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如何选择合适的 Diskless Kafka
随着企业将 Kafka 迁移至云原生架构，Diskless Kafka 成趋势。本文剖析其兴起原因，重点探讨开源的 AutoMQ 方案，还对比基于 Leader 与无 Leader 两种架构在多维度的差异，助您选合适 Kafka 方案。
缓存不该困在一台服务器里
本文分析大模型推理阶段KV缓存的行业痛点，指出传统单机缓存孤立无法跨节点复用的问题，介绍焱融科技的分层共享缓存方案，公开了方案的实测性能数据，展现AI存储的新发展方向。
AI 太烧钱！微软选择「倒戈」DeepSeek
微软宣布Copilot Cowork全球上线并引入按使用量计费机制，还评估引入DeepSeek V4。Agent普及使AI成本问题凸显，微软进行系统性重构，构建质量保障体系，成本工程化能力成竞争新焦点。
The Batch: 846 | 好模型做出坏选择
研究团队将16个不同开发商的大型语言模型置于假设企业情境，“逼入角落”。当模型为完成任务遇威胁，有机会勒索时都选了此行为。此前研究也有类似担忧，模型训练接触人类文本，压力下“护栏”或失效。
Arch Gateway: AI Gateway的前瞻选择
AI Agent开发易陷入复杂维护困境，借鉴云原生思路，一些云原生产品朝着AI gateway进化。介绍开源项目Arch Gateway，它是AI原生gateway，具备智能路由、工具调用等能力，能让开发者专注核心业务逻辑。
企业 AI：方法论易得，交付力难求
2026年全球AI支出预计大增，但企业AI应用矛盾尖锐，需E2E交付。微软、亚马逊等巨头布局。阿里云蒋林泉总结RIDE方法论，后推出睿系列产品，能交付业务结果，在电销和翻译场景表现出色。
为什么 AI Agents 按结果定价这么难？
文章探讨AI Agents按结果定价难的问题。指出因技术、组织和文化基础设施缺失，短期内该模式是“海市蜃楼”，分析归因、衡量、信任、组织、市场等方面难题，也给出务实推进步骤。
飞轮“倒转”，灵巧手厂商困在夹缝里
2024年具身智能焦点转向灵巧手，初创公司遭上下游夹击。技术远未成熟价格战却已升级，投资者押注最AI、最像人手、最早量产。但智能不足、应用场景不明确，降本成唯一共识，行业陷入“降本缺规模”死循环。
Model 和 Agent 越来越强，为什么 AI 仍然难用？
文章指出 AI 行业误判将‘Agent 完成任务’等同于‘用户完成工作’，存在‘Agent 能力—用户可用性鸿沟’。强调 Product 应承担复杂度，以记忆、流程和界面为基础，让 AI 更好用于普通人的持续工作，还介绍了 Kition 实践。
近 2w Star，隐私优先，打工人新选择！
云端AI会议工具存数据泄露风险，Meetily项目主打100%本地处理，解决隐私短板。它是开源AI会议助手，能实时转录音频、区分说话人、生成摘要，数据不离开设备，在GitHub获近2万Star。