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把前沿模型安全交到客户手里:从 Amazon Bedrock 看 AI 发布的安全底座

来源: aws.amazon.com 45
前沿模型的发布不只是“把 API 打开”这么简单。模型越强,调用链越长,企业客户越关心一个问题:我的数据、权限、审计和运行边界是否仍然可控?AWS 在这篇文章中强调的核心,是把 Amazon Bedrock 这类 AI 服务放在 AWS 二十多年安全建设的基础之上,而不是把生成式 AI 当成一套孤立的新系统。 对企业来说,AI 服务进入生产环境时,风险...

TPClaw v1.1.0:把模型切换、故障转移和流式重试放进智能体运行时

来源: oschina.net 40
TPClaw v1.1.0 的重点不是再造一个聊天壳,而是把智能体在生产环境里最容易踩坑的几件事往运行时里收:模型能不能按会话临时切换,供应商挂了能不能继续答,流式输出断了能不能补救,以及 skill 能不能自动进化。 它基于 RuleGo 规则引擎和 RuleGo AI 智能体框架构建,核心说法是:规则链即智能体,智能体即服务。这个定位很工程化——不...

PostgreSQL 里的 Materialize 与 Memoize:两个相似目标、相反路径的开关

来源: postgr.es 35
PostgreSQL 查询计划里有两个容易被混在一起看的节点: 和 。它们都像是在“把结果先存起来,避免重复干活”,但机制完全不同: 会无条件缓冲一批行, 则按 key 缓存查询结果。对应的两个 GUC 开关 和 ,也不是简单的“开了更快、关了更慢”。理解它们的差异,能帮你更准确地读懂 ,也能避免在调优时误伤好计划。 节点的核心动作很直接:它把子计划产...

袋鼠数据库工具 v9.6.1 上线:把多数据库日常操作收进一个客户端

来源: oschina.net 43
袋鼠数据库工具 v9.6.1 已上线。它定位为一款 AI 驱动的数据库系统客户端,覆盖 MariaDB、MongoDB、MySQL、Oracle、PostgreSQL、Redis、SQLite、SQLServer 等常见数据库,并支持 Windows、macOS、Linux。对开发者来说,这类工具的价值不只是“连上数据库”,而是把建表、查询、模型、同步...

用 Amazon Bedrock 蒸馏双语货运 NER:从大模型到可部署小模型

来源: aws.amazon.com 35
货运物流里的实体识别不是普通 NER。提单、航班、机场、ULD、商品描述、客户备注经常混着英文缩写、本地语言、行业黑话和不完整句子。来源文章分享了 IBS Software 使用 Amazon Bedrock 知识蒸馏能力构建双语货运 NER 的技术路线:用更强的教师模型生成 token 级标注,再训练更轻、更稳定、成本更可控的学生模型。 这类方案的价...

Elastic 开源 Atlas:给 AI Agent 接上可检索的长期记忆

来源: infoq.com 36
Agent 真正难用的地方,往往不是一次回答不够聪明,而是下一次又把上下文忘干净。Elastic 开源的 Atlas 试图解决这个问题:它基于 Elasticsearch 构建,为 Agent 维护三类记忆,并通过 MCP 接入现有 Agent,同时支持按用户隔离记忆。在问答能力评估中,Atlas 达到了 0.89 的 Recall@10,这说明它在“...

跟上 Django 社区:不只看代码,也要看人在哪里协作

来源: djangoproject.com 30
Django 的运转并不只靠仓库里的提交记录。基金会董事会、指导委员会、工作组、Fellow 报告、每周 Office Hours,这些公开但分散的渠道,才是很多社区决策和协作线索出现的地方。对想贡献 Django 的开发者来说,问题往往不是“有没有信息”,而是“信息藏在哪、我该从哪里开始”。 从摘要看,Django 社区的公共信息大致分布在几类地方:...

Dragonfly v2.5.0:把大模型仓库下载纳入分发链路

来源: cncf.io 30
Dragonfly v2.5.0 发布了。这个版本最值得关注的变化,是 Dragonfly Client 开始支持直接下载 Hugging Face 和 ModelScope 上的模型仓库。对正在做推理服务、模型微调、离线部署的团队来说,这不是一个“下载工具多了一个参数”的小事,而是把模型仓库这种越来越重的制品,纳入了更可控的分发链路。 过去我们谈 D...

PostgreSQL 表太多时,内存和元数据查询会先撑不住

来源: postgr.es 28
“表很多”听起来像是建模风格问题,但在 PostgreSQL 里,它也可能变成实打实的内存和 CPU 问题。一次故障排查中,Linux OOM killer 会偶发杀掉 PostgreSQL,另一些长查询则持续占用 CPU、拖慢应用;最后问题都指向同一个根因:单个数据库里有成千上万张表以及随之膨胀的元数据对象。 排查 PostgreSQL 内存问题时,...