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AI

uniTerm 1.5.2：不到 10MB 的跨平台运维工作台，强化背景与 RDP 体验

来源: oschina.net 31
uniTerm 1.5.2 的更新重点落在两个高频使用场景：终端背景更换与 RDP 功能优化。相比单纯增加协议数量，这类改进更贴近日常运维，因为工程师可能连续数小时盯着终端，也经常需要在命令行、文件传输和远程桌面之间切换。 uniTerm 基于 Wails v2、Go 和 Vue 3 构建，将远程终端、文件传输、远程桌面、数据库客户端、服务器监控与 A...
# AI # Go # Vue
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Kubeflow 任务正常，GPU 却闲置 60%：从 NCCL 到 Cilium 的排障路径

来源: cncf.io 33
分布式训练最难排查的故障，往往不是 Pod 崩溃，而是所有组件看起来都正常：Kubeflow 任务处于 Running，Pod 没有重启，也没有 OOMKill，但 GPU 大部分时间没有计算。来源摘要描述的正是这种反直觉现象：训练任务健康运行，GPU 却有约 60% 的时间处于空闲状态。 这类问题不能只看 Kubernetes 控制面。分布式训练依赖...
# AI # CNCF # Kubernetes
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qKnow 开源版 v2.3.0：用 Skills 把提示词沉淀为可复用的 Agent 能力

来源: oschina.net 34
qKnow 智能体构建平台开源版 v2.3.0 新增了 Skills 模块。它解决的是 Agent 构建过程中一个很实际的问题：提示词、任务指令和操作经验往往散落在个人文档或聊天记录里，能不能把它们整理成可管理、可复用、可组合的能力单元？ 这次升级支持 Skills 的创建、导入、修改、预览、下载，以及启用和停用管理；在 Agent 编排页面中，还可以...
# AI # LLM # 全栈
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让 RAG 不再答旧 API：从分块、向量检索到 HNSW 多路召回

来源: my.oschina.net 27
大模型不知道你的代码库刚刚升级，也不知道内部优惠券退款流程写在哪份文档里。没有外部上下文时，它会用训练阶段见过的模式补全答案，于是可能给出 v1.x 的旧 API，或为内部流程编造看似合理的步骤。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的工作，是在生成前先从可信资料中找出相关证据，再把证据交给模型回答。 但 ...
# AI # LLM # 全栈
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开放社区正在把 Kubernetes 变成 AI 的通用运行底座

来源: cncf.io 18
AI 基础设施正在从少数团队维护的专用平台，转向由开放社区共同定义的通用运行环境。CNCF 2025 年度云原生调查显示，82% 的容器用户已经在生产环境运行 Kubernetes；在托管生成式 AI 的组织中，66% 使用 Kubernetes。对工程团队而言，这意味着模型服务、GPU 调度、扩缩容和可观测性正逐渐进入同一套云原生控制面。 把 Kub...
# AI # CNCF # Kubernetes
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React Compiler 转向 Rust：构建提速 50% 背后的工程价值

来源: infoq.com 31
Meta 已将 Rust 版本的 React Compiler 集成进 React 主仓库。这个变化并没有改写开发者使用 React 的方式，却直接作用于构建链路：编译速度最高可提升 50%，同时更容易接入日益成熟的 Rust JavaScript 工具生态。 React Compiler 的核心职责仍然是自动分析组件，并在适当位置实施记忆化优化。真正...
# AI # InfoQ # Java
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从函数调用到领域专家：Solon AI 中 Tool 与 Talent 的选择方法

来源: oschina.net 16
很多 Agent 项目从函数调用起步：定义一个 Tool Schema，把参数、返回值交给模型，然后等待它选对函数。对于查询时间、计算哈希这类单步操作，这套方式足够直接；但业务流程一旦要求“先检索知识库，再判断是否创建工单”，单纯增加工具数量很快就会失控。 Solon AI 给出的分层思路是：Tool 负责执行一个动作，Talent 负责完成一类业务任...
# AI # LLM # 全栈
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中国开源 AI 模型该不该用？从黄仁勋表态到企业模型治理

来源: oschina.net 23
围绕中国开源 AI 模型，美国政界与科技产业出现了公开分歧。来源摘要显示，美国财政部长贝森特在 Fox Business 上谈及制裁可能性后，英伟达 CEO 黄仁勋在 Axios 专访中明确表示，这些中国模型“非常优秀”，优秀的开源模型就应该被使用，美国公司也“绝对应该”可以使用它们。 这场争论表面上讨论模型来自哪里，真正落到工程团队桌面上的问题却更具...
# AI # 全栈 # 开源
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用 Git4Data 管住 AI 训练数据：版本、血缘与可复现实验

来源: my.oschina.net 29
AI 训练的数据集很少静止不动：样本持续增加，错误标签需要修正，清洗规则不断调整，团队成员还会并行尝试不同的数据配方。Git4Data 的价值，正是把这些频繁变化的数据纳入类似代码版本管理的工作流。MatrixOne 内建相关能力后，训练数据的组织、变更与协作可以围绕同一套数据系统展开。 来源摘要没有展开具体 SQL 或接口，因此下面不假定某个版本的 ...
# AI # 全栈 # 开源
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