当前的 AI 基础设施讨论几乎被模型、GPU、推理速度和向量数据库占据。这些组件确实重要，但它们掩盖了一个更深的架构问题——随着企业从 AI 实验走向运营系统，这个问题正在快速浮现：记忆。 不是简单存储聊天记录或 embedding 的那种记忆，而是跨长时间交互中维持持久上下文、操作连续性、历史理解、工作流状态、推理可追溯性和业务感知的能力。大多数 A...
内容审核是每个上线产品都要面对的问题——用户生成的文本、图片、视频里，哪些该拦、哪些该放，标准往往模糊且频繁变动。传统方案靠关键词匹配或小模型分类，维护成本高、泛化能力差。Amazon Nova 2 Lite 把大语言模型的理解能力直接用在审核环节：你只需要把审核规则写进提示词，模型就能按你的定义做判断。 这篇文章拆解两种提示词写法——结构化与自由式，...
数据库从业者抱怨了多年：应用开发者过度依赖 ORM，生成的 SQL 性能堪忧，但没人愿意改——"我习惯了这种方式，我知道它能跑出正确结果，只是不够快。"这句话挡住了所有优化建议。 现在情况变了。越来越多开发者让 Claude Code 等 AI 助手直接生成代码。如果代码不再由人手敲出，那开发者的个人习惯就不再是瓶颈。真正的问题是：你能不能教会 AI ...
上周五，亚利桑那大学的毕业典礼上出现了一个尴尬场面——前 Google CEO Eric Schmidt 谈到 AI 和自动化对就业的影响时，礼堂里响起一片嘘声。 这不是偶然的失礼。Schmidt 自己在演讲中承认，他参与构建的互联网技术"比预期的更加复杂"：同样的工具连接了人们，也隔离了人们；同样的平台给了每个人发言权，也放大了噪音。这段忏悔还没说完...