过年越来越没有年味，小时候期待春节的热闹与团圆，如今春晚失去新意，亲戚走访冷淡，生活忙碌，年味渐淡，过年变成普通假期。祝大家新年快乐。

特征库是集中管理数据特征的平台，起源于2017年Uber，旨在简化数据管道。它们在机器学习和AI中变得重要，支持实时数据特征，促进特征重用，避免重复工作。流行工具包括Feast、Tecton和Google Cloud Vertex AI特征库。

微软和Oracle等云服务商正在大规模部署NVIDIA GB300 NVL72系统，以支持低延迟和长上下文的AI应用。NVIDIA Blackwell平台的广泛应用降低了每个token的成本，GB300 NVL72在低延迟和长上下文场景中表现优异，推动了AI编程助手的快速发展。

我与Quanta Books合作出版的短书《六个数学要素》涵盖数字、代数、几何、概率、分析和动力学六个基本概念，连接现实直觉、数学历史与现代应用。预计于10月10日出版，目前可预订。

Sentry的AI调试工具Seer通过分析生产环境中的代码行为，实现本地调试、自动修复错误和优化PostgreSQL数据库，支持百万级查询。OpenAI通过减轻主数据库负载、优化查询和连接、预防级联故障等策略，确保高可用性和低延迟，成功应对大规模用户需求。

pg_background 是一个 PostgreSQL 扩展，支持在后台异步执行 SQL 命令，避免阻塞客户端连接。它适用于长查询和数据修复，最新版本 v2 增强了安全性和监控功能，支持基于 cookie 的身份验证。

微前端概念于2016年提出，旨在解决大型前端代码库的维护问题。它允许业务子域独立实现，减少代码共享，类似于微服务，促进团队自主性和优化开发流程。成功实施需关注架构、团队结构和沟通方式，以确保快速迭代和减少外部依赖。

Agoda推出了API Agent，一个零代码、零部署的系统，连接内部REST或GraphQL API，简化API管理。该系统通过AI助手查询服务，支持多API同时使用，动态获取API架构，并使用DuckDB进行SQL后处理，确保安全性和高效性。项目已开源，便于进行REST和GraphQL实验。

在软件开发中，建议使用虚拟环境而非全局安装，以避免项目间的依赖冲突。虚拟环境允许每个项目独立管理依赖，确保项目的可靠性和可维护性。

作者分享了成为全职奶爸后的经历，体会到育儿的辛苦与责任。尽管经验不足，仍积极学习育儿知识并推荐书籍。同时，反思交通知识，强调遵守规则的重要性。

今年是丙午年，称为“红马年”，象征阳刚与活力，预示新年充满能量。文章还探讨了Swift并发、iOS项目工程化和Git的未来等技术内容，提供实用工具和开发建议。

由于AI数据中心需求增加，索尼和任天堂面临RAM短缺。索尼可能将新PlayStation的发布推迟至2028或2029年，任天堂则可能提高Switch 2的价格。

本文介绍如何在本地使用Docker、Ollama和n8n构建私有AI中心。通过自托管，用户可以自动化任务、处理私密数据，避免云服务费用。文章详细说明了安装步骤及创建自动化工作流，以确保数据隐私和安全。

开源大语言模型服务商突破了速度限制，提供低延迟和高性能，适合实时交互和长时间编码任务。Groq的语言处理单元显著提升响应速度，Cerebras、Groq、SambaNova、Fireworks AI和Baseten是当前表现突出的五大API提供商，各具优势和应用场景。