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“谈故障色变”到有章可循：美图 SRE 故障应急与复盘实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，美图高级运维经理石鹏分享美图 SRE 团队故障应急与复盘实践，探讨故障应急各环节，剖析故障本质与原因，还交流 AIOps、LLM Ops 等技术。
从6人日到1人日：一次AI驱动的客户端需求开发实战
文章分享AI驱动客户端需求开发实战，从实践活动汇总AI Coding问题，给出解决建议。以穿搭动态框架需求为例展示开发过程，对比效率提升300%，还探讨需求拆分、Prompt编写等问题，介绍业务开发范式。
从Transformer到GPT-5，听听OpenAI科学家 Lukasz 的“大模型第一性思考”
2017年《Attention Is All You Need》提出Transformer架构，重塑AI版图。其作者“Transformer八子”中，Lukasz Kaiser加入OpenAI，参与GPT-4、GPT-5等研发。他10月将出席大会分享见解，曾预言多模态等趋势已渐成现实。
从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施？
文章指出AI Agent应用开发方式演变快，企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势，如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等，还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
基于LLM的Agentic Reasoning框架综述：从方面到场景的全面总结
近年来，大型语言模型虽能力强但有局限，研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架，建立统一描述语言和通用算法，分析其在不同场景表现与评估方法。
从繁杂技巧到极简方案：ROLL团队带来RL4LLM新实践
当前RL4LLM领域发展快但存在标准、结论不一及机制解释不足等问题。阿里巴巴淘天集团和爱橙科技联合高校基于ROLL框架研究，评估关键技术组件，提出简化算法Lite PPO，在多基准上表现佳。
从需求到研发全自动：如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践，对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣，还介绍专业智能体建设，分享开发中的思考与经验。
从“写SQL”到“聊数据”：NL2SQL如何用自然语言解锁数据库？
文章阐述NL2SQL技术让非技术背景业务分析师自助查询数据，提升决策效率。介绍其定义、发展历程，剖析核心挑战与解决方案，如模式链接、复杂查询理解、提示词工程等，还提及RAG等技术应用。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
从 Hadoop 到 Kubernetes：Pinterest 在 AWS EKS 上的可扩展 Spark 架构
Pinterest将基于Hadoop的数据平台替换为Moka，这是在AWS EKS上运行Spark的Kubernetes原生系统。Moka实现容器化作业隔离，支持ARM实例，改进调度、简化部署，降低成本、提高效率。