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我一直覺得很神奇：大多數 AI 系統只要你一停止和它們對話，就會把一切都忘光。你餵給它們 facts、context、chat logs——會話一結束，噗的一下，全沒了。這一直是“intelligent” agents 的最大瓶頸。 後來我發現了 Graphiti，感覺終於有人把 knowledge graphs 和 AI memory 連接到了一起。 如果這聽起來有點高深，別擔心，我們一步步來。
昵称 Candy
大多數人把這兩個詞混用——但一個負責執行任務，另一個旨在達成目標。教你如何區分（以及各自的適用場景）。 先來澄清當下 AI 討論中最常見的一處混淆。 你可能經常看到大家把“AI agent”和“agentic AI system”當成同一件事。但事實是： 🚨 它們有關聯，但並不相同 就像把微波爐稱作“廚師”。它確實能加熱食物，但它不會幫你策劃一場晚宴。🍳 Friend Link 同理，AI
昵称 Candy
LLM的強化學習訓練最近進展很快，SOTA模型在各種推理benchmark上的表現確實亮眼。但更值得關注的其實是另一條信息——從Rutgers到Alibaba再到HKUST，這些研究團隊正在攻克的是RL領域的一個老大難：怎麼控制好熵，同時避免模型退化成毫無用處的確定性輸出。 三篇新論文給出了不同角度的解法：CE-GPPO、EPO和AsyPPO。雖然切入點各有不同，但合在一起就能發現它們正在重塑大規
昵称 deephub
開發者目前最關注的是什麼？ 相信大多數人的答案是：AI來了，我的工作怎麼辦？ 8月份，斯坦福發佈的《關於AI近期就業影響的六個事實》報告顯示，近年來，尤其是2022年底AI技術開始逐漸滲透到經濟領域和深入各個產業後，AI對就業市場的影響非常嚴峻。特別是開發者和客服這兩個崗位，是AI暴露度較高的典型代表，尤其處於職業生涯早期、缺乏工作經驗的年輕羣體（22-25歲）就業形勢不容樂觀——2022年底到2
昵称 倔強的石頭_
本週AI領域動態頻出，百度、阿里、DeepSeek推出高效OCR與視覺語言模型，提升文檔解析與多模態能力；騰訊、字節跳動分別開源世界模型與3D生成模型，推動3D內容生成；Anthropic、OpenAI、Google升級AI工具，聚焦生命科學、瀏覽器集成與開發體驗；華為鴻蒙6、宇樹機器人H2及多項評測基準發佈，推動AI向終端與實體場景加速落地，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模型 百
昵称 MIAOYUN
你有沒有遇到過這樣的情況： 新員工入職第一天，HR 發了一堆文檔鏈接，結果打開全是"404 Not Found"； 技術同事想找某個項目的部署説明，翻遍了各個文件夾也沒找到； 客户諮詢產品參數，銷售只能一邊百度一邊磕磕絆絆地回答... 這些問題的背後，其實都指向同一個痛點：企業缺乏一個統一、智能、易用的知識管理體系。 今天，我們就來聊聊如何用 PandaWiki 搭建一套真正能解決問題
昵称 百川雲開發者
背景 在電商和遊戲等數據密集型行業中，業務人員經常需要快速獲取數據洞察及時應對運營策略的變化，例如轉化率，下單率，付費玩家的等級分佈變化等等問題。這些問題往往需要涉及複雜的SQL查詢。傳統方式主要依賴技術人員手動的查詢語句，或者使用固定報表，整體靈活性較差。非技術人員希望可以通過自然語言完成數庫查詢的工作，提高數據獲取的效率和靈活性。本文將介紹如何通過Bedrock AgentCore Runti
昵称 亞馬遜雲開發者
作者：蔣忠林，趙劍，謝東；洛浩、周華生 吉利汽車，是中國知名的自主汽車品牌，近年來通過技術創新和產品升級，在國內外市場取得了顯著成績。隨着 AI 浪潮的發展，吉利汽車也在不斷加強智能化的建設，尤其在新一代 AI 座艙的建設上，成為汽車主機廠的核心競爭力之一。當前吉利汽車研究院人工智能團隊承擔了吉利汽車座艙 AI 智能化的方案建設，在和阿里雲的合作中，基於星睿智算中心2.0的23.5EFLOPS強大
