混合搜索架构」共找到 2337 篇相关文章

开源动态7

DeepSeek V3.1 把 R1 融了,一堆新活:<think>开关、动态搜索、新ToolCall ...

DeepSeek在Hugging Face悄悄发布V3.1版本,将对话和推理模型合并为混合推理模型。它有显式推理、内置搜索、简化工具调用等特性,Aider测试成绩佳且成本低,但也存在战术回避、幻觉率升高等问题。

探索AGI
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刚刚!Kimi Linear横空出世,全新注意力架构:1M长文本解码速度飙升6.3倍,KV缓存砍掉75%

月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear,有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈,性能超传统机制,还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率,实验表现佳。

AI寒武纪
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苹果竞价搜索广告(ASM应用商店营销)到底是什么?

ASM广告位展示的产品在用户自然搜索结果的前10名位置再次出现,即使App的自然排名本不在Top10以内。这种推广方式能为App带来额外的曝光机会,同时提高下载转化率。

孔学长
算法论文8

PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan(潘韶武):突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器

本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合,提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中,该方法克服了POD和纯AE的局限,在复杂PDE系统预测中表现出色,或可降低大规模计算成本。

力学与人工智能
开源动态8

AI原生数据库的思考

文章围绕AI原生数据库展开,分析企业应用大模型的问题,指出AI场景驱动数据库新工作负载。探讨AI数据库变与不变、实现路径,介绍原生混合搜索、现代数据架构、数模融合等,还提及seekdb的发布、定位、优势与不足。

InfoQ
推荐文章7

LangChain官方实测:多智能体架构怎么选?

构建AI Agent时,单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构,在复杂零售场景实验,对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本,还给出优化Supervisor架构的方法。

探索AGI
新闻资讯7

openclaw,从流量对比和搜索意图可以学到什么?

作者白杨SEO从搜索精准流量从业者角度,分析OpenClaw在各平台流量对比、用户搜索意图,探讨搞搜索流量可学之处及对OpenClaw的看法,指出其开源免费但用大模型需付费。

白杨SEO优化教程
产品应用7

高通Nuvia架构介绍

本文详细介绍高通Nuvia架构。Nuvia由经验丰富芯片设计师创立,后被高通收购,旨在强化自研技术、拓展市场。Oryon CPU架构是其成果,虽面临法律争议,但设计独特,多方面表现出色,还具备安全功能和较高性能。

芯师爷
推荐文章7

下一代搜索:通过 MCP 实现 AI 与 OpenSearch 的融合

本文探讨 MCP 如何在 AI 代理和 OpenSearch 间建桥梁,创建智能搜索应用。介绍搜索从关键词到代理的演变,还通过电商、可观测性等场景演示代理搜索实践,显示 MCP 与 OpenSearch 结合能带来上下文感知的智能数据访问体验。

InfoQ
开源动态7

SGLang × RoleBasedGroup(RBG):打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”

PD分离架构对大模型推理部署意义重大,SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难,存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目,结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。

InfoQ