AI时代，测试工程师的自我重塑
当AI能生成测试用例、预测缺陷，测试工程师的未来何在？答案不是被取代，而是进化。AI将接管重复劳动，释放人力投身复杂逻辑、用户体验与质量体系设计。未来的测试专家需成为AI训练师、质量架构师，深耕机器不擅长的领域。人机协同，方见真章。
技术团队负责人咨询AI数智化升级改造路径
传统软件企业面临转型瓶颈，订单下滑、现金流紧张。顺应制造业数智化趋势，借力JBoltAI技术授权，推动团队AI升级，以“智能销售助理”“预测性维护”等小场景切入，打造MVP，快速验证并迭代。通过订阅制与增值服务重构商业模式，用标杆案例撬动市场，实现从“流程系统”到“数据驱动决策”的跃迁，破解生存危机，抢占未来先机。
Ribbon负载均衡
本节深入解析Ribbon负载均衡机制，介绍其为何在RestTemplate上添加@LoadBalanced注解。Ribbon通过客户端实现负载均衡，结合Eureka服务发现，利用拦截器选择服务实例并重写请求地址。文章详解了负载均衡分类、常见算法、Ribbon自定义策略及饥饿加载优化，并引导读者思考不同架构下的负载均衡实现差异。
阿里云基础设施 AI Tech Day｜AI Infra建设方案及最佳实践沙龙圆满结束
在AI迈向业务刚需的今天，阿里云AI Tech Day聚焦“智驱未来 云网随行”主题，携手VIVO、TCL、金蝶等数十家企业，共探AI基础设施（AI Infra）建设路径。活动深入解析算力、网络、存储三大核心能力，分享训练推理优化、数据高效流转等最佳实践，并通过分组讨论直击企业落地痛点，推动产研协同，共建高效、弹性、稳定的AI底座，助力企业智能化跃迁。
代码的未来：当AI学会创造，我们技术人的价值何在？
AI时代已至，大模型正重塑企业流程与个人能力体系。11月16日，咕泡科技谭锋（Mic）老师受邀分享：从生成式AI变革到人才需求升级，技术人需掌握AI思维，提升复合能力。职业突破关键不在追逐模型，而在以架构思维驱动业务创新，实现从“实现需求”到“定义问题”的跃迁。