昵称 Serverless
在現代化鐵路貨運管理中，效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式，不僅效率低下、成本高昂，更因人為因素導致數據不準，已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置，正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置？ 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析，對貨運
昵称 華明視訊科技
面向智能體與大語言模型的 AI 基礎設施：選項、工具與優化 本文探討了用於部署和優化 AI 智能體（AI Agents）與大型語言模型（LLMs）的各類基礎設施選項及工具。 無論採用雲、本地還是混合雲部署，基礎設施在 AI 架構落地過程中都起着關鍵作用。本文是 AI 基礎設施系列文章的一部分，聚焦於部署和優化 AI 智能體與大語言模型的多樣化基礎設施選擇，深入剖析了基礎設施在 AI 架構（尤其是推
昵称 葡萄城技術團隊
AI 基礎設施指南：工具、框架與架構流程 本文涵蓋 AI 基礎設施的方方面面，從硬件加速、模型服務到監控與安全，提供了經過生產環境驗證的工具、模式及策略。 構建穩健的 AI 基礎設施，需要理解跨多個技術層級的理論基礎與實際實現細節。本綜合指南為各類規模 AI 系統的架構設計、部署及管理提供了權威參考——無論是實驗性原型，還是服務數百萬用户的企業級生產部署均可適用。 現代 AI 應用對基礎設施提出了
昵称 葡萄城技術團隊
摘要 GMI Cloud Inference Engine 最近密集上線眾多模型，吸引了眾多科技博主體驗，感謝大家的支持。 下文為 ID 為“知識淺談”的體驗實錄，全文為博主自述。 當前，大模型技術發展如火如荼，相信不少小夥伴和我一樣，接到了“將智能對話功能集成到公司現有應用中”的任務。 我們公司內部也提出了兩種方案：一種是自行採購 GPU 服務器，部署開源大模型；另一種是直接接入多家大模型提供的
昵称 GMICloud
本文簡單介紹了神經網絡的基本原理、組成和基礎算法，並通過示例介紹了最簡單的神經網絡是如何工作的。原文：Learn How Neural Networks Work 神經網絡是人工智能中最重要的組成部分之一，若沒有神經網絡，像 ChatGPT 這樣的大語言模型就不會存在。實際上，幾乎所有深度學習模型都在某種程度上使用了神經網絡。 這就是為什麼瞭解神經網絡的工作原理如此重要。所以，讓我們重温一
昵称 俞凡
近日，新浪新聞發佈報道《iPaaS市場報告解讀：獨立廠商與雲巨頭“雙軌競速”》，引用了國際數據公司（IDC）最新發布的《中國企業集成平台（iPaaS）市場份額，2024：擁抱Agentic AI時代》報告。報道指出，中國iPaaS市場正在進入“智能化集成”階段，雲廠商與獨立廠商正形成“雙軌競速”的格局。作為重點提及的iPaaS廠商代表，得帆信息連續兩年佔據領先位置。 🔗 報道鏈接：
昵称 得帆雲
本文介紹如何通過Python SDK在Collection中按分組進行相似性檢索。 前提條件 已創建Cluster 已獲得API-KEY 已安裝最新版SDK 接口定義 Python示例： Collection.query_group_by( self, vector: Optional[Union[List[Union[int, float]], np.n
昵称 DashVector
計算機視覺技術作為AI的“眼睛”，是當前人工智能領域的重要研究方向。近期，計算機視覺領域三大頂級學術會議之一的國際計算機視覺大會（ICCV 2025）順利舉行。會議期間，合合信息聯合上海交通大學等機構主辦了首屆VQualA視覺質量評估研討會，同時，為了推動建立智能文檔圖像處理技術的標準化評估體系，研討會設置了文檔圖像質量評估競賽，競賽吸引了來自全球知名高校和研究機構的上百名選手參與。 文檔圖像質量
