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全栈

DuckDB 异步 I/O：远程 Parquet 查询为什么能快 20 倍

来源: oschina.net 31
远程查询 Parquet 或 CSV 时，CPU 往往不是最先遇到的瓶颈。查询线程需要等待对象存储、HTTP 服务或网络文件系统返回数据，计算线程因此被大量空闲时间占据。DuckDB 从 v2.0 开始引入面向 Parquet 和 CSV 的异步读取架构，目标就是把等待 I/O 的时间交给专用线程处理，让计算线程持续进行解码、连接和聚合。 来源标题给出...
# 全栈 # 开源 # 开源中国
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StreamSQL v1.2.0：在边缘侧用 SQL 识别事件序列与状态变化

来源: oschina.net 36
StreamSQL v1.2.0 是继 v1.0.0 之后一次较完整的能力升级。它补上 CEP 模式识别、分析函数、资源边界和可观测性相关能力，使边缘流处理不再局限于窗口聚合，也能表达连续事件、跨行比较和有状态告警。 普通实时聚合擅长回答“过去五分钟出现了多少次高温”，CEP（Complex Event Processing，复杂事件处理）则要回答更复...
# 全栈 # 开源 # 开源中国
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欧盟 AI 法案倒计时：大模型厂商如何给生成内容加上机器可检测水印

来源: infoq.com 27
从 2026 年 8 月 2 日起，欧盟《人工智能法案》第 50 条要求相关 AI 系统以机器可检测的方式标记合成输出。主要前沿模型厂商因此开始采用统计水印：在不明显改变文本质量和推理性能的前提下，悄悄影响模型的选词分布，让检测器能够从足够长的文本中识别统计信号。这不只是模型算法问题，也会改变 API、内容平台和开源模型的合规边界。 传统元数据可以直接...
# AI # InfoQ # React
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qKnow 专业版 v3.1.2：打通 HDFS 与 OSS，让分散文件直接进入知识库

来源: oschina.net 38
企业知识库真正难处理的，往往不是模型，而是数据入口。业务文档散落在 HDFS、对象存储和历史 FTP 系统中，团队不得不先下载、搬运、整理，再交给知识平台处理。qKnow 专业版 v3.1.2 将文件中心与 HDFS、OSS 对接，目标正是缩短这条链路，让海量文件能够更快进入知识库、智能体应用和知识图谱的数据处理流程。 传统文件中心通常围绕本地上传设计...
# 全栈 # 开源 # 开源中国
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GitHub 超过 7 小时大面积宕机：AI 编码热潮正在重新定义基础设施容量

来源: oschina.net 34
2026 年 8 月 17 日周一晚上 9:40 左右，GitHub 开始出现大面积故障。按照北京时间计算，直到 8 月 18 日凌晨 5:15 左右，服务才宣告完全恢复，持续时间超过 7 个小时。 这不是某一个页面打不开那么简单。网站、API、Pull Request、Actions、Webhooks、Issues、Git Operations，以及...
# AI # 全栈 # 前端
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Google AI 重组内幕：当创始人亲自下场，DeepMind 的权力结构如何被改写

来源: oschina.net 41
路透社的独家报道，把 Google 过去几个月的 AI 部门动荡串成了一条清晰的主线：Sergey Brin 亲自介入模型训练，深度学习先驱 Geoffrey Hinton 之后的技术权威结构受到冲击，而两位重要技术负责人选择离开 Google 创业。 这不只是一次普通的人事调整。它反映出大型科技公司在生成式 AI 竞赛中面临的现实压力：当模型迭代速度...
# AI # Go # 全栈
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文本水印为何难以成为可靠的 AI 内容证明

来源: oschina.net 43
从 2026 年 8 月起，欧盟《人工智能法案》将开始对新系统产生更直接的约束。根据来源摘要，法案第 50 条要求 AI 提供者让输出内容“可被检测为人工生成”。这意味着大语言模型可能需要在文本中嵌入某种可检测信号，也就是通常所说的文本水印。 问题在于：文本不是图片。图片水印通常依赖像素层面的冗余信息，裁剪、压缩或编辑会降低质量，但不一定能在不破坏图像...
# AI # Go # LLM
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DuckDB v2.0 预览：SQL 解析器、异步 I/O 与递归查询性能的新阶段

来源: oschina.net 43
DuckDB v2.0 预览版代号为“Cyanoptera”，预计在今年秋季正式发布。这个版本不是一次普通的功能迭代：自 v1.5 发布以来，项目已经积累了超过 10,000 个 commit，并同时推进 SQL 解析器、存储格式、C API 和查询执行路径等底层能力。 对使用 DuckDB 做本地分析、嵌入式数据处理或复杂 SQL 查询的开发者来说，...
# 全栈 # 后端 # 开源
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Ollmo v0.1.0：把 RAG、Agent 与多租户知识库装进同一套生产平台

来源: oschina.net 48
企业内部的 RAG 项目往往不缺一个能回答问题的 Demo，真正缺的是文档管理、出处追踪、权限隔离、流式交互、Agent 编排和链路诊断能够同时工作的完整系统。Ollmo v0.1.0 的定位正是这类生产场景：面向私有化部署和团队协作，把 RAG、可视化 Agent、GraphRAG 与可观测能力整合到一个平台中。 典型 RAG 流程包括文档解析、文本...
# AI # Go # LLM
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