“PRX Part 4: Our Data Strategy”这个标题透露的信息很克制：这是一组系列文章里的第四篇，主题从产品或架构推进到了数据策略。摘要没有给出实现细节，所以本文不把具体方案包装成原文事实，而是围绕一个工程团队在 PRX 这类项目中可以如何落地数据策略来拆解：先定义数据契约，再建立可追踪的数据流，最后用质量检查挡住坏数据进入核心指标。...
InfoQ 开放了一个为期五周的 AI Security & Privacy Engineering cohort，目标人群是受监管行业里的资深工程师和架构师。这个方向值得关注，不是因为“AI 安全”又多了一个课程名，而是因为生产级 AI 系统已经把安全、隐私、威胁建模、可观测性和治理揉成了同一个工程问题：模型调用、提示词、检索数据、用户输入、...
Tomasz Tunguz 在 Theory Ventures 的博客里用一组很直白的数字解释了 AI 行业的成本结构：Anthropic 约 5000 名员工，2026 年模型推理和训练支出约 100 亿美元。摊到每个员工身上，就是每人每年约 200 万美元的算力成本。 这个数字刺眼，不是因为“人贵”，而是因为 AI 公司的核心成本已经从传统软件公司...