昵称 合合技術團隊
在知名的10月24日程序員節➊，總部位於蕭山的杭州“AI十八羅漢”拓數派，在杭州灣信息港成功舉辦「 “Data+AI”生態論壇暨第二期“蕭山合夥人”」活動。本次論壇匯聚政府、產業、學術、研究、應用等多方代表，圍繞“Data+AI”展開深度對話，共探智能體AI技術的落地路徑方向與生態共建，以可信數據和智能體AI賦能百業。 當大模型落地產業，走完“人工智能+”的最後一公里，需要和產業私域數據深度融合
昵称 OpenPie
AI 得賢招聘官重塑招聘效率 “每天刷 300 份簡歷眼痠、被候選人追問到手機震、熬夜寫 JD 掉頭髮”，若這是你的日常，你就是被招聘 “綁架” 的 HR。如今 “全行業內卷”，企業招聘不能再靠 “人海戰術”，而招聘 “入口環節” 正是效率關鍵 ——AI 得賢招聘官的出現，為改寫這一現狀提供了可能。 AI 得賢招聘官：解決傳統招聘痛點的核心選擇 近嶼智能研發的AI 得賢招聘官・第六代
昵称 愛跑步的香蕉_cKtiNz
在商機管理的全流程中，AI技術的深度滲透正將傳統“經驗驅動”的銷售模式，升級為“數據+算法雙輪驅動”的智能體系。珍客CRM的AI智能賦能中心，圍繞“商機資料、銷售SOP、關鍵聯繫人、團隊協作、競對分析、商機健康度”六大維度，構建起商機管理的“智慧大腦”，讓每個環節的決策更精準、效率更突出、成單更可控。 一、AI驅動商機資料管理：從“人工錄入”到“智能生長” 商機資料的完整性與時效性是決策的基礎，A
昵称 愛聽歌的金針菇
在現代IC 設計流程中，RTL 合成扮演着至關重要的橋樑角色：將程序員或設計者編寫的RTL 描述（多用Verilog/VHDL 編寫）轉化為符合工藝庫的門級netlist，從而實現後續的物理實現和驗證。 1、RTL 合成關鍵流程解析 合成階段 説明 Technology Mapping（技術映射） 選擇目標工藝庫中的標準單元（如與門、觸發器、多路選擇器等）來實現RTL 中
昵称 星星上的柳樹
全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44146 原文出處：拓端數據部落公眾號 分析師：Dandan Cao 在市場經濟中，招投標是企業獲取項目資源的核心環節，但傳統投標決策常受限於主觀經驗——要麼依賴專家評分導致公平性存疑，要麼因缺乏量化工具難以平衡風險與收益。作為數據科學家，我們團隊在服務某建築集團投標優化諮詢項目時發現，僅靠人工分析的投標方案，中標率比行業均值低1
昵称 拓端tecdat
在“評估-實施-集成-監控”的智能體最佳實踐方法論中，“集成”階段屬於最佳實踐方法論的第三步，是承上啓下的關鍵一躍——它將實施階段的智能體從“單點工具”升級為“融入企業業務生態的有機組件”，是智能體從“能運行”到“能創造持續價值”的核心保障。對企業而言，集成的質量直接決定了智能體能否真正嵌入業務流程、與現有系統協同作戰，進而實現降本增效的規模化價值。 數據是智能體的“養分”
昵称 容智信息
做數據處理的都知道，一個 NaN 就能讓整個數據清洗流程崩盤。過濾條件失效、join 結果錯亂、列類型莫名其妙變成 object——這些坑踩過的人應該都有所體會。而Pandas 引入的可空數據類型（nullable dtypes）就是來幫我們填這個坑的。 現在整數列終於能表示缺失了，布爾列不會再退化成 object，字符串列的行為也更可控，這樣我們代碼的邏輯可以變得更清晰。 NumPy 整數類型
昵称 deephub
接觸過TensorFlow v1的朋友都知道，訓練一個TF模型有三個步驟：定義輸入和模型結構，創建tf.Session實例sess，執行sess.run()啓動訓練。不管是因為歷史遺留代碼或是團隊保守的建模規範，其實很多算法團隊仍在大量使用TF v1進行日常建模。我相信很多算法工程師執行sess.run()不下100遍，但背後的運行原理大家是否清楚呢？不管你的回答是yes or no，今天讓我們一
昵称 京東雲開發者
