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后端

别急着判定内存泄漏：复现 Percona Server 存储过程的内存增长

来源: percona.com 45
一次原本用于比较不同内存分配器的基准测试，却暴露出存储过程执行时意料之外的内存变化。这个现象值得关注，因为操作系统看到的 RSS、MySQL 内部统计的已分配字节，以及真正无法回收的内存，并不是同一个指标。仅凭“调用结束后 RSS 没降”就判断发生泄漏，很容易得出错误结论。 观察 Percona Server for MySQL 的存储过程时，至少要拆...
# AI # MySQL # 后端
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PostgreSQL 18 扩展容器化：文件解耦了，运行时依赖未必

来源: postgr.es 50
PostgreSQL 18 新增 ，补上了扩展外置的最后一块拼图：控制文件和 SQL 脚本不再必须安装到服务器自身的 。配合已有的 ，以及 Kubernetes ImageVolume 或 Docker 的镜像挂载能力，扩展可以被打包成独立 OCI 镜像，在运行时挂进 PostgreSQL 容器。 这让“一个精简 PostgreSQL 基础镜像，加若干...
# AI # Docker # Go
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从啤酒风味到向量检索：WAWTech+Summer 2026 的 Postgres AI 实践

来源: postgr.es 50
WAWTech+Summer 2026 把传统会议中心换成了华沙 Tor Służewiec 的露天科技节。此次发布的不是整理完毕的正式记录，而是一段标记为 的原始切片：搭建 Postgres 展位、与国际团队交流、登台分享，以及活动结束后的快餐行程都被保留下来。对开发者而言，其中最值得继续拆解的线索，是演讲主题《From Hops to Vector...
# AI # Go # PostgreSQL
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Postgres 19 补齐函数体验：随机日期与全局对象 DDL 查询

来源: postgr.es 43
Postgres 已经内置了数千个函数，但一些常见操作仍然需要拼接表达式或调用外部工具。Postgres 19 针对这些细小却高频的摩擦做了两类改进：直接生成指定区间内的随机日期与时间，以及通过 SQL 获取角色、数据库和表空间等全局对象的完整 DDL。 这些能力未必会改变查询优化器或存储引擎，却能明显简化测试数据生成、配置审计和运维脚本。需要注意的是...
# AI # Go # LLM
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JDK 25 上的虚拟线程：锁不再卡住载体线程，瓶颈却转移到了下游

来源: infoq.com 54
JDK 24 消除了虚拟线程进入 监视器时引发的载体线程固定问题。对准备迁移到 JDK 25 LTS 的团队来说，这清除了一类曾经阻碍 Java 21 生产落地的故障，但并不意味着并发从此没有上限。虚拟线程能够廉价地等待，数据库连接、HTTP 配额、文件描述符和第三方服务容量却不会随之增加。 生产环境中的核心问题因此发生了变化：过去要排查“载体线程为什...
# AI # InfoQ # Java
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DeepSeek-V4-Flash 公测：后训练如何把 Agent 能力推上一个台阶

来源: oschina.net 49
DeepSeek-V4-Flash 正式版现已上线 API 公测。它的变化并不在模型结构或参数规模：仍然是 MoE 284B、激活参数 13B，并支持约 100 万 token 的上下文窗口。真正发生变化的是后训练，而这次调整直接反映在 Agent 任务表现上。 根据来源信息，正式版在九项 Agent 基准测试中全部超过了 DeepSeek 自家 4 ...
# AI # LLM # 全栈
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从原则到证据：在欧洲构建可审计的负责任 AI 治理

来源: openai.com 45
随着欧盟《人工智能法案》的推进，企业面对的问题已经不只是“模型是否足够安全”，而是能否持续证明：系统经过了风险评估，安全控制确实生效，用户获得了必要说明，内容来源和处理过程可以追溯。 OpenAI 将安全、安保、透明度与来源证明视为支持欧洲负责任 AI 治理的重要实践。这四个方面不是相互独立的合规清单，而应连接成一条可审计的工程链路：识别风险、执行控制...
# AI # Go # LLM
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从试用工具到重塑工作：Univé 如何建设 AI 就绪型团队

来源: openai.com 44
让企业真正具备 AI 能力，关键不在于给员工开通多少账号，而在于能否把领导层支持、负责任的治理和一线员工创新放进同一套运行机制。Univé 采用 ChatGPT Enterprise 推动规模化转型，其经验指向一个清晰结论：AI 落地既是技术项目，也是组织能力建设。 管理层需要明确采用 AI 的目标，例如减少重复劳动、加快信息整理或改善内部知识获取，同...
# AI # Go # LLM
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Solon AI v4.0.4：用统一接口构建跨模型 Java 智能体

来源: oschina.net 58
Solon AI v4.0.4 面向 Java 智能体应用开发，核心价值不只是调用大模型，而是把模型接入、向量检索、MCP 协议和流程控制放进同一套开发框架。它延续 Solon 家族“克制、高效、开放”的取向，并覆盖 Java 8 到 Java 26，适合既要维护旧系统、又想引入 Agent 能力的 Java 团队。 需要说明的是，现有发布摘要没有列出...
# AI # Java # LLM
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Agentic AI 要走进生产环境，先把开放性与信任链补齐

来源: docker.com 61
Docker 加入 NVIDIA 的 Open Secure AI Alliance，目标是共同建设 Agentic AI 所需的安全、治理与信任框架。这件事的重要性不在于又多了一个行业联盟，而在于它直面了一个现实问题：当 AI 从“生成答案”升级为“调用工具并执行操作”，传统的应用安全边界已经不够用了。 普通聊天应用主要处理输入与输出，Agentic...
# AI # Docker # Go
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