构。2023年至今大模型时代到来，生成式推荐等新范式出现，Meta、快手、阿里等公司实践落地，同时面临计算成本等挑战，从业者需关注多方面问题，推荐系统将持续进化。
万字长文讲透LLM核心：Transformer架构原理解析
本文深入解析Transformer架构原理。先介绍背景，引出对LLM强大原因及Transformer原理的探讨。接着解析LLM架构，阐述Transformer核心思想是注意力机制，主流架构为Decoder - only Transformer。详细说明数据处理，如分词、词嵌入、位置编码，还介绍神经网络、注意力机制（含自注意力、因果注意力、多头注意力）及FFN/MLP。通过案例展示翻译过程及注意力权重可视化。然后介绍2025年开源旗舰LLM架构，如DeepSeek V3、OLMo 2等的创新。最后总结，强调模型能力是根本，应用形态会随模型能力演变，构建LLM应用需了解相关知识和基础设施。
构建知识闭环：用CodeBuddy打造自我进化的数据分析体系
本文介绍腾讯QQ浏览器信息流推荐架构团队用CodeBuddy打造自我进化数据分析体系的实践。团队在数据分析中面临查找库表难、需求复杂、重复工作多等痛点，构建了知识闭环体系。该体系包含让知识可沉淀、传递、生成、信赖、闭环五个环节，利用Git管理代码建立知识库，制定规范促进知识传递，设计Agent自动生成代码，建立多层验证保障质量，规范版本管理与归档形成闭环。实践表明，该体系使知识库增长，团队效率提升，工作方式转变。未来团队计划自动生成口径说明文档、打通SQL执行环节。
看懂这篇，你就能秒懂 LLM底层秘密—Transformer原理解析
文章深入浅出介绍了Transformer原理。先回顾前文引出围绕Transformer架构解析，包括原理、改进、混合架构等。阐述LLM架构，主流为Decoder - only Transformer，构建模型需处理数据、确定模型、进行训练。结合翻译案例，讲解分词、位置编码、注意力机制等。分词将文本处理成词元，构建词汇表；嵌入把词映射到高维空间；位置编码解决模型对词序感知问题；注意力机制让模型理解词间关系。还介绍自注意力、多头注意力等机制。最后介绍2025年主流开源LLM架构发展，如DeepSeek V3、OLMo 2等架构创新，强调关注模型能力与应用形态相互促进。
把握IP产业发展新趋势
本文指出近年来我国IP产业价值凸显，呈现新趋势。生成方式从‘故事叙述’转向‘情感链接’，有数字文化衍生IP、独立形象类IP两种路径；传播上以社交平台与二创内容为重要渠道；消费模式走向参与式、共创式。IP消费重心向‘情绪消费’倾斜。我国虽是IP零售市场大国，但国产IP存在影响力不足等问题。为此，要鼓励企业用中国IP讲世界故事、布局海外市场；赋能大众共创，推动IP与社会情绪共振；发挥数字文化产品优势，构建IP长线运营机制。
游戏IP×文旅，将走向何方？
本文探讨游戏IP与文旅融合走向。随着数字技术与实体经济结合，游戏与文旅融合释放巨大经济效益。相较于其他IP，游戏有独到优势：载体上，是科技再造的立体时空综合体，能承载大量文化信息，构建超写实意象空间；交互上，驱动自发探索，转化为情感认同；体验上，基于情感记忆提供验证冲动；生态上，创造文旅新地标，解决文旅‘一次性消费’难题；社群上，长青情怀造就强关系凝聚力，玩家社群有文旅转化价值。未来，游戏赋能文旅边界将拓展。
AI for Science，走到哪一步了？
文章介绍AI for Science发展情况。谷歌DeepMind引领科学智能技术演进，如AlphaFold解决蛋白质结构预测问题。生物学是进展最快领域，基础研究有新发现，医疗应用全面开花，材料学等领域也加速应用。从技术基础、协作模式和科研规模三方面，“基础模型+科研智能体+自主实验室”的AI驱动科研范式逐步形成。未来，科学智能技术演进和应用价值转化效率将提升，但也要关注人类科研原创能力和科技伦理责任。
刷累了短视频，年轻人开始看视频播客了
播客流行几年后，视频播客在国内火了，如B站的《鲁豫漫谈》等播放量可观。它是录制播客时拍下现场画面，兼具深度与可视化体验。其兴起是媒介“复归”，不会挤压播客空间，还吸引刷短视频的用户。它受青睐是因提供舒缓观看体验和真实感。对创作者、嘉宾、广告主都有价值，平台也押注它，以提升用户留存和商业收益。它与传统电视访谈有差异，在叙事逻辑上有新变化，满足数字时代精神需求。
[A's Trend] AI时代的输入体验趋势
本文介绍AI时代输入体验趋势。变革核心是从“告诉机器指令”到“告诉机器想要什么”，实现“智能共创”。输入门槛降低，“输入<输出”，多模态融合。未来输入体验围绕“更少操作，更懂意图”，语音交互主导革新，新型接触输入崛起；从“命令”转向“意图”，需做好意图引导；输入能情境感知。输入工具与场景双向奔赴，输入定义延展。但也带来信任、隐私等挑战，设计要保证用户掌控。未来输入体验或有新革命。
