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提升大模型内在透明度:无需外部模块实现高效监控与自发安全增强|上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧,当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征,存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法,摒弃外部模块,提升模型内部透明度,还提升了输出安全性。
AI若解决一切,我们为何而活?对话《未来之地》《超级智能》作者 Bostrom | AGI 技术 50 人
本文是对《未来之地》《超级智能》作者 Nick Bostrom 的访谈。他探讨了人工智能发展到解决一切问题的“已解决世界”时人类面临的意义危机,如失去目标、工作冗余等,也提及应对伦理挑战、寻找新意义等观点。
当数据库的主要用户不再是人类:我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考
文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征,通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法,还提到新需求催生开源项目 mem9,并给出实践教训,指出 AI 时代数据基建重要性。
阿里云 Tair 基于 3FS 工程化落地 KVCache:企业级部署、高可用运维与性能调优实践
本文介绍阿里云 Tair KVCache 团队与服务器研发存储软硬件结合团队对 3FS 的工程化升级实践。从性能、产品、运维维度优化,为高性能 KVCache 在企业级 AI 场景落地提供范式,还提及未来 3FS 产品化及服务器硬件升级方向。
DeepSeek V3.1 领衔,万字长文CodeBuddy AI Coding 企业落地实践思考
文章结合腾讯CodeBuddy IDE工具,为企业AI CODING落地提供指南。先诊断团队研发流程痛点,给出解决思路;介绍选择AI CODING工具的考量因素及CodeBuddy特色;阐述落地实践问题与应对,构建工作流,还提及使用价值、心得、产品思考与未来展望。
突破企业AI落地的瓶颈:LangGraph × OceanBase 的融合数据层深度实践与解析(附源码)
麻省理工报告显示约95%企业实施AI后未获商业回报。文章从企业级AI应用场景切入,探讨数据层需求,通过Demo展示LangGraph与OceanBase融合构建数据底座,解决企业AI落地瓶颈,附源码。
让世界模型推理效率提升70倍:上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5,针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题,提出时空信道联合建模(TSCM),实现近似恒定计算成本的全局记忆访问,展示了世界模型工程化落地的可行路径。
Meta 系 95 后华人明星团队,创业一年就与高通达成合作,让手机拥有多模态记忆
由华人创业者沈俊潇创办的 Memories.ai 发布 LVMM 2.0 并宣布与高通合作,该模型 2026 年将在高通处理器上原生运行。它解决视频可搜索性问题,应用广泛,能降低延迟、确保数据安全等。
真·罗永浩直播干不过假·罗永浩?网友:不是老罗在演AI吧?
今年618,罗永浩数字人百度电商直播成绩斐然,带货单量超5月罗永浩真人首秀同期。它由百度慧播星打造,实现四大突破。其底层是多模协同数字人技术。数字人技术门槛降低,中小商家用它订单量猛涨。
多 AI 协同 + SDD 编程实践:一个 AI 全流程交付实录
2025 年以来 AI Coding 技术发展迅速,但在复杂业务场景中存在诸多问题。文章基于 SDD 范式,构建由 Claude Code、CodeX 与 Gemini 协同驱动的工作流,介绍 SDD 理念、技术选型,详述多模型协作机制、工作流程与保障机制,分享实践步骤。