作者：赵雁松，周岩珏，李志强，周永康，刘军前言：AI 数据分析的“最后一公里”在企业数字化转型的浪潮中，我们发现很多公司依然面临着“数据深渊”：业务人员想看数据，却受限于复杂的 SQL 语法；开发者虽然尝试了 ...

OpenJDK project teams will focus work on features such as value types, code reflection, AOT compilation, and structured ...

Anthropic’s Cowork turns Claude into a desktop AI agent that organizes files, creates documents, builds spreadsheets, and ...

On the enterprise side, bolstered by a major launch on Microsoft Foundry, Claude now speaks fluent medical ...

The world tried to kill Andy off but he had to stay alive to to talk about what happened with databases in 2025.

在AI智能体（AI Agent）的开发浪潮中，许多团队正面临一个共同的困境：“修复一个问题，却引发三个更隐蔽的Bug”。这种“按下葫芦浮起瓢”的现象，本质上是缺乏系统化评估体系导致的开发失控——团队像在迷雾中驾驶飞机，只能依靠“肉眼观察”和“事后补救”，无法预判风险，更难以自信地推进迭代。

如今大模型AI领域的绝大多数概念都是在一个基础功能上打补丁、堆砌。 底层大模型非常非常牛，但也有其自身底层上的局限性。别看大模型一代一代地推出，技术上其实是停滞不前的。 但应用层呢，楼房已经盖到几千层了： 大模型只有一个能力，输入文本序列+温度等参数=>输出文本序列。 多轮对话？记忆功能？就是把上一次的对话和这一次的问题用字符串拼起来。