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AI

不再为 JSON 纠结：MySQL HeatWave Document Store 的混合之道

来源: blogs.oracle.com 40
用户画像、IoT 遥测、AI 提示词日志、商品目录——现代应用每天都在吞吐大量半结构化数据。这些数据天生带着 JSON 的灵活基因，字段随时增减，嵌套层级深浅不一，硬塞进严苛的关系型表结构里，往往意味着无休止的 和痛苦的 ORM 映射。 但另一方面，企业又很难彻底拥抱纯文档数据库。事务一致性、细粒度权限控制、成熟的运维生态，以及最关键的——对海量数据做...
# AI # MySQL # 可观测性
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Claude Opus 4.8：诚实度翻四倍，动态工作流初露锋芒

来源: oschina.net 33
Anthropic 刚放出旗舰模型的新一轮迭代——Claude Opus 4.8。编程、推理、agent 能力都有提升，但最值得工程师盯住的，是两个方向：自我审查能力带来的诚实度大幅改善，以及动态工作流的预览开放。价格没变，能力变了，这意味着现有 pipeline 可以直接升级，不用重新算成本。 模型"诚实"在 LLM 场景里不是道德口号，而是工程指标...
# AI # LLM # 全栈
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阶跃星辰开源 Step 3.7 Flash：196B 参数只激活 11B，Agent 场景的推理速度新标杆

来源: oschina.net 97
Agent 应用从 demo 走向生产，最大的拦路虎不是模型能力不够，而是推理太慢。多轮对话、工具调用、搜索反馈——每一轮都在等模型吐字，用户体感直接崩盘。阶跃星辰刚开源的 Step 3.7 Flash，用稀疏 MoE 把总参数推到 196B，但每步只激活 11B，换来最高 400 Tokens/s 的生成速度，瞄准的就是这个痛点。 Step 3.7 ...
# AI # LLM # 全栈
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Istio 1.28 支持即将终止：升级路线与实操检查清单

来源: istio.io 42
Istio 的版本维护策略很明确——每个小版本在 N+2 版本发布六周后停止支持。Istio 1.30 已于 2026 年 5 月 18 日发布，这意味着 1.28 的维护窗口将在 2026 年 6 月 28 日正式关闭。届时，安全漏洞和关键 bug 的修复不会再回溯到 1.28。如果你还在跑 1.28，现在就是规划升级的时间点，拖下去只会让未来的紧急...
# AI # Istio # LLM
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第三方 AI 评估怎么做才可信？OpenAI 公开评估手册的核心思路

来源: openai.com 37
前沿 AI 模型的能力越来越强，但"强到什么程度"和"安全到什么程度"不能只靠模型厂商自己说了算。OpenAI 近期公开了一份面向第三方评估者的实践手册（playbook），系统梳理了如何对前沿模型做可信的外部评估——覆盖能力探测、安全护栏验证、评估有效性三个核心维度。这份手册不是空泛的原则声明，而是给出了具体的评估流程、指标设计和常见陷阱提醒，对任何...
# AI # LLM # OpenAI
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在 SageMaker AI 上为形态丰富语言训练专属大模型——阿塞拜疆语实践

来源: aws.amazon.com 51
阿塞拜疆语属于突厥语族，一个词通过后缀叠加可以表达英语整句话的含义——名词有 18 种格变，动词时态与人称通过层层黏着完成。这种"形态丰富"（morphologically rich）的语言对大模型来说意味着两件事：词表膨胀极快，训练数据却极其稀缺。Azercell 作为阿塞拜疆最大电信运营商，需要在六周内从零搭建一套生产级训练框架，把通用基础模型改造...
# AI # AWS # LLM
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用 React + Flask 反向代理嵌入 SageMaker MLflow，搭一个带 SigV4 鉴权的自定义实验追踪门户

来源: aws.amazon.com 46
SageMaker AI 现在支持托管 MLflow Server，但默认的访问方式要么走 SageMaker Studio 内部，要么依赖 AWS IAM 策略直接暴露端点——两者都不适合直接面向团队内部的非 AWS 用户。这篇文章给出了一套完整方案：React 前端嵌入 MLflow UI，Flask 反向代理自动签注 SigV4 请求，整栈用 C...
# AI # AWS # React
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用 Flask 代理打通外部访问 Amazon SageMaker MLflow 的 REST 通道

来源: aws.amazon.com 42
很多团队在向云迁移的过程中，都会碰到一个现实问题：本地训练脚本、调度系统、监控面板已经围绕 MLflow 搭好了整套流程，但一旦把实验追踪服务搬到 Amazon SageMaker MLflow，外部系统就得装 MLflow SDK、配 VPC 网络才能连上——这对还在过渡期的组织来说改动面太大。AWS 最近给出的方案是：在 SageMaker MLf...
# AI # AWS # Go
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用 LangSmith 在 AWS 上评估深度 Agent：从离线测试到线上监控的完整路径

来源: aws.amazon.com 40
当你把一个 Agent 从 demo 推到生产环境，最大的问题不是"它能不能跑"，而是"它跑得对不对、稳不稳"。深度 Agent——那种会多步推理、调用工具、自己纠错的 Agent——比单轮 LLM 调用难评估得多：一次对话可能触发 5 次工具调用，中间任何一步偏了，最终结果就废了。这篇文章把 LangChain 在深度 Agent 评估上的经验和 A...
# AI # AWS # LLM
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给 Agent 建一套能跟着长大的测试基准——Bedrock AgentCore 数据集管理实践

来源: aws.amazon.com 47
你刚上线一个智能客服 Agent，头两周用户好评率 85%，第三周突然跌到 60%。你翻日志发现是新加的退款流程把对话搞乱了——但你改完代码后，怎么确认它真的修好了？下次再改，又怎么保证不踩同一个坑？ 靠实时流量看指标是必要的，但实时数据本身在变：用户问题分布变了、业务规则变了、甚至模型版本变了。要判断"Agent 到底有没有进步"，你还需要一块不动的...
# AI # AWS # LLM
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