作者：赵雁松，周岩珏，李志强，周永康，刘军前言：AI 数据分析的“最后一公里”在企业数字化转型的浪潮中，我们发现很多公司依然面临着“数据深渊”：业务人员想看数据，却受限于复杂的 SQL 语法；开发者虽然尝试了 ...

OpenJDK project teams will focus work on features such as value types, code reflection, AOT compilation, and structured ...

Anthropic’s Cowork turns Claude into a desktop AI agent that organizes files, creates documents, builds spreadsheets, and ...

On the enterprise side, bolstered by a major launch on Microsoft Foundry, Claude now speaks fluent medical ...

面对全球流量红利消退与GDPR、CCPA等隐私法规的“双重夹击”，泛娱乐出海企业正面临严峻的技术架构挑战。本文将深入解析数据智能基础设施提供商——数数科技（ThinkingData），如何通过云原生架构、全球多集群部署及Data+AI能力，帮助肯斯爪 ...

The world tried to kill Andy off but he had to stay alive to to talk about what happened with databases in 2025.

在AI智能体（AI Agent）的开发浪潮中，许多团队正面临一个共同的困境：“修复一个问题，却引发三个更隐蔽的Bug”。这种“按下葫芦浮起瓢”的现象，本质上是缺乏系统化评估体系导致的开发失控——团队像在迷雾中驾驶飞机，只能依靠“肉眼观察”和“事后补救”，无法预判风险，更难以自信地推进迭代。

如今大模型AI领域的绝大多数概念都是在一个基础功能上打补丁、堆砌。 底层大模型非常非常牛，但也有其自身底层上的局限性。别看大模型一代一代地推出，技术上其实是停滞不前的。 但应用层呢，楼房已经盖到几千层了： 大模型只有一个能力，输入文本序列+温度等参数=>输出文本序列。 多轮对话？记忆功能？就是把上一次的对话和这一次的问题用字符串拼起来。