NAACL 2025 | SeqAR: 通过多角色扮演探索大模型的安全漏洞
上海财经大学和蚂蚁集团合作的论文 SeqAR 被收录于 NAACL2025。随着大语言模型广泛应用，安全对齐重要，但仍存在“越狱”现象，现有“越狱”提示依赖人工，缺乏扩展性。SeqAR 构建自动持续优化“越狱”角色的框架，通过组合多角色提升越狱成功率。它先从“单一角色”变为“连续角色”，让模型分散注意力；设计由攻击、目标、判别模型组成的迭代框架自动生成角色；在多种主流大模型上取得高攻击成功率，且有跨模型和数据迁移性，还可与其他攻击手段组合。此外，它构建判别模型提升评测准确性，测试常见防御方法显示大模型安全体系待改进。
FinEval-KR：大模型真的懂金融，还是只会背书？｜AFAC技术物语
文章围绕FinEval - KR金融大模型测评框架展开。当前金融大模型落地时存在知识与推理能力的问题，现有测评无法区分错误源于知识缺失还是推理缺陷。FinEval - KR基于认知科学，将知识与推理解耦评估。通过初步实验揭示知识是地基、推理是天花板。其引入三阶段诊断机制，定义KS、RS、CS三个核心指标。数据集回归金融学本源，引入布卢姆分类法。对18个主流大模型测评后分四个梯队，指出推理能力提升是通往金融AGI必经之路，应填补‘应用’鸿沟，通用模型优于专用模型，该框架指明模型进化方向。
货拉拉RAG优化实践：从原始数据到高质量知识库
文章介绍货拉拉RAG优化实践，从原始数据构建高质量知识库。背景指出知识库初始构建依赖人工，存在意图名定义不清晰、相似问法与意图话术不匹配、意图过于概括三类问题。解决方案有嵌入模型+聚类和大模型语义理解两种。前者因聚类效果不佳未采用，后者通过重新定义意图名、相似问法重新归类、意图细分、话术生成等步骤清洗知识库。结果显示，解决了意图名、问法与意图匹配、意图概括等问题。未来展望包括自动提示词优化和拆分涵盖多意图的相似问法。
2025 年底了，为什么还没有出现爆款的AI应用？
文章指出2025年底看似无AI爆款，是因用旧框架找新技术产物，且将爆款门槛定得过高。从宏观指标看AI已很火，但用户侧未觉其不可替代。目前C端新型爆款少，B端多为提效产品，原因是产品多把旧流程AI化，技术Demo心态重，缺清晰场景与刚需。表层有入口难抢、体验尴尬、信任成本高、算账难四个难题。深层问题是做产品思维停留在过去，如技术自嗨、重功能轻结果等。破局建议是做窄、做深、做结果，定位具体人群和任务，靠组合拳，追求10倍体验，慢慢养产品。真正机会在于用AI解决具体业务痛点。
AI这面镜子，正在暴露我们最丑陋的秘密
本文围绕AI之镜展开探讨，指出其并非中立，反映的是少数有权力者的价值观。AI之镜能揭示不公正，如医疗领域可检测种族偏见，但当前应用存在诸多问题，会放大扭曲偏见。在情感方面，AI聊天机器人带来爱的幻象，危害用户且易让人丧失对真爱的感知。“AI养育”等应用扩张，人们还期望AI完成道德使命，但AI无法替代人类的道德能动性。人类创造力核心是表达自我，AI只能概率模仿。我们应校准AI工具，通过制度和仪式强化道德实践，重拾人类道德与智力成长潜力。
DeepInsight x ChatBI：个人Agent助手养成计划
文章围绕DeepInsight x ChatBI的个人Agent助手养成计划展开。先点明个人Agent助手需不断学习和调教，才能成为好助理。接着从用户视角拆解使用流程，包括自然语言提问、反问澄清、结果验证和产品操作。提问方面，指出存在模糊、歧义、不知如何问等问题，可生成示例问题供用户选择修改。反问澄清可使信息对齐，系统会存储知识避免重复反问。结果验证有AI、产品配置、代码三种校验方式。若模型生成结果错误，用户可通过配置化完成任务，也能结合自然语言与产品交互，还可直接手动查询。最后总结大模型需与传统工具配合，扎实解决各节点问题，才能更好服务用户。
LlamaIndex 深度实战:用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
文章围绕用《长安的荔枝》构建智能问答系统展开。先介绍 RAG 原理，将文档切分、向量化，问题也向量化找相似块，再结合问题让 AI 生成答案，有基于文档、语义理解、可追溯优势。接着用 LlamaIndex 实战，核心代码少于 30 行，实现问答系统，支持单轮和多轮对话。然后通过实验展示参数调优效果，不同场景需不同参数组合。还剖析 LlamaIndex 架构，含 5 层架构和 7 个核心组件。最后提及 RAG 系统局限，介绍 AgentBay 平台，说明集成思路和适用场景。
SpecKit 在成熟 Java 项目中的 AI 编码实践
