「配置驱动架构」共找到 2592 篇相关文章
养虾省91%词元！这家AI记忆公司用1亿个多模态文件验证了！
文章指出AI瓶颈已从模型智能转为记忆架构，长期记忆是AI有状态智能的基础。质变科技推出多模态AI记忆平台MemoryLake，具多种记忆能力和核心技术，降本增效显著，获资本青睐，服务多领域客户。
从 0 到 25 万行：一个 100% AI 编码项目，真正难的不是生成，而是治理
作者分享 Routa 项目用 AI 驱动开发的经验，指出 100% AI 编码项目真正难的是治理。介绍多个工具参与情况，阐述项目长出反馈系统的过程，包括规则入口、上下文收敛、提交前约束及仓库级裁决等。
不用花Anthropic API的钱，本地跑Qwen3.5就能用Claude Code
文章介绍不花Anthropic API的钱，用本地Qwen3.5跑Claude Code的方法。包括选模型、编译安装llama.cpp、下载量化模型、启动本地服务、配置Claude Code指向本地服务等步骤，还提及踩坑建议和使用方法。
字节开源GUI Agent登顶GitHub热榜，豆包手机核心技术突破26k Star
字节开源的豆包手机核心支撑GUI Agent模型UI - TARS登顶GitHub热榜，突破26k Star。它是多模态AI智能体，纯视觉驱动，部署简单，历经多轮迭代，成为热门开源多模态Agent。
AI开始“动手”了，全世界第一个带头的是阿里千问
阿里千问App上线400多项新功能，依托Qwen模型和阿里生态，在全新Agent架构下提升AI能力。它能在购物、旅游、办公等场景帮用户办事，使AI具备现实世界落地能力，推动人机交互跃迁。
Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年，Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位，但会在效率和混合上微调。同时，扩散语言模型虽有工具调用缺陷，但在数据稀缺时或成更好的学习者。
Qwen-lmage-Layered：图片分层 指哪改哪
全新图像生成模型Qwen-lmage-Layered采用自研架构，将图片“拆解”成多个图层，各图层可独立操作。其提出新编辑思路，有RGBA - VAE等亮点，支持灵活迭代分解，能实现精准高效的图像编辑。
DeepSeek-OCR降本增效，10×暴力压缩还能读得清
Deepseek - OCR模型发布，通过光学压缩技术解决长文本处理的计算效率问题，能控制大模型token消耗成本。介绍了其架构设计、数据引擎及训练流程，还展示其用较少token超越现有模型的能力。
社区供稿 | 开源SOTA：阶跃发布端到端语音大模型Step-Audio 2 mini！
阶跃星辰发布最强开源端到端语音大模型 Step - Audio 2 mini，在多个国际基准测试集获 SOTA 成绩。它统一建模语音理解等，率先支持语音原生 Tool Calling 能力，架构创新，案例展示其多方面强大能力。
Apple 终于承认了：Mac mini 正在变成一台 Agent 服务器
苹果偷摸发布新 Mac mini，处理器升级到 M6 和 M5 Pro，官方将其置于 Agent 常驻使用场景，产品边界向 Agent 服务器延展。新款性能提升显著，Mac Studio 也有强大配置，Apple 产品线朝本地 AI 计算基础设施转变。