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GCP

KDDI 如何用自动评测与分层提示词，让 Buffmee 的 RAG 响应快 38%

来源: cloud.google.com 21
面向消费者的 RAG 应用很难只优化一个指标：回答要有依据、首字延迟要低，还要同时处理网页、EPUB、PDF、图片混排等内容。KDDI 在构建 Buffmee 时，把自动化质量评测与生产日志分析放进同一个优化闭环，最终将应用总响应延迟降低 38%，首字时间（TTFT）改善近 18%，groundedness 指标提升 25%。 Buffmee 汇集了超...
# AI # GCP # Go
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当攻击者开始使用 AI Agent：企业防线要从“拦截提示词”升级到控制执行链

来源: cloud.google.com 35
生成式 AI 对攻击者的价值正在发生变化：它不再只是编写邮件、翻译诱饵或生成脚本的聊天工具，而开始成为能够编排扫描器、处理错误、轮换基础设施并整理凭据的自动化控制层。 GTIG 对 2026 年第二季度活动的观察显示，一次云资源失陷后，攻击者在不到六小时内完成了代理化凭据收集活动的规划、构建与执行。真正值得防守方警惕的不是“AI 会不会生成恶意代码”，...
# AI # Azure # Cloudflare
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用弹性 VM 与跨可用区调度提高 Spark 集群创建成功率

来源: cloud.google.com 38
对持续运行的大规模分析平台来说，Spark 作业能否按时开始，往往不只取决于代码和数据，还取决于指定规格的虚拟机当时是否有库存。固定机型、固定可用区的配置看似确定，遇到区域容量波动时却可能让整个数据管道停在集群创建阶段。 Yahoo 在 Google Cloud Managed Service for Apache Spark（原 Dataproc）中...
# AI # GCP # Go
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用 Antigravity CLI 批量改造 DAO：把 Spanner 双写迁移变成可验证的流水线

来源: cloud.google.com 37
数据库迁移真正棘手的部分，往往不是把历史数据复制到新库，而是在生产服务持续处理请求时，让新旧存储长期保持一致。Google 财务工程团队在迁移到 Spanner 时，需要为 30 多个 DAO 补齐转换器、双写分支、错误处理和单元测试。逐个手工修改不仅耗时，还容易在时间戳、空值和字段映射上产生细微偏差。 他们采用的办法，是先把迁移模式标准化，再通过 A...
# AI # GCP # Go
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TPU 上的 LLM 推理为何会撞墙：Gemma 3 分类与生成负载实测解析

来源: cloud.google.com 38
把大语言模型从实验环境搬到生产系统后，模型参数量并不能单独决定吞吐和成本。同一套 TPU、同一个服务框架，面对“长输入、短输出”的分类请求和“短输入、长输出”的生成请求，可能呈现完全不同的扩展曲线。 这组测试在 Google Cloud TPU v6e 上运行 Gemma 3 12B 与 27B，使用 GKE Autopilot、单主机 2×2 TPU...
# AI # GCP # Go
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Google Data Cloud 更新解读：流式有状态计算、开放湖仓与 AI 数据代理

来源: cloud.google.com 34
Google Data Cloud 最近一轮更新并不是零散地增加几个控制台按钮，而是在打通一条更完整的数据链路：Kafka 负责产生实时事件，BigQuery 连续查询直接执行有状态计算，Dataflow 以更低风险更新运行中的管道，Lakehouse 托管表让多个引擎共享 Iceberg 数据，最终再由 Gemini、Looker 和 MCP 把经过...
# AI # Azure # GCP
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Google Cloud 的智能体时代底座：从 AI 全栈协同到动态基础设施与数字主权

来源: cloud.google.com 22
Google 表示，Gartner 已连续第九年将其列入战略云平台服务魔力象限的领导者，并在“愿景完整性”维度上处于最远位置。比排名更值得工程团队关注的，是 Google Cloud 对下一阶段云基础设施的判断：企业需要把模型、智能体、应用、数据和算力放进同一个可调度、可治理的平台，同时控制性能、成本与合规边界。 这套思路可以归纳为三个设计原则：软硬件...
# AI # GCP # Go
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用 BigQuery Identity Columns 简化数据管道中的主键生成

来源: cloud.google.com 32
数据写入流程中，一个看似简单的任务经常会制造额外复杂度：为每一行生成唯一的数值 ID。过去，这项工作可能由应用代码、ETL 工具或单独的序列服务完成，既增加了维护成本，也让数据导入链路变得更脆弱。 BigQuery 现在支持 identity columns，可以在表中定义自动生成的 标识列。插入新数据时，BigQuery 会负责生成 ID，数据工程师...
# AI # GCP # Go
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用 Mantis 构建可复现、可验证的 AI 漏洞发现流程

来源: cloud.google.com 33
AI 模型已经能够在较少人工协助的情况下发现并利用软件漏洞，但“能指出可疑代码”距离“确认真实漏洞并修复”仍有很大差距。Google 开源的 Mantis 将漏洞发现、分诊、复现和修补组织成一套可自动化的流程，重点解决 AI 扫描中常见的误报、缺少上下文和修复不可验证等问题。 单纯让 AI 阅读代码，容易得到看似合理却无法复现的漏洞报告。来源摘要提到，...
# AI # GCP # Go
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