GPT-5.6 的核心叙事很直接：每个 token 提供更多智能、每美元获得更强性能，并且在最难的工作上可以按需调用更高能力。对工程团队来说，这不只是“模型更聪明”这么简单，而是会影响提示词设计、路由策略、成本预算和任务拆分方式。 “More intelligence from every token”意味着你不应该继续把上下文当垃圾桶。模型能力增强后...
Google 将 AlloyDB AI functions 推到 GA，并引入了一种值得关注的 proxy model 架构：先用 LLM 的输出训练一个轻量本地模型，再把后续推理放在数据库内部执行。它瞄准的不是“让数据库变成通用大模型”，而是把某些高频、结构稳定、可被近似学习的 LLM 判断，从外部 API 调用变成数据库速度的本地计算。 这件事重要...
Google 将 AlloyDB AI functions 推到 GA，同时引入了一种很实用的代理模型架构：先用 LLM 输出训练一个轻量本地模型，再把后续推理放在数据库内部执行。这个变化的重点不是“数据库也能聊 AI”，而是把一类高频、结构化、可近似的 LLM 判断，从外部 API 调用变成接近数据库速度的本地推理。 传统做法里，应用或数据库函数每处...