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Google 搜索 25 年最大升级：AI Mode 月活破 10 亿，Gemini 3.5 Flash 成新内核

来源：oschina.net 20
Google I/O 2026 传出的最重磅消息不是某个新硬件，而是搜索本身。AI Mode 上线仅一年，月活用户突破 10 亿；查询量每季度翻一番以上；总搜索次数创历史新高。用户正在用一种全新的方式"搜索"——不再只是敲关键词、翻链接，而是把复杂问题直接扔给 AI，让它推理、拆解、综合后给出完整答案。 支撑这一切的底层引擎也换了：Gemini 3.5...
# AI # Go # 全栈
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用 20 行 Python 把 AI Agent 跑在本地——Google Antigravity SDK 实战入门

来源：oschina.net 15
调用远程 Agent API，是过去两年开发者把 AI 嵌入应用的主流路径。这条路走得越深，痛点越明显：每次请求都要跨网络往返，延迟从几百毫秒飙到数秒；定制只能靠 prompt 拼凑，想改推理策略就得和平台方博弈；一旦服务端限流或断线，你的产品就跟着停摆。Google 在 I/O 2026 上发布的 Antigravity SDK，给出了另一条路——用...
# AI # Go # LLM
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Gemini 3.5 Flash：速度翻 4 倍，Google 把赌注押在了 Agent 上

来源：oschina.net 21
Google I/O 2026 上，Gemini 3.5 Flash 正式亮相。这不是一次常规的模型迭代——从命名到定位，Google 明确把"Agentic"写进了产品基因。3.5 Flash 超越了上一代 3.1 Pro 在多项硬核基准上的成绩，同时把推理速度拉到 4 倍。对正在搭建 Agent 系统的开发者来说，这个组合值得认真拆解。 先看三个最...
# AI # Go # LLM
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Docker 发布 AI Agent Gordon：让容器排障从手动摸索变自动修复

来源：docker.com 19
现在的 AI 编程助手写代码、提 PR 都很溜，但一旦容器挂了、网络不通，开发者还是得一头扎进日志里手动排查。Docker 刚刚正式发布了集成在 Docker Desktop 里的 AI Agent——Gordon，专门来填这个坑：它能读懂你的容器环境，主动提出修复建议，甚至直接动手执行操作。 AI 提升了编码效率，但这股红利在应用部署和运行阶段突然断...
# AI # Docker # Go
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用 SageMaker Feature Store 新能力加速 ML 特征管线

来源：aws.amazon.com 27
Amazon SageMaker Python SDK v3.8.0 带来了三项面向 Feature Store 的更新，直击特征工程管线里最拖节奏的环节：数据治理审批慢、表格式切换成本高、离线/在线同步配置繁琐。下面逐项拆解，并给出可以直接跑的代码。 过去往 Feature Store 写特征组，数据权限基本靠手动在 S3 和 Glue 上配 IAM...
# AI # AWS # Go
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用共享话题分类打通图片与评论：Agoda 的多模态旅行检索系统

来源：infoq.com 21
旅行平台上，用户选酒店时同时依赖两类信号——图片和评论。图片告诉你泳池长什么样，评论告诉你泳池到底干净不干净。但这两类数据在传统架构里各自独立：图片走视觉检索，评论走文本搜索，结果对不上。Agoda 的做法是给两者套上一层共享的话题分类（topic taxonomy），让 7 亿多张图片和多语言评论在同一套语义空间里被检索和关联。 旅行场景的多模态检索...
# Go # InfoQ # 全栈
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用共享话题分类打通图片与评论：Agoda 的多模态内容检索系统

来源：infoq.com 31
在线旅游平台上，酒店图片和用户评论是两条各自运转的内容管线——图片靠视觉标签分类，评论靠文本情感分析。用户搜索"带泳池的海景房"时，图片检索和评论检索各自返回结果，互不关联，体验割裂。Agoda 的做法是：建一套共享的话题分类体系（topic taxonomy），让图片和评论在同一语义空间里对齐，再通过离线富化 + 低延迟服务层，在 7 亿张图片和海量...
# AI # Go # InfoQ
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