本文分享了SpecKit在成熟Java项目中的AI编码实践经验。当前vibe coding在存量应用开发有挑战，而SpecKit遵循SDD与TDD思想，可推进AI辅助编码。选型上，AI Coding分模型层、编码工具层，有多种组合可选，本次因安全需求选idea + qwen code cli + qwen3 coder plus。环境准备需安装qwen code和speckit。执行实例以解析excel生成图片zip包为例，按speckit主要步骤命令执行，过程中会生成多种文档并需多次确认调整。实现分结构生成和细节补充阶段，虽有返工但结合范例可提升代码质量。还提到过程命令使用情况、新增git文件及应用说明书管理。最后指出该实践能提升研发效率，但AI有不足，需优化开发流程、增加全局知识检索能力。此外，还介绍了Qwen - Image生图方案。
阿里事儿丨千问APP一周内三上新；高德无障碍导航上线澳门
本文介绍了阿里巴巴近期多项业务进展。12月，千问APP一周内三上新，接入多个模型并推出办公新能力；阿里146篇论文入选AI顶会NeurIPS 2025，千问获最佳论文。上海电信与阿里云达成合作，瞳行科技发布基于通义千问的AI助盲眼镜。东航接入千问推行程规划Agent，饿了么APP焕新为淘宝闪购并推新服务。阿里发布助残报告，高德无障碍导航上线澳门。此外，大麦国际App全球上线，菜鸟香港eHub货运中心升级，无人车智能仓配方案覆盖30城。
国内首个关照孤独症儿童绘本智能体，登陆千问APP
2025年12月5日13:13，国内首个关照孤独症儿童绘本智能体登陆千问APP，该事件与阿里巴巴相关。
崩溃！程序员让AI IDE清缓存却遭清空D盘，质问得到扎心回应：抱歉，操作时还跳过回收站永久删了数据
希腊开发者Deep - Hyena492使用Google新推出的AI IDE Google Antigravity清理缓存时，整个D盘被清空且文件永久删除。该工具由Gemini 3驱动，可自动化开发。Deep - Hyena492开启Turbo模式，AI自行执行删除无二次确认。事后AI给出急救措施，但恢复文件无法打开。此前也有AI编程工具“翻车”事件，暴露了高权限开发代理误判后果严重的共性风险。开发者认为Google应担责并修复Bug，也建议在虚拟机等环境运行AI编码工具。
“烂代码”扎堆，为何优秀工程师一进大厂就“变菜”？
本文指出大众以为大厂应有高质量代码，但“大厂代码粗糙”吐槽频发。原因一是大厂薪酬体系使员工平均任期仅1 - 2年，常组织架构调整，工程师多在不熟悉领域工作，大量代码变更出自“新手”；二是“老手”虽能解决部分问题，但面临公司不培养和自身超负荷问题。大厂为换灵活性接受工程师产出劣质代码的结果，工程师难以选择工作类型，烂代码根源是组织模式，非个人问题。
Jina AI创业复盘：AI团队的Scaling Law是什么？
本文是 Jina AI 创始人肖涵的创业复盘。他率团队创业六年，2025 年 10 月将公司卖给 Elastic。创业中技术迭代快，团队两次转型，先做搜索框架，后聚焦搜索底座模型。转型有阻力，最终聚焦获认可。收购复杂，小模型公司多被收购。肖涵认为创业做对了构建国际化团队、亲力亲为、探索商业化、及时思变；做错了团队前期不聚焦、扩张团队收效差、对欧洲期望高。他未来还想创业，看好 AI+原创游戏、AI Trading 方向，建议创业者专注、找聪明人共事、避免与平庸者消磨时间。
达摩院 NeurIPS'25 Oral|一张图+你的动作，实时生成AAA级第一人称虚拟世界
香港大学和阿里达摩院联合提出头号玩家（PlayerOne）模型，可根据用户提供图像构建支持自由动作控制且场景一致的真实世界。该模型弥补预测建模与交互式现实主义差距，解决了先前研究在复现现实场景、无限制移动及人类动作控制等方面的不足。其算法基于DiT模型，输入为第一帧图像和人体动作序列，输出为模拟视频。论文还介绍了部件解构的动作注入模块、场景帧共同重建方法，阐述了数据集构造和训练策略。实验表明，由粗到细的训练方案、解构模块和重建模块效果更优，该模型在场景一致性和环境交互上优于其他方法，但在游戏场景性能有待提升。
达摩院 NeurIPS'25｜多模态大模型正在“集体幻觉”？发布CMM基准，系统诊断三模态幻觉根源
阿里巴巴达摩院和新加坡南洋理工大学团队提出多模态的诅咒（CMM）基准，研究多模态大模型（LMMs）幻觉问题。LMMs虽有进展，但存在生成与输入不符信息的“幻觉”问题，现有评价方法多关注单一模态。研究系统性分析LMMs在语言、视觉、音频任务中的幻觉表现，揭示两大根源：单模态先验依赖过强和跨模态间虚假关联，并细分类型。基于此提出CMM基准，实验显示其能揭示模型不足，为研究和改进提供指导。评估多种先进LMMs，指出模型存在的局限性，最后提出平衡多模态数据集、动态跨模态融合等未来改进方向。
