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LangChain联合Manus季逸超最新分享！也许当前最好的「上下文工程」讲解
文章由LangChain创始工程师与Manus联合创始人深入探讨上下文工程，介绍其兴起背景、重要策略。指出AI Agents上下文膨胀致性能下降，上下文工程能解决此问题，还阐述了避免模型专业化陷阱及相关实战经验等内容。
从“云原生”到“智能原生”，AI中间件走到哪一步了？
InfoQ直播栏目邀蚂蚁集团专家探讨AI中间件基建，指出其核心价值，如降低开发门槛等。还谈及云原生到智能原生的转变、记忆服务定位、自研必要性等，分析未来挑战与方向，10月上海QCon大会将聚焦相关话题。
OpenAI 内部是怎么使用 Codex 的.pdf
文章基于对 OpenAI 工程师的采访和内部使用数据，汇总了 Codex 在 OpenAI 内部的使用案例和最佳实践。展示其在代码理解、重构迁移等七大场景的应用，还给出使用的最佳实践，认为未来潜力大。
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。
入局AI Infra：程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
她如何把“系统2”带给了大模型 ｜对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力，2025年1月发布rStar - Math，用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力，引发广泛讨论。
AI 时代的新可观测性：不只看系统崩没崩，还要看模型有没有胡说
New Relic首席技术战略官Nic Benders与主持人探讨可观测性从传统到AI驱动的演进，提及LLM与统计方法协同处理海量数据，还讨论了监控AI系统的难题及可观测性核心是理解业务目标。
太可爱了！会跳舞的 Claude Code 来了
英国工程师 Ben James 为 Claude Code 打造物理外设 USB-Clawd，它会在 Claude Code 需确认或等指令时跳动提醒。此外他还做了迷你传真机。Claude Code 创造者 Boris Cherny 认可该设计，Ben 打算组装剩余零件售卖捐款。
当 AI 写了几乎所有代码，软件工程会怎样？
文章探讨 AI 写大部分代码时软件工程的走向。最新模型让开发者有‘顿悟时刻’，如 Google 工程师用 Claude Code 一小时完成去年的工作。AI 编程能力在 11、12 月迎来拐点，专业知识贬值，软件工程师核心能力更重要，也带来诸多挑战。
击败GPT、Gemini，复旦×创智孵化创业团队「模思智能」，语音模型上新了
近日，由复旦邱锡鹏担任首席科学家的模思智能发布多说话人自动语音识别模型 MOSS - Transcribe - Diarize，性能超 GPT - 4o、Gemini 等。它解决语音领域落地痛点，跑分亮眼，还解决 SATS 方案不足，开放 API 限时免费。