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TDSQL Boundless：AI时代的多模态数据库
在AI与数据分析处理技术融合的当下，传统数据库架构面临诸多挑战。腾讯云TDSQL Boundless推出，通过统一架构处理多模态数据。本文从核心架构、关键技术特性及对未来数据平台建设的启示三方面解读。
别再问什么工作被AI取代！Karpathy直指本质：你的工作「可验证」吗？
前特斯拉AI负责人Andrej Karpathy提出，软件1.0自动化能指定的任务，软件2.0自动化能验证的任务。判断任务能否被AI接管，关键看是否满足可重置、可高效试错、可自动奖励三条准则。
“聊天干活”只需扫个码：微信配WorkBuddy，自家出品就是快
微信推出 ClawBot 插件，与腾讯自研 WorkBuddy 适配，接入门槛低。它像统一“任务入口”，可让用户在微信下达任务。适用于媒体记者信息预处理、深度研究、灵感沉淀等场景，使微信从“信息容器”变“任务容器”。
卡帕西推荐的AI Coding指南：3招教你效率翻倍
大神卡帕西和OpenAI总裁转发推荐的AI Coding指南，由Peter Steinberger撰写。指南给出三大关键策略，即按任务类型选对模型、重构工作流、做好人机分工，还分享实用小技巧。
Agent总 “掉链子”？它只是缺这 4 项外挂必备技能
Anthropic工程师团队揭秘给智能体定制技能包，解决现实问题。Anthropic总结智能体在现实任务中目标模糊、步骤混乱等短板，针对性设计任务拆解、状态感知等4大核心技能，让其扎根现实搞定复杂任务。
训练世界模型，开始从人类的肌肉和脑子里偷师了
具身智能数据竞争进入新阶段，第一视角视频虽缓解数据量问题，但未记录人行动的原因及大脑身体实时修正。FaceMind提出Ego - NeuroLoop数据范式，配套NeuroMatrix和NeuroBooster，将训练数据从“行为库”推向“闭环库”。
Databricks × Snowflake 纷纷下注，PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准？
文章结合作者对数据基础设施的实践与反思，探讨生成式AI时代数据系统的挑战与机遇。介绍数据基础设施新趋势，分析Neon、Supabase等公司受关注原因，指出PostgreSQL成行业标准，还提出Data Warebase概念及优势和应用场景。
14k颗星！你的电脑屏幕，正在成为AGI的“眼睛”！这款开源神器让你一键记录所有操作
介绍开源项目ScreenPipe，它是跨平台桌面数据抓取API，能全维度记录数据，有沙盒化插件系统等功能。因能为AGI提供数据、对开发者友好而火，还给出安装和创建插件命令，称其有成为AGI时代“现实采集器”的野心。
Efficiency Law, 物理精确世界模型，及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式
2025年秋具身智能赛道火热，特斯拉、英伟达动作不断，数据问题成落地症结。跨维智能贾奎、港中大（深圳）刘桂良探讨突破具身智能学习枷锁的方法，提出Efficiency Law和GS - World世界模型引擎及新学习范式。
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，企业需同时支撑实时消费、历史沉淀与多引擎复用的数据底座。传统依赖外部ETL作业的流数据入湖方式有诸多问题，本文探讨‘零ETL’趋势，分析Kafka × Table Bucket方案如何降低复杂度。