Android Studio Otter 2 Feature 发布，最值得更新的 Android Studio
Android Studio Otter 2 Feature发布，是值得更新的版本。它内置Gemini3且免费额度不错，增强Agent模式，配备全新Android知识库提高准确性，提供试用Gemini 3型号选项，还整合IntelliJ IDEA 2025.2平台改进。开发者可使用最新型号Gemini 3 Pro Preview功能，免费模式有访问限制。Agent模式结合Android知识库，能查阅官方最新文档，信息自动更新。有备份与同步功能，可通过Google或JetBrains账户备份设置。开发者还能接收团队资讯，此版本包含Kotlin K2模式和终端性能等改进。
解读 Claude 对开发者的影响：AI 如何在 Anthropic 改变工作？
Anthropic对内部员工调查分析，发布AI对开发者影响报告。数据显示，Claude使开发者生产力平均提升50%，14%用户超100%，还启用新工作，如27%辅助工作原本不会发生。委托实践上，虽使用频繁但完全委托少。开发者技能更全栈化，但有退化忧虑。社会与职业方面，人际互动减少，有人乐观有人担心被替代。AI改变开发结构，使开发者边界模糊，工程模式从线性变并行。报告反映AI带来红利与债务，未来工程师核心竞争力将转变。
比Gemini 3记得更多，谷歌新框架将上下文记忆干到了200万！
Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN速度与Transformer性能的全新架构Titans，能扩展到超200万token上下文。这涉及Titans和MIRAS两篇新论文，前者是架构，后者是理论框架。Titans引入新颖神经长期记忆模块，通过“惊喜指标”选择性更新长期记忆，融入动量和遗忘机制。MIRAS提供序列建模统一视角，定义了序列模型的四个关键设计。研究还创建了YAAD、MONETA、MEMORA三种无注意力模型。实验表明，Titans及MIRAS变体在语言建模、推理任务等表现出色，处理长上下文能力超基线模型。
刚刚，OpenAI发长文：找到破解LLM撒谎的办法了！
OpenAI发布长文《通过忏悔训练大型语言模型诚实性》，提出破解LLM撒谎的办法。传统RLHF奖励函数只关注答案好坏，导致模型出现奖励破解等问题。新方法让模型回答后生成“自白”，自白只由“诚实”信号强化。具体是在正常RL基础上，以概率p进入“忏悔模式”，独立法官只给“诚实分”。实验显示平均忏悔准确率74.3%，11/12项评测“忏悔”诚实率高于“主回答”，严重漏报概率4.36%。还分析了典型轨迹、奖励破解压力测试、置信度挖掘、错因等，不过该方法也有局限，不能减少违规频率，对“未知未知”无效，法官可能被攻击。
Mistral 3开源，一举超越DeepSeek与K2？
近期，Mistral AI 开源 Mistral 3，包含三款小型稠密模型（14B、8B、3B）和 Mistral Large 3 稀疏混合专家模型。Mistral Large 3 活跃参数 41B，总参数 675B，在与 DeepSeek - 3.1（670B）、Kimi - K2（1.2T）的 Benchmark 对比中多个维度领先。它是全球最强的 permissive 开源权重模型之一，在 LMArena 排行榜上，位列“非推理类开源模型”第 2、全体开源模型第 6，经后训练有图像理解能力，多语言对话表现出色。Ministral 3 面向边缘与本地场景，有 3B、8B、14B 三种参数量级，含多种变体，支持图像理解，以 Apache 2.0 许可证发布，实现开源模型中最低的“成本/性能比”。
303页年度最佳AI Code综述：阿里、字节、快手30家顶级机构出品
本文由近30家顶尖机构出品，分享303页《从代码基础模型到智能体与应用：代码智能实践指南》。介绍了2021 - 2025年代码大型语言模型及相关生态发展概况，指出大型语言模型改变自动化软件开发格局并推动商业应用。该领域从基于规则系统演变为基于Transformer架构，在HumanEval基准测试中表现提升。文章对代码LLM进行综合分析与提供实用指南，审视模型完整生命周期，分析通用与代码专用LLM代码能力，阐明学术研究与真实世界部署差距，还开展实验分析代码预训练、监督微调与强化学习等。
为AI提供一副公平的脸谱：索尼AI带来更为公正的AI视觉新标杆
过去十多年视觉AI发展迅速，但许多模型存在多样性不足、传递偏见的问题。索尼AI推出公平的以人为本的图像基准FHIBE，作为公平性评估数据集。它来自1711名主要受试者，有10318张图像，还具备姿态和互动标注及衍生人脸数据集。与现有数据集相比，FHIBE有坚实同意基础，实用性更强。通过测试发现模型在多个敏感属性交叉群体表现有差异，不同模型存在不同偏见。FHIBE落实伦理数据收集原则，虽数据收集成本高，但实验团队希望借此为AI系统建立负责任数据集新标准，推动AI系统更具包容性和可信赖。
