「多上下文模式匹配」共找到 1621 篇相关文章
Kimi K2.6背后的Agent Database:Agent-native 时代的数据 Infra 竞争,跟过去 30 年有何不同
TiDB Cloud 成 Kimi K2.6 供应商,为其 Agent 建站服务提供支持。Kimi K2.6 由 Agent 完成在线应用构建,与其他 AI 建站应用不同,它全托管且用户无需技术背景。该合作解决了成本和基础设施难题,展现了 Agent-native 时代数据 Infra 竞争的新特点。
做RAG这一年,最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题,作者提出MDER - DR双阶段框架,在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%,还具备多方面优势。
不要建一千个 Agent:Ramp 如何用一个 Agent 搞定金融自动化
美国企业金融平台 Ramp 估值 320 亿美元,在 The Pragmatic Summit 分享 AI 实战经验。介绍了从“建一堆 Agent”转向“一个 Agent + 一千种技能”架构,Policy Agent 开发过程,定义“正确”标准,建内部 AI 基础设施及内部编码 Agent 情况。
ICLR 2026|原生多模态推理新范式ThinkMorph ,让文字与图像在统一架构中共同演化
NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」,主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型,视觉推理平均提升 34.74%,多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash,还涌现新能力。
我们做了比你更懂 Java 的 AI-Agent -- Arthas Agent
Arthas是强大的Java诊断工具,但门槛高。Arthas Agent可将自然语言意图转化为Arthas操作,输出诊断报告。它技能优先、安全优先、循证闭环,通过多案例展示其诊断优势,还介绍使用方法和提效建议。
AI 原生研发范式:从“代码中心”到“文档驱动”的演进
文章讲述AI编程时代,用SDD解决上下文腐烂、审查瘫痪、维护断层问题,并提供人机协作SOP。介绍SDD理念、实操流程、团队协作方式,还提及资产沉淀、风险防范和常见问题解答,助力研发高效转型。
MotlBot作者被Claude刁难后:MiniMax M2.1是最优秀的开源模型
Moltbot热度不减,开发者挖掘其实用价值,阿里云、腾讯云上线相关云服务。Moltbot作者Peter接受采访,分享项目起源、开发思路等,认为MiniMax M2.1是优秀开源模型,还探讨了智能体发展及项目后续规划。
5年博士1年读完,20分钟干完48小时教授工作!这个工具在硅谷火了
新智元报道,Claude Code正重新定义编程。顶级开发者用它写代码,零基础小白10分钟做出App,教授20分钟完成48小时工作量。它理解项目上下文,自动设计、生成、测试代码,普通人用自然语言提需求即可。
DeepSeek V4爆春节登场!四大杀招突袭全球编程王座,Claude危
据爆料,DeepSeek计划在2月中旬春节前后发布V4模型,剑指编程王座。其在编程能力、超长上下文代码处理、算法提升、推理能力上有突破,或延续高性价比路线,在受限硬件下靠算法取胜。
即将开源 | 阿里云Tair KVCache Manager:企业级全局 KVCache 管理服务的架构设计与实现
阿里云Tair KVCache团队联合多团队将开源Tair KVCache Manager,介绍其架构设计与实现。该服务应对Agentic AI下KVCache存储挑战,解决传统模式难题,具备企业级管理能力,后续还会完善多方面功能。