arXiv 正在加强对 AI 生成论文的监管，违规者将被禁发新论文一年，并需经过同行评审。此措施旨在维护学术可信度，作者需对 AI 生成内容的准确性负责。

本文讨论了量化特征仓库的构建，强调时间正确性（PIT）和版本管理的重要性。特征存储需解决复用、版本化和训练-服务一致性的问题，避免数据修订导致的回测失效。采用双时间维度模型，确保在任意历史时刻能准确还原特征值。文章还介绍了特征存储的技术选型及工程实现，强调监控和回填机制的重要性，以确保数据的可靠性和一致性。

公司在游戏中接入微软小冰AI聊天功能，初期使用MySQL存储聊天记录。随着数据量激增，决定限制每位玩家最多保存900条记录，并定期清理。为应对数据增长，计划按注册时间分表存储，并将不活跃玩家的数据迁移至便宜存储。同时，需定期释放MySQL表空间，并独立存储标记聊天记录以便分析。

为了安全存储图片，避免因平台监管导致内容丢失，作者使用Cloudflare的R2作为图床，解决了GitHub的存储限制和访问问题。通过创建bucket和配置，结合pic-go上传，实现了安全的图片存储。

苹果发布了iOS 26.4.2和18.7.8版本，修复了FBI通过通知存储数据库提取Signal应用加密消息的漏洞。用户应禁用通知预览以保护隐私。

存储工程在介质约束、成本和一致性之间存在取舍。文章分析了HDD、SSD、NVMe等多种存储技术的性能、可靠性和成本，并提供了选型决策框架和存储架构设计方法。

B+树和LSM树是两种主要的数据结构，分别代表原地更新和追加写入的存储方式。B+树优化读取和空间，但写放大较高；LSM树优化写入，但读取和空间放大较高。RUM猜想表明，无法在读、写和空间放大上同时达到最优。B+树适合OLTP场景，而LSM树在写入密集型应用中表现更好。选择存储引擎时需考虑具体应用需求。

文章介绍了“Artifacts”，一种为代理设计的分布式版本文件系统，旨在满足代码生成需求。它支持通过REST API和原生Workers API管理Git仓库，允许代理在无缝环境中操作，并提供快速克隆大型Git仓库的功能，优化存储和操作效率。目前该系统处于私有测试阶段，预计2026年5月开放公测。

在云原生和微服务架构中，Microsoft Orleans框架通过虚拟Actor模型简化了分布式应用的构建。本文探讨了用户管理、消息管理和对象存储三个模块，展示了高内聚、低耦合的微服务设计。Orleans的Grain模型支持模块化设计，提供弹性和扩展性，适合构建现代化应用。

时序数据库（TSDB）专为处理大量时序数据而设计，传统关系型数据库难以应对。时序数据按时间顺序记录，写入频繁、读取稀少。本文分析了时序数据的特征、编码压缩原理、存储引擎设计及降采样策略，并对主流TSDB（如InfluxDB、Prometheus、TimescaleDB）进行了架构对比，为监控与物联网场景提供参考。

FBI 从 iOS 通知数据库提取 Signal 加密消息，解密后生成的通知预览会被缓存，删除消息后仍保留 30 天。用户应禁用锁屏通知预览以提高安全性。