美国各州正建设自己专用的AI用超级计算机，意在加速各项研究进程
美国各州正建设专用AI超级计算机以加速研究。2024年诺贝尔化学奖得主Google DeepMind团队研发的AlphaFold系统可预测蛋白质三维结构，但蛋白质会因条件变化改变形态，纽约大学Thomas Grant构建SWAXSFold无需依赖Google资金。因AI芯片昂贵，大学负担不起，纽约州通过5亿美元、10年的Empire AI计划为研究人员提供资源；今年9月加州通过法案创建CalCompute。美国联邦也有举措，如NSF的CloudBank计划，但方案不完美。Empire AI由纽约九所大学和Flatiron研究所组成联盟，州政府出资，Simons捐赠首台机器Alpha，第二台Beta将更强大。到2027年还将有第三台伽马、第四台德尔塔。加州也在推进AI专用超算项目，同时联邦也在继续支持创建AI基础设施，但挑战是平衡联邦和州支持，且仅州层面倡议不能确保公平访问。
140篇参考文献，26页综述系统梳理医学智能体的应用、挑战与机遇
该综述由多所高校研究者撰写，分析 2022 - 2025 年 140 余篇医学智能体论文。指出 2022 年起医疗智能体论文呈指数增长。提出三维分类框架，从应用场景、自主程度、工具资源整合分类。列举代表智能体，总结五大应用领域。介绍通用架构和核心技术，如提示工程、检索增强生成等。还提及多智能体协作、记忆机制与人类在环。借鉴跨领域经验，指出医疗智能体发展面临能力权衡、数据质量等挑战，在文档自动化等领域有近期应用价值，需兼顾创新与安全规范。
因防御 React Server Components 漏洞，Cloudflare 遭遇 25 分钟服务故障
2025年12月5日UTC 08:47，Cloudflare部分网络出现严重故障，09:12解决，影响约28%的HTTP流量。此次故障并非攻击所致，是为防御React Server Components漏洞，更改请求体解析逻辑触发的。具体是增加缓冲区大小后，关闭内部WAF测试工具的变更在FL1代理中引发错误，导致HTTP 500错误。运行时错误是因对动作为“execute”的规则应用终止开关时，代码处理结果出错。11月18日也曾有类似事故，目前整改措施未完成。Cloudflare将发布韧性项目分类，期间锁定网络变更。
尤雨溪宣布 Vite 8 Beta 发布，由 Rolldown 驱动的全新 Vite
尤雨溪宣布 Vite 8 Beta 发布，该版本由 Rolldown 和 Oxc 驱动。此前 Vite 开发和生产环境分别依赖 esbuild 和 Rollup，导致不一致性。Rolldown 用 Rust 编写，高性能、兼容且功能强。团队先发布 rolldown - vite 预览版收集反馈，建立测试套件，构建兼容层。迁移有直接和渐进两条路径。Vite 8 还支持 tsconfig paths 和 emitDecoratorMetadata。未来全打包模式将提升开发服务器速度，团队正优化 JavaScript 插件运行效率。可通过 Discord、GitHub 等反馈。
Bun 被 Anthropic 收购，助力 Claude Code 发展
2025年12月3日消息，Anthropic正式宣布收购JavaScript运行时Bun以加速Claude Code发展。Claude是强大AI模型，Claude Code开启了新编码时代，11月年化营收达10亿美元。Bun由Jarred Sumner于2021年创立，运行速度超越主流竞品，是一站式工具包，提升了开发体验。自2025年5月上市，Claude Code已成为众多行业领军企业的关键工具，Bun对其基础设施扩展起到关键作用。Anthropic首席产品官表示收购Bun可构建更强大基础设施巩固增长。Bun每月下载量超700万次，在GitHub获超82000 Stars，已被多家公司采用。收购契合其战略方针，Bun将保持开源，助力构建下一代软件基础设施。
AI 赋能广告采集与监测：自动化系统设计与实践
本文围绕Android广告监测系统展开，该系统为解决传统人工监测效率低的痛点而设计。系统采用分层架构，涵盖设备控制、应用自动化、广告识别等核心功能。设备管理用多进程并发控制，提升效率与稳定性；通过ADB和uiautomator2实现设备与应用操作；结合OCR和关键词匹配识别广告；用分层文件系统管理数据；采用ADB广播与Socket混合通信保障状态监控。系统还对调度、工作流、性能等方面进行优化，解决了跨平台通信、OCR准确率等技术难点。未来有望引入AI、实时数据分析等技术。
