摘要： GPU 算力成本高昂但多数企业实际利用率仅在 5% 至 15% 之间。本文介绍基于腾讯云容器服务 TKE 的 qGPU 共享、TACO 推理加速与智能调...

腾讯云容器服务 TKE 提供覆盖集群、节点、工作负载、Pod、容器五个维度的完整监控指标体系，支持自定义告警策略与可视化大盘，帮助企业实时掌握集群运行状态，快速...

workbuddy是腾讯发布的一款AI Harness，能够帮助我们做很多事情。由于是腾讯发布（国内厂商发布），workbuddy的界面布局与使用方式很符合我们...

FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）是把大厂 AI 模型部署进客户真实生产环境、并对最终业务结果负责的工程师。

因此，当我们将 replica_parallel_workers 设置为 NNN 时，从库的应用层将包含一个协调者线程和 NNN 个工作线程。通过查询 info...

工作节点的升级采用分批滚动的方式进行。每次选取少量节点进行升级，等待这些节点上的工作负载全部恢复正常后再继续下一批。这样可以确保在任何时刻都有足够数量的健康节点...

在上一篇文章《程序员的阶级固化：同一个职业三种人生》里，我留了一个伏笔：最近的裁员潮中，重灾区反而是看起来最稳的"中产程序员"，一线骨干受的冲击反而更小。

当一项工作不再需要反复寻找、选择、解释、搬运和返工时，WorkBuddy 才真正从“能力很多”走向了“工作变轻”。

在实际使用场景中，这种连续性带来的效率提升是多维度的。对于任务发起方而言，不再需要花费额外精力整理和解释工作内容；对于任务接收方而言，省去了从零开始理解项目背景...

希望我的文字，能帮助更多普通职场人从“会用 AI”走向“会管理 AI”，也帮助企业把零散的 AI 尝试变成稳定、可复用的工作能力。

希望我的文字，能帮助更多普通职场人从“会用 AI”走向“会管理 AI”，也帮助企业把零散的 AI 尝试变成稳定、可复用的工作能力。

当用户通过眼镜采集现实工作场景的数据，经由 WorkBuddy 处理后形成结构化的工作记忆，这些记忆又反过来提升 AI 对用户工作习惯、任务优先级、合作关系理解...

摘要： 腾讯云 WorkBuddy 与李未可科技达成战略生态合作，发布首款接入 WorkBuddy 的 X-AI 记忆眼镜。搭载自研 WakeeMemory O...

而那些习惯等待清晰任务、只愿意完成岗位范围内工作的人，则只会觉得 AI 带来了更多要求。以前只需要写代码，现在还需要自己理解需求、组织上下文、验收结果、处理错误...

跨得最多的是营销和工程——运营在用 AI 看代码排查报错，程序员在用 AI 审合同。