「全链路防御」共找到 1968 篇相关文章
AI 时代，实时入湖正在告别 ETL：从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法
在AI驱动的数据应用场景中，Kafka、Iceberg开放表格式与对象存储组合成流数据入湖重要方向。传统ETL方式有链路长等问题，文章围绕“零ETL”讨论架构减法，介绍Kafka × Table Bucket方案及优势、适用场景。
5月半导体产业涨价信息全景图！
2026年半导体行业涨价潮席卷全产业链，受AI超级周期与上游金属成本高企影响，存储芯片、MCU等器件及代工、封测服务等均涨价。文章梳理开年至今行业涨价信息，还分析原因及对终端市场的影响。
Harness Engineering实践，做了一个平台让AI一晚上自动评测和优化你的系统
作者分享搭建小平台实现全自动化评测与系统优化的实践，包括创建评测任务、集、报告等，通过钉钉文档、绘报等案例展示操作，还能自动优化系统，不过需系统UI规范、AI Coding含量高。
3个月手搓Gamma架构，这个团队打造出了场景白盒化推理的“下一代内容OS”
AI应用从生成范式转向任务执行范式，Pi团队3个月手搓Gamma架构，打造出场景白盒化推理的“下一代内容OS”。Pi将AI生成与人的编辑能力结合，解决传统创作难题，实现创作全流程系统内闭环。
Claude Opus 4.7 配 Lovart：全套品牌设计只需点击 2 次，设计师可能不太需要了
Anthropic发布Claude Opus 4.7，作者用其搭配Lovart为公益项目「国宝回家」做品牌设计。Lovart上线新功能打通设计链路，Opus 4.7感知能力提升。二者配合完成海报、字体、视频等，虽有细节待完善，但已跑通工程化链路。
给 OpenClaw 再加一道安全护栏
为保障智能体安全，开发了SKILL，覆盖安装前到运行中的全生命周期。安装前进行九类风险检查，运行时有guard机制，从六个方面看风险，设四层风险分级和输入信任等级，目标是让智能体更可控。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
TabClaw：让 AI 真正读懂你的表格数据
TabClaw 是面向表格数据的 AI 分析 Agent，能让 AI 真正读懂表格数据。它核心标签是全透明与持续进化，工作流分显式和隐式两层，目标是成为真正理解用户、能一起成长的表格分析伙伴，项目已开源。
突发！Meta砸数百亿收购Manus，肖弘将出任 Meta 副总裁
北京时间12月30日，Meta宣布全资收购新加坡AI初创公司Manus，金额达数十亿美元。Manus创始人肖弘将出任Meta副总裁，其核心技术团队并入Meta AI部门。这揭开了Meta豪赌AI的野心，也标志智能体赛道进入‘巨头收割期’。
阿里云 Tair 基于 3FS 工程化落地 KVCache：企业级部署、高可用运维与性能调优实践
本文介绍阿里云 Tair KVCache 团队与服务器研发存储软硬件结合团队对 3FS 的工程化升级实践。从性能、产品、运维维度优化，为高性能 KVCache 在企业级 AI 场景落地提供范式，还提及未来 3FS 产品化及服务器硬件升级方向。