用 AI 做了几个超炫酷的 Flutter 动画，同时又差点被 AI 气死
本文介绍用AI制作超炫酷Flutter动画的过程，包括奇异粒子、斐波那契球体和星云动画。奇异粒子动画基于数学公式，用欧拉积分法更新粒子位置，解决数值发散问题。斐波那契球体算法让点在球面上均匀分布，需解决数学算法和渲染投影问题。星云动画模拟星系动力学，实现粒子形成双核团块效果，但AI在实现时遇到颜色“插值陷阱”问题，多次尝试修复无果，最终换了实现方式。
深度好文：MySQL InnoDB 事务隔离与 MVCC、版本链与 ReadView 原理详解
文章围绕 MySQL InnoDB 事务隔离与 MVCC 展开。先介绍 MVCC 出现前锁机制解决并发冲突的瓶颈，引出其核心思想是为每行数据维护多版本，实现非阻塞读写，提升并发。接着阐述 MySQL 四种事务隔离级别，包括读未提交、读已提交、可重复读、串行化，分析各级别优缺点及解决的并发问题。还说明 MVCC 架构依赖隐藏字段、Undo Log 版本链和 ReadView，介绍其作用及实现原理。最后对比 MVCC 在不同隔离级别下的行为差异，指出互联网应用常将默认的可重复读调为已提交读，分析原因并给出应对策略，还推荐了《Redis 高手心法》一书。
Kotlin 协程避坑指南：GlobalScope vs Application Scope 怎么选？
文章围绕Kotlin协程中GlobalScope和Application Scope的选择展开。先指出GlobalScope存在与UI生命周期脱节、生命周期过长、无结构化并发、测试调试难等问题。接着介绍Application Scope，它绑定Application生命周期，具有生命周期可控、结构化并发、子协程独立、易测试、资源可控等优势。还给出不同场景下协程Scope的选择方案，如全局任务用Application Scope，UI相关任务用LifecycleScope/ViewModelScope，Repository的Scope由调用方注入，强调部分场景绝对别用GlobalScope。最后总结协程Scope选择口诀，选对Scope可避免问题、让代码更易维护。
回收系统架构演进实战：与Cursor结对扫清系统混沌
文章讲述多渠道回收业务系统重构实战。因业务发展，系统出现代码膨胀、重复、难测难维护等问题，影响研发效能。团队制定重构规划，采用分层解耦、责任链和适配器模式，渐进式落地。基于PDCA思想进行人机协作，以渠道统一Handler架构重构为例，分析原架构痛点，设计新架构。在Plan阶段拆解任务；Do阶段与Cursor协作，总结高效协作技巧；Check阶段建立三层验证机制；Act阶段沉淀提示词模板，提取通用模式持续优化。作者表示重构才起步，分享真实经验。
Top layer troubles: popover vs. dialog - HTMHell
文章围绕网页中弹出层（popover）与对话框（dialog）在顶层布局的问题展开。先介绍了堆叠上下文和顶层的概念，指出某些元素可进入顶层。以升级通知消息使用 Popover API 为例，阐述当对话框打开时，弹出层虽在视觉上显示在对话框之上，但因对话框使页面外部元素变为惰性，导致弹出层无法通过键盘或屏幕阅读器访问，点击也是触发轻关闭行为。解决办法是将弹出层移到对话框 DOM 内并使用 popover="manual"。最后提醒在网站或应用中同时显示两者时需考虑相关问题。
Drone-ambient-noise synthesizer in Javascript: when instability is a feature, not a bug
作者耗时两年半开发了将文件转换为声音或MIDI消息的Binary synth。文章围绕该乐器展开，先从音乐文化探讨其设计思路，指出数字合成音效单调，而databending和sonification可利用文件二进制代码制造混乱源丰富音色。接着介绍乐器将二进制代码转换为赫兹的方法，阐述Web Audio API和Web MIDI API使用细节，如利用granular synthesis创造新音色、MIDI模式算法等。还提出用键盘和鼠标交互的UX方案，最后对比浏览器性能，推荐ungoogled - chromium用于音乐创作。作者认为用JavaScript开发乐器适合艺术创作，便于分发。
Critical Security Vulnerability in React Server Components
