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当 AI 开始重写负载，数据库该如何重新设计？
AI正改写数据库命题，新数据对象进入生产链路，AI Agent带来更复杂任务链路。在腾讯云数据库DBTalk上，三位研究员从不同方向探讨当负载被AI改写，数据库该如何重新设计，包括内核优化、资源管理和测试测评等方面。
合合信息：基于 JuiceFS 构建统一存储，支撑 PB 级 AI 训练
合合信息为应对AI训练存储挑战，引入JuiceFS构建统一存储架构，结合BeeGFS作缓存。该架构提升I/O性能与资源调度效率，还通过缓存优化、数据治理等措施，支撑多业务并发，为AI基建奠基。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制：仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型，提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法，发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配，经多基准评测，性能和效率表现优。
Ray异构融合底座重构数据管道：架构演进与万卡落地实践
文章指出大模型发展下，传统大数据引擎在多模态数据处理局限性凸显。腾讯基于Ray构建新一代数据管道，介绍了云原生调度与计算范式融合架构，详述容错、资源利用等方面优化实践，展示了重构收益。
阿里AgentBay揭秘，Agent Infra才是真护城河！
在云栖大会上，阿里云无影宣布Agent基础设施AgentBay重大升级，展示全新个人计算产品。它有完善能力，可调用云上资源。文章还阐述了Agent Infra的必要性、进化体现及成本优势，指出优化环境很重要。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播，邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
逆势降本：云上数据平台年复削减30%的治理实践
本文是朴朴科技对云上大数据平台成本治理的阶段性总结。其开展成本治理已三年，分“降本增效”三部曲：成本发现与分析、成本优化与控制、体系化治理构建，分享经验，助力同行开展相关工作。
如何重现 DeepSeek 推理性能突破
DeepSeek-V3 是热门开源大模型，采用大规模 MoE 架构，优化推理性能是工程难点。阿里团队在 RTP - LLM 完成优化，对齐其推理系统性能，分享关键技术、不足与思考，还提及对 Qwen3 模型的优化策略。
探索 GPU 加速向量检索：NVDIA Cagra 在微信大规模推荐系统中的应用实践
本文分享腾讯团队将 Cagra GPU 图索引大规模应用于微信核心线上推荐业务的实践。介绍 Cagra 算法原理与优势，讲述线上化改造、架构演进、CPU/GPU 协同优化等，展示业务落地显著收益。
产学研深度融合样本：高校教授携手昇腾，共筑AI算力生态基石｜甲子光年
本文对话华南理工大学陆璐教授，他有丰富业界经验，回归学界后聚焦AI算力平台性能优化。其团队与昇腾合作解决性能挑战，成果用于开源与产品集成。陆璐还对算力生态未来给出战略与实操建议。