Litefuse 正式开源,并推出轻量的单机单进程版本。开发者只需一行命令,即可在约 25 秒内完成 Litefuse 的下载、安装和部署,快速搭建 Agent...
过去十年,数仓从"上云"走向"云原生"。然而在资源管理层面,一个根本性矛盾依然存在:业务负载具有波动性,而资源规格通常只能依据峰值提前锁定。
传统大模型对话是无状态、瞬时性、无记忆的交互模式:每一轮对话都是独立的计算单元,模型不会主动保存用户历史输入、偏好、生理数据、交互目标,仅基于当前单轮文本生成回...
自2023年检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术爆发以来,人工智能领域经历了一场从“参数记忆”向“外挂认知...
站在2026年年中的节点回望,人工智能产业刚刚经历了一场人类科技史上最为惨烈也最为壮阔的洗牌期。如果说2023年是“百模大战”的草莽元年,2024年是应用落地的...
可解释性人工智能XAI,全称Explainable AI,核心是让AI模型的决策过程可理解、可追溯、可验证,而不是给出一个无法拆解的“黑盒结果”。在通用场景中,...
自2023年大模型爆发以来,我们经历了从“免费狂欢”到“补贴大战”再到“价格分化”的完整周期。如今,潮水退去,裸泳者现形,幸存者也在喘息。行业进入了残酷的“价值...
在大模型智能体的工程化落地过程中,传统架构普遍采用端到端黑盒调用模式,即用户输入一句话,系统直接转发给大模型进行完整理解、规划、推理与生成。这种方式虽然开发速度...
先放workbuddy邀请链接:https://www.codebuddy.cn/events/invite?inviteCode=ogo4coxzvwwxqa
在SKILL架构出现之前,大模型智能体就像一体式定制手机:所有功能(打电话、拍照、导航、聊天)都写死在系统核心代码里。
2026年6月,AI行业的空气里弥漫着一种令人窒息的亢奋。资本市场的估值曲线以近乎垂直的角度攀升,技术社区的讨论被“全能Agent”、“端侧大模型”、“AI原生...
智能体是基于大模型驱动、具备自主执行能力的业务服务系统,区别于个人版聊天助手,它承载金融客服、政务审批、工业调度、医疗辅助等核心业务,要求7×24 小时不间断运...
SKILL(技能单元):是大模型在医疗场景下的专业化功能模块,比如血糖监测SKILL、血压预警SKILL、饮食指导SKILL、危急重症SKILL,每个SKILL...
2026年6月,又一批千万级规模的毕业生涌入就业市场。但与往年不同的是,今年的求职者在面试桌对面遇到的,往往不再是庞大的HR团队或部门主管,而是一个个看似单薄、...
一边是仍在“手搓RAG”(Retrieval-Augmented Generation)的团队:他们花费数月时间搭建向量数据库、编写分块脚本、调试检索策略、处理...
世界杯期间,多数人看球的姿势都很相似:两支球队还在进攻阶段,手机可能只是放在一边听个声响;一旦进球出现,大家会立刻点开体育 App:有人刷新比分,有人打开文字直...
反推提示词技术RPE,全称Reverse Prompt Engineering,是在大语言模型与多模态模型广泛应用背景下诞生的一种逆向工程方法。其核心目标非常明...
在智能体技术爆发的初期,绝大多数研发团队都陷入了一个共性误区:将大模型的参数规模、推理能力视为智能体落地的核心指标。团队投入大量资源进行模型微调、提示词迭代、多...
我们在做大模型落地时基本都有共识:光靠大模型本身很容易出现幻觉,回答不严谨、业务知识对不上,所以RAG检索增强生成几乎成了标配。但真正用起来同样会发现,传统RA...
本系统是一套基于SKILL技能架构、聚焦糖尿病 + 高血压双慢病管理的全栈智能体,整合了专业医学大模型(AntAngelMed)、前后端实时交互、模块化技能体系...