「语义规范」共找到 302 篇相关文章
为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” ：腾讯混元 SEAT 重塑深度思考
本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级，应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航，解决大模型深度思考的局限，且适配多种大模型，性价比高。
实战案例｜当本体遇上 Agent：让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇，探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱，是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责，通过案例展示用本体做规则判断和多维归类，凸显其优势。
MCP 走向无状态，开发者追问：这不就又变回 API 了吗？
MCP 2026 - 07 - 28 规范取消协议会话，新增必需 HTTP 标头，可对智能体流量路由等。社区反应分歧大，有人认为无状态让 MCP 变回 REST API，也有人强调它是获 AI 提供商认可的标准。MCP SDK 下载量高，但服务器使用存问题。
万字硬核解读SAM 3：不止分割一切，它开始理解世界了
Meta的SAM 3能理解语义，实现可提示概念分割。它支持开放词汇、全实例分割等，架构有创新，数据引擎高效。评估显示其性能优异，与MLLM结合成SAM 3 Agent后推理分割能力强，但在专业领域和复杂场景有局限。
大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
Issue修复开源No.1！蚂蚁 | 提出代码图模型：CGM，结合GraphRAG架构，领先最强开源7.33%
为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈，蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构，融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架，还搭配了 GraphRAG 框架，在多个代码任务中表现出色，且相关资源均已开源。
Transformer | 一文带你了解Embedding（从传统嵌入方法到大模型Embedding）
文章介绍Embedding基础知识，从传统统计方法到如今大模型用例演变过程。涵盖传统、静态、上下文及大模型Embedding技术，如TF - IDF、word2vec、BERT等，还剖析DS - Qwen1.5B的Embedding并以图展示。
让龙虾看懂屏幕！谷歌多模态新成果，文本图像视频音频进同一空间
谷歌发布首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2，将文本、图像、视频、音频和文档映射进同一嵌入空间，支持多模态混合输入，为AI Agent“看懂”世界提供关键基础，已展开公测。
Harness 工程之道：Skill 原理与最佳实践
文章介绍 Agent Skills，一种为 AI Agent 扩展能力的规范。从概念原理出发，结合 trade-ab-skill 项目，讲解结构规范、触发机制、作用域优先级及最佳实践，还介绍用 skill-creator 创建 Skill 的流程。
从“写SQL”到“聊数据”：NL2SQL如何用自然语言解锁数据库？
文章阐述NL2SQL技术让非技术背景业务分析师自助查询数据，提升决策效率。介绍其定义、发展历程，剖析核心挑战与解决方案，如模式链接、复杂查询理解、提示词工程等，还提及RAG等技术应用。