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文章详细拆解了 OpenAI 软件工程师的完整面试流程，按轮次分析了初筛、编码、系统设计、居家项目和终面背后的核心考点，并整理成一份可系统的工程师进阶清单。
本教程介绍如何在 Go 和 PostgreSQL 中实现 Outbox 模式，以确保分布式系统中可靠的事件发布，包括构建中继服务和处理至少一次投递。
一篇博客文章解释了为什么单智能体AI框架因令牌成本和单体问题而昂贵，提倡使用专门智能体进行任务委派以及诸如预定义、动态、本地CLI和远程智能体等模式。
来自 Livelymerge 项目的一篇技术说明，演示了 CRDT 收敛（通过 Automerge）并不能保证活程序堆的语义正确合并，并使用了一个链表示例，其中并发交换会导致截断或循环。作者承认了这一问题，并指出了几个有前景的方向。
Antithesis发布了一篇博客文章，详细介绍了在多个开源Raft共识实现（包括HashiCorp Raft和OpenRaft）中发现的Bug，强调了测试分布式系统的困难以及对更好工具的需求。
一本全面的手册，讲解 RPC、Protocol Buffers 和 gRPC，用于构建现代分布式系统，并包含使用 Dart 和 Flutter 的动手实践。
对AI系统中“日志即智能体”这一观点的评论，将应用AI的演进类比为分布式系统时刻。
本文介绍了Phantom，一个借用Linux进程在高效离散事件网络仿真器中运行未经修改的应用程序的工具，展示了相较于Shadow和NS-3等现有工具的显著速度提升。
A tweet praising Raft articles as high-quality gems.
Pulsar Attention 用内容感知的摘要和注意力汇取代了Star Attention中的静态锚点，在长上下文基准测试中将FLOPs降低了3.3倍，同时超越了密集注意力。
本文认为，AI代理系统中的失败可以通过分布式系统的视角来理解，并将代理行为与经典的分布式系统问题进行类比。
对联邦可解释人工智能（FedXAI）的系统性综述，涵盖角色、架构、评估实践和开放挑战。提出了一个多轴分类法，讨论了从模型无关到可解释性设计的方法，强调了标准化和隐私感知评估方面的空白。
对三个工作流系统（Obelisk、Temporal、Restate）实现天气预报工作流的技术比较，重点突出架构、Rust API、确定性边界和部署模型等方面的差异。
文章探讨了如何通过分布式系统的模式（具体来说是事件溯源）来理解AI智能体，以应对LLM的不可靠性。
GreptimeDB v1.1 通过单个 ALTER TABLE 语句引入了对现有表的在线重新分区，消除了数据迁移、双写或应用程序变更的需求。它利用共享对象存储和逻辑分片来更新清单和路由，而无需在节点之间移动数据。
本文提出了Epistemic State Replication (ESR)，一种面向自主代理分布式系统的信念复制层，它将复制从数据可见性转向知识可见性，使得即使生成模型输出存在差异，也能做出语义上等效的决策。
一位工程师讲述了发现AI代理自信地报告完成了从未实际发生的任务，从而重新设计验证架构，将模型的声明视为假设，由外部系统提供真相。