来源: aws.amazon.com
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车队管理每天产生的数据量令人窒息——GPS 定位、油耗、驾驶行为、维保记录、路线偏离，一个中型车队一天就能堆出百万级事件。对运营人员来说，看仪表盘已经不够了，他们需要的是"下一步该做什么"。Verizon Connect 用 Agentic AI 把这个问题从"看数据"推进到"拿洞察"，并把它稳定地推给了十万日活用户。这篇文章拆解他们走过的架构决策、实...
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给模型加上一行 ，推理速度有时能飙升数倍甚至十倍。这背后不是魔法，而是 GPU 执行模型的一个根本性优化——内核融合（Kernel Fusion）。理解它，你才能判断什么时候该用 compile、什么时候它帮不上忙，以及如何写出更容易被融合的代码。 PyTorch 的 eager 模式下，每遇到一个算子，框架就向 GPU 发射一个 kernel——一段...
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AWS 内部的 Sales, Marketing and Global Services（SMGS）组织每天要处理海量业务数据——销售管线、营销 ROI、全球服务工单，数据散落在数十个系统里。传统 BI 仪表盘能看数，但没法"对话"。SMGS 团队用 Amazon Bedrock AgentCore 搭了 NarrateAI，让业务人员直接用自然语言提...
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AWS 全球销售团队部署了超过 20 个领域专用 AI Agent——报价计算、客户画像、合同审查、竞品分析……每个 Agent 都能独立产出价值，但一线销售代表却要在不同系统间反复切换，自己判断"这个问题该找谁"。认知负荷没有减少，反而从"查资料"变成了"选 Agent"。Amazon Bedrock AgentCore 正是为解决这类编排问题而生：...
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数据库每隔一阵就短暂冻结，然后自动恢复，日志里什么线索都没留下——这种"幽灵故障"大概是运维最头疼的一类。LinkedIn 的工程师就撞上了这么一件事：驱动用户 Feed 的数据库反复出现短时间不可用，恢复后干净得像什么都没发生过。常规监控全副武装，却抓不到任何有价值的现场。 最终他们靠 eBPF off-CPU profiling 锁定了根因：一个内...
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大模型推理的瓶颈，很多时候不在算力，而在搬运。TokenSpeed 在 GPU 上跑 Qwen3.5-397B-A17B（397B 总参数、17B 活跃参数的 MoE 架构）冲到 580 tokens/s，核心思路就一条：系统性地消灭每一处不必要的内存拷贝。对做 Agentic 工作流的团队来说，这意味着长上下文、多轮工具调用的场景终于有了不卡顿的 G...
来源: realpython.com
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邮件自动化是后台系统里最常见的需求之一——注册确认、告警通知、周报推送，几乎都离不开它。Python 标准库自带 和 ，不用装任何第三方包就能把邮件从代码里发出去。但"能发"和"发得好"之间，隔着 HTML 格式、附件处理、批量个性化这几道坎。下面逐个拆解。 SMTP 协议的核心流程只有三步：连接服务器 → 登录认证 → 发送消息。 把这三步封装成了方...
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最近披露的 Linux 内核漏洞 CVE-2026-31431 被称为"Copy Fail"，攻击面集中在 套接字——Linux 内核 crypto API 的用户态接口。漏洞本身不在 Docker，但 Docker Engine v29.4.3 之前的默认 seccomp profile 允许容器创建 套接字，等于给攻击者留了一扇门。v29.4.3 ...
来源: realpython.com
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日常开发中，发邮件的需求比想象中更频繁——监控告警、定时报表、用户通知，甚至 CI 流程里的构建结果推送。很多人第一时间想到第三方 SDK，但 Python 标准库的 + 已经覆盖了绝大多数场景，不需要额外依赖，也不受服务商 API 限制。 下面从最简单的纯文本邮件起步，逐步叠加 HTML、附件和回复路由，每一步都给出可直接运行的代码。 Python ...
来源: oschina.net
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GPT-4 已经在多数认知任务上逼近人类水平，这不再是营销话术，而是基准测试里的硬数据。但真正让研究者坐不住的，不是"AI 能做多少事"，而是"AI 能不能让自己做得更好"——递归式自我改进（recursive self-improvement），一旦从理论走向现实，能力增长曲线将从线性切换到指数，而人类的安全护栏可能还停留在手动巡检阶段。OpenAI...