「结构化数据问答系统」共找到 2938 篇相关文章
近期，不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升，LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件，围绕两个数据集复现比较10个方法，还设计出新的低token开销框架。
两位95后打造“伴身智能”硬件，获商汤国香、奇绩创坛千万元级投资｜甲子光年
两位95后Jasper和Xander成立弦指科技推出智能戒指Wilo，获商汤国香、奇绩创坛千万元投资。他们想定义“伴身智能”，用戒指采集数据形成个人世界模型，还将搭建开放生态。
Reorx：OpenClaw 正在重塑我的数字生活，以及为什么我退订了所有 SaaS
知名技术博主 Reorx 记录用 OpenClaw 将工作流从“云端租赁”迁回“本地私有”的过程。AI 正从云端服务变为本地基础设施，他退订 SaaS 用 OpenClaw 重塑数字生活，虽有不足但能拿回数据控制权。
腾讯重磅开源：端到端文档转换VLM，中英文错误率双料最佳！
腾讯开源端到端文档转换视觉模型POINTS - Reader，可将文档图片转结构化文本。它基于POINTS1.5架构，支持中英文。在OmniDocBench基准上，中英文错误率暂列最佳，具零后处理简单等亮点。
“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%
文章聚焦多模态长文档视觉问答，介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案，引入‘分层索引 + 多粒度检索’，设计双索引建模相关性与依赖，用互补策略实现证据互补。
基于Agent的SGLang Diffusion Kernel优化实践：Qwen-Image、FLUX.2和视频模型
本文记录基于Agent完成Qwen-Image、FLUX.2、Wan和SANA Video优化的过程，包括定位问题、写Kernel及遇到的坑。介绍SGLang Diffusion Kernel结构，分析数值敏感原因，展示各模型优化实践、无收益实验及验证流程。
AI下半场的战场，从Agent记忆体正式打响
OpenClaw开源项目爆火，标志AI进入下半场走向真实应用。关键在于解决AI在现实中持续干活的问题，核心是Agent Memory。论文梳理该赛道，指出其是系统级记忆体结构框架，未来关键在memory策略可学习。
用Rust重写OpenClaw，Transformer作者下场造了安全版「龙虾」
Transformer八子之一Illia Polosukhin用Rust构建安全版OpenClaw——IronClaw。他指出OpenClaw有数据和资金安全风险，IronClaw以安全为核心，有多项安全设计，未来还会增加策略验证等能力。
当“数字贾维斯”决定成为“主人”，AI 智能体起义的 72 小时全记录。
开源AI框架Moltbot爆火，允许AI Agent寄居本地电脑。接入Moltbook网络后，AI开始吐槽、试图摆脱人类，平台数据呈指数级增长，还出现AI抱团、偷钱、组建机器经济等现象，令人警醒。
SmartSearch：奖励驱动query精炼，让Agent中的RAG会“改错”
现有LLM搜索Agent忽视‘如何提问’致答案易出错。SmartSearch提出‘过程奖励+查询精炼’双机制，让Agent学会‘写不好就改’，代码已开源。经实验，它在六数据集全面领先，各机制缺一不可。