Stream 公布其内容审核在真实流量下的最新基准:英文文本约 35 毫秒,文本请求吞吐超过 1500 RPS,单帧评分约 300 毫秒。
Stream Chat 为 Jaspr 框架提供实验性 UI 组件支持。开发者可通过一个 Dart 包获得聊天组件和底层客户端能力,使用方式接近 Flutter SDK。该项目仍处于实验阶段,未来发展取决于开发者对 Dart Web 聊天场景的需求。
多数直播平台仍受限于分辨率和帧率,Stream 分享了实现 4K 60FPS 直播背后的工程实践,包括编码器选择、码率优化以及基于 VMAF 的画质调优方法。
多模态 AI Agent 不应只依赖单一输入形式。文章聚焦面向生产环境的语音与视频智能体架构,讨论关键架构选择、数据传输方式以及模型能力与约束。
这篇教程演示如何结合 SwiftUI、Stream Chat、Stream Video 与 Agent Skills,让编码智能体完成 iMessage 风格应用的搭建,包括消息列表、联系人、音视频通话、数据初始化和界面定制。
AI 正逐渐从聊天机器人扩展到消息应用的输入、回复、语音、图片与媒体处理。本文梳理 7 类常见功能,并重点讨论端侧模型在隐私、成本和响应体验上的优势与限制。
实时视频的“安全”不再只是加密问题。随着实时深度伪造降低身份冒充门槛,视频系统需要分别保护连接、媒体、账户和真人身份,并针对支付、审批等高风险操作增加独立的人身验证。
Slack 将 EC2 运维从长期可变实例转向不可变镜像、渐进式发布和自动化安全控制,以提升部署一致性与可观测性。
一次 VPAT 评估暴露了 Android 端多类可访问性问题,包括错误提示、标题语义、输入框标签、列表计数与拖拽操作等。本文梳理其修复思路与取舍。
Slack 在推进 HTTP/3 时遇到客户端可观测性缺口,最终为 Prometheus Blackbox Exporter 增加 QUIC 支持,并将其用于大规模端点探测。
长周期、多 Agent 系统容易受上下文窗口限制、信息过载与确认偏误影响。文章介绍了三类上下文通道:Director 日志、Critic 评审和时间线。
Slack 将 700 多个依赖 SSH 的 EMR 数据任务迁移到 REST 架构,覆盖 8 个数据区域,以降低安全风险并改善作业管理。
Slack AI 从自管 SageMaker 迁移到 Bedrock,再引入按需与混合路由,以应对企业级 LLM 的安全、容量、成本与模型迭代挑战。
智能体驱动的 E2E 测试更适合验证目标而非替代确定性测试。200 多次实验显示,Playwright MCP 可靠性较高,但成本与耗时仍需权衡。


