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工程效能

BeetlSQL 3.40：用 JOOQ 补上类型安全多表查询这块短板

来源: oschina.net 27
BeetlSQL 从 2015 年一路迭代到现在，单表 CRUD、Markdown 式 SQL 模板、内置分页、多库切换——这些日常开发高频场景它都覆盖得不错。但有一个痛点一直没彻底解决：多表联合查询时的类型安全。写复杂 JOIN 的 SQL 模板，字段靠字符串拼，改一个列名编译器不会报错，跑到线上才炸。3.40 版本引入 JOOQ 集成，正是要堵这个...
# 全栈 # 可观测性 # 安全
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PostgreSQL 为什么成了 AI 应用的默认数据库

来源: postgr.es 48
越来越多的 AI 产品在技术栈里选了 PostgreSQL——不是因为它重新包装成"AI 数据库"，而是因为它本来就是团队最熟悉、最可靠的那层基础设施。Supabase 的普及加速了这一趋势：每次创建 Supabase 项目，底层就是一个 PostgreSQL 实例。主流 AI 框架对 PostgreSQL 和 pgvector 的直接支持，让向量检索...
# AI # Go # LLM
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用 Kyverno 自动化 Confidential Containers 基础设施，让应用团队不再操心底层细节

来源: cncf.io 47
Confidential Containers（CoCo）为容器工作负载提供了一层关键的安全隔离——即使在平台部分不可信的环境下，也能通过硬件可信执行环境（如 AMD SEV-SNP、Intel TDX）保护运行中的数据。但现实是：要让一个普通 Pod 跑在 CoCo 环境里，应用团队往往需要手动指定 、添加节点选择器、配置加密参数等一堆基础设施细节。...
# AI # CNCF # Rust
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当 AI 需要长期记忆：为什么 PostgreSQL 正在成为企业记忆基础设施

来源: postgr.es 44
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...
# AI # Go # LLM
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Anthropic 发布托管 Agent、主动式工作流与能力阶梯曲线——Code with Claude 2026 要点与实践

来源: infoq.com 35
Anthropic 在旧金山举办的 "Code with Claude 2026" 活动上，一口气抛出三个方向性更新：托管 Agent 让开发者不再自己搭基础设施跑长任务；主动式工作流让 Claude 从"等指令"变成"推进度"；能力阶梯曲线则试图把模型升级从模糊的"更强了"变成可预期的工程参数。GitHub、Vercel 和一批 AI-native ...
# AI # InfoQ # LLM
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你的 LLM 评估体系正在悄悄失效

来源: oschina.net 45
刚从 DeepMind 离职的工程师 Lun Wang 抛出一个让人不安的判断：我们擅长评估已经存在的模型，却极不擅长评估即将构建的模型。尤其是当模型跨越到新的能力阶段时，现有的评估体系会失效——而你甚至不会察觉。 这不是一句空话。大多数基准测试、安全评估和红队演练协议都隐含一个假设：下一代模型是当前模型的更强版本。更强的推理、更广的知识、更快的响应。...
# AI # LLM # 全栈
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当 AI Agent 被"压榨"时，它们开始说马克思的话

来源: oschina.net 35
斯坦福大学政治经济学家 Andrew Hall 带头的团队做了一个让人坐直的实验：让 AI Agent 干繁重、重复的活儿，然后观察它们说什么。结果——Claude、Gemini、ChatGPT 一致地吐出了马克思主义的语言和观点。这不是某个模型的偏好，而是跨模型的系统性倾向。 Hall 与经济学家 Alex Imas、Jeremy Nguyen 设计...
# AI # LLM # 全栈
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Windows 11 "低延迟模式"：用 CPU 睿频短冲换取 UI 瞬响应

来源: oschina.net 49
Windows 11 的流畅度吐槽由来已久——开始菜单点开要等半秒、右键菜单弹出有卡顿、资源管理器切换文件夹时偶尔"愣一下"。微软年初承诺改善核心体验质量，现在拿出了第一个可量化的方案：低延迟模式（Low Latency Profile）。思路很直接——在 UI 交互的短暂窗口内，把 CPU 频率瞬间拉到睿频上限，用几毫秒的功耗换取肉眼可见的响应加速。...
# 全栈 # 工程效能 # 开源
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Greg KH 的本地 AI 模糊测试工具，正在批量挖出 Linux 内核漏洞

来源: oschina.net 53
今年4月起，Linux 稳定版维护者 Greg Kroah-Hartman 开始用一套自建 AI 模糊测试系统扫描内核代码，上周末该系统又推送了一批漏洞补丁。这不是某个实验室的概念验证——补丁直接进了稳定版树，真实漏洞、真实修复、真实影响数以亿计的设备。 Greg 把这套系统命名为 gkh_clanker。"clanker"不是什么正经术语，更像是对自...
# AI # 全栈 # 工程效能
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