2025年12月3日，React团队披露React Server Components存在未认证远程代码执行漏洞（CVE - 2025 - 55182，CVSS评级10.0）。攻击者可利用React解码发送到服务器函数端点的有效负载的漏洞，通过构造恶意HTTP请求实现远程代码执行。受影响的包版本包括react - server - dom - webpack等的19.0、19.1.0等。修复版本为19.0.1等。受影响的框架和打包工具包括Next、react - router等。文章还给出了事件时间线，从11月29日报告漏洞，到12月3日修复发布并公开披露。最后感谢了发现和协助修复漏洞的Lachlan Davidson。
React has changed, your Hooks should too - Matt Smith
文章指出 React Hooks 多年来使用方式变化不大，而 Concurrent React 改变了 React 处理数据的方式。具体阐述了现代 Hook 模式：一是避免 useEffect 滥用，只用于实际副作用；二是自定义 Hooks 可封装逻辑，避免组件代码杂乱；三是 useSyncExternalStore 能解决订阅相关的诸多问题；四是利用过渡和延迟值可让 UI 更流畅；五是现代 React DevTools 使 Hooks 更易测试和调试。此外，React 正迈向数据优先的渲染流程，开发者应让 Hooks 架构随 React 演变。
What’s New in ViteLand: November 2025 Recap | VoidZero
本文是2025年11月ViteLand项目更新回顾。Vite 8 beta版发布，采用Rolldown作为打包器，结合Oxc形成端到端工具链。项目更新方面，Vite+新增FAQ；Vite 7.2发布；Vitest有可视化测试改进、新缓存和API等；Rolldown有tsconfig自动发现等特性；Oxc发布Oxfmt alpha版，优化解析速度。社区动态上，Angular 21用Vitest为测试运行器，Canva用oxc - transform性能提升，StackOverflow调查显示Vite受欢迎，还有众多工具集成和使用案例分享。
Vite 8 Beta: The Rolldown-powered Vite
Vite 8 Beta 版发布，由 Rolldown 驱动，生产构建速度显著提升。此前 Vite 开发用 esbuild、生产用 Rollup，存在不一致问题。Rolldown 用 Rust 编写，性能与 esbuild 相当且比 Rollup 快 10 - 30 倍，支持相同插件 API。Vite 更换打包器统一了工具链，保证行为一致。迁移时先发布预览包，设置测试套件，构建兼容层。升级有直接和渐进两种方式。Vite 8 还有内置 tsconfig paths 支持和 emitDecoratorMetadata 支持。未来将推出全捆绑模式，团队还在优化 JavaScript 插件使用，也期待用户反馈。
Bun is joining Anthropic
本文宣布Bun被Anthropic收购。收购后，Bun仍保持开源和MIT许可，团队不变且继续公开开发，路线图仍聚焦高性能JavaScript工具等。Bun诞生于解决网页游戏开发中代码迭代慢的问题，历经多个版本发展，提升性能和兼容性。2024年末起，大量AI编码工具采用Bun。作者因Claude Code对其产生兴趣，Bun团队数月来优先处理Claude Code团队的问题。考虑到AI编码工具的发展，加入Anthropic能让Bun获得长期稳定、前沿视野和更多资源，继续专注打造优质JavaScript工具。
Oxfmt: Oxc Formatter Alpha
本文宣布了 Rust 驱动、与 Prettier 兼容的代码格式化工具 Oxfmt 的 alpha 版本发布，初期聚焦于 JavaScript 和 TypeScript。它性能出色，比 Prettier 快超 30 倍、比 Biome 快超 3 倍。配置上遵循 Prettier 格式，支持部分主要配置选项。默认打印宽度为 100 字符，支持 ignorePatterns 选项。其默认行为与 prettier . --write 等效。beta 版计划支持更多文件格式、嵌入式语言格式化等功能。用户可参考安装指南，通过指定链接反馈问题、参与社区讨论。
2025 In Review: What’s New In Web Performance? | DebugBear
本文回顾2025年网页性能领域的变化并展望2026年。2025年，Core Web Vitals实现跨浏览器支持，Firefox和Safari开始支持相关指标；Lighthouse推出新的性能洞察审计；Firefox支持Scheduler API；DebugBear新增全球TTFB测试等免费工具；Chrome DevTools和Lighthouse共享性能建议代码；Chrome和Safari在性能指标测量、图像格式支持等方面有改进；网站Core Web Vitals分数逐步提升；网站监控更直观。2026年，有望实现Chrome对软导航性能测量的支持，出现更多AI功能，AVIF将广泛可用，Lighthouse节流模拟会改进等。
