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AI编码不是梦：手把手教你指挥Agent开发需求
文章聚焦AI实践应用，以后端开发为例，介绍用AI编码实现需求的流程，涵盖工程结构、各层代码生成等。还分析AI编程问题，提出解决方案，给出生产案例，最后展望AI在研发中的应用前景。
金融智能体真的是大模型落地“最后一公里”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请业内人士探讨金融 AI 大模型实践现状。指出大小模型融合是主要方案，智能体有应用但也有问题。还分享了评估 AI 项目的要点、智能体应用案例及未来布局方向。
烧钱，能解决 AI 存储的焦虑吗？
存储短缺焦虑或延续至 2026 年，传统云存储因 AI 落地面临性能、成本等压力。InfoQ 联合腾讯云邀行业人士探讨成因、策略与竞争主线，还给出存储价值评估与规划方法，介绍文远知行和腾讯云实践。
Kubernetes v1.36 发布：安全默认配置强化，AI 工作负载支持日趋成熟
Kubernetes发布1.36版本，代号Haru，含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习工作负载及API可扩展性。如用户命名空间等安全功能达GA，AI方面适配工作负载需求，还引入新功能，同时移除部分旧功能。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测，以多种对象构建智能流场预测网络架构，发展耦合求解方法，剖析核心要素影响，提出多个创新模型和策略，还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
AI编程上瘾指南，一天不用浑身难受
本文是腾讯程序员近2个月AI编程经验总结。介绍了AI编程战略价值、研发范式转变，以CodeBuddy为核心的编程方法，AI×SDLC方法论，通过三大场景实践展示其应用，并分析边界局限，最后强调组织人才发展重要性。
破局大模型推理困局！华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲，围绕大模型推理优化，从模型、框架、算子层展开，结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战，介绍加速技术，分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。
MiniMax 技术闭门会分享：长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会，探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开，指出长上下文是Agent的Game changer，混合架构将成主流，还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。
Harness Engineering：AI 能在真正"出事会炸"的后端系统里写代码吗？
文章围绕AI能否在后端系统写代码展开，以腾讯CDN LEGO项目为例，介绍了项目背景与挑战，通过nonstop项目探测AI编码能力，分析AI Coding易翻车的问题及根因，构建Harness Engineering架构并实践，最终效率提升20%。