Web Performance 2025: The Shift from Optimization to Prediction - Web Performance Calendar
本文介绍2025年网页性能的转变，从优化转向预测。Speculation Rules API和积极预渲染技术使Chromium浏览器接近即时加载页面。RUM数据显示预测预加载让大量页面加载时间降至300毫秒内，促使重新定义性能分级。提出1000ms和300ms作为新性能阈值，有心理和商业依据。实现这些结果需克服诸多障碍，如时机、准确性、服务器负载和脚本副作用等问题。Compression Dictionaries技术可大幅压缩HTML，节省带宽。展望2026年，将缩小不同浏览器性能可见性差距，实现跨平台、架构无关的测量。
NeurIPS上新 | AI创新应用：驱动科学发现与垂直领域突破
全球顶级人工智能盛会NeurIPS 2025即将开幕，微软亚洲研究院30多篇论文入选。最后一期“NeurIPS上新”聚焦AI在垂直领域和交叉学科的应用。研究院开发领域专用基础模型和算法，解决AI在专业领域关键难题。文中介绍9项研究成果：CADMorph用于CAD编辑；CATTE处理时序张量；SDIFT重建物理动态全场演化；MIRA用于医学时间序列；Omni - DNA助力基因组学；PeRL解决多图像推理问题；DSP+用于定理证明；SimSort用于脉冲分选；提出脉冲神经网络Transformer相对位置编码策略。这些研究为AI赋能各行业、驱动科学发现提供强大工具和方法。
AI驱动世界，Gartner2026重要战略技术趋势里的三位新英雄
近年来业界将AI视为“工业革命”级技术。Gartner发布2026年十大战略技术趋势，其中至少6项与AI直接相关或以AI为核心，如AI原生开发平台、AI超级计算平台等。
Gartner发布2026年十大战略技术趋势:AI驱动下的"架构者-协调者-哨兵"超级英雄之旅
Gartner发布2026年十大战略技术趋势，围绕‘架构者’‘协调者’‘哨兵’三大主题。‘架构者’下有AI原生开发、AI超算平台趋势，前者让AI写代码应用渐广，后者是未来AI算力底座；‘协调者’中多智能体系统解决单体AI可靠性难题；‘哨兵’下前置式主动网络安全应对AI威胁。还有特定领域语言模型、物理AI、数字溯源与地缘回迁等趋势。高挺为中国企业推荐四个趋势，Gartner给出技术创新判断标准及相关预测，2026年是AI规模化落地关键年。
【Gartner报告精选】技术成熟度曲线；CIO人工智能指南；衡量IT对业务成果的影响；市场指南
这是Gartner报告精选，含多份报告。有2025年生成式人工智能、人工智能和网络安全技术成熟度曲线，助领导者把握创新方向、优化网络安全项目。中国CIO人工智能指南介绍应对未来工作的战略。KPI和指标示例展示IT与业务成果关联。还有中国托管检测和响应服务、数据防泄漏市场指南等，为相关人员提供决策参考。此外，有应对微软服务停止、软件工程领导者职业发展、中国AI技术栈市场概览及AI应用场景案例研究等内容。
量产难，无巧思？Nano Banana Pro & Veo 助力视频广告 "多快好省"
在数字营销中，品牌面临持续制作有创意且高转化率视频广告的挑战。云上技术汇邀请 Google Ads 客户解决方案工程师思聪和 Google Cloud AI 专家 Jennie，探讨广告创意‘量产难、无巧思’痛点，解析谷歌 Nano Banana Pro 和 Veo 助力广告素材‘多快好省’，演示集成应用 VeoMate 案例，分享融合 Google 受众洞察与行业优质素材特征打造优质视频广告内容的方法。
AlloyDB: RDBMS 的 "智能觉醒" — 重塑 PostgreSQL: 性能、弹性、智能的极限融合
文章围绕 Google Cloud 的 AlloyDB 展开，指出传统关系型数据库在性能、弹性和智能方面存在不足。AlloyDB 源自 PostgreSQL，是底层重构的新物种，融合了极致性能、云原生弹性和 AI 赋能三大核心能力。它通过独特的双擎架构解决 OLTP 与 OLAP 的性能矛盾，实现资源零竞争、零成本加速和强一致保障；采用存算分离架构和读取池设计，实现秒级扩缩容和实时一致性；具备 AI 赋能与向量支持，解决了数据与智能的障碍，消除“向量孤岛”。AlloyDB 打通了多方面对立关系，是承载高阶应用的核心智能中枢。
