「数据库摄取框架」共找到 1774 篇相关文章
Mamba一作预告新架构!长文论述Transformer≠最终解法
Mamba一作将演讲整合成科普长文,探讨SSMs和Transformer模型权衡之术。认为Attention非万能,Transformer是阶段性最优。几天后将发布新架构,能与Transformers兼容,还回顾了两模型特点及结合优势。
不会搭工作流?ComfyUI-Copilot迎来更新,说话就能搞定!
几个月前阿里推出ComfyUI - Copilot提升ComfyUI易用性与效率。近期它迎来更新,用智能节点推荐等功能解决新用户难题,核心采用分层多智能体框架,还具备参数探索等功能。
MCP Server的五种主流架构与Nacos的选择
文章剖析MCP Server五种主流架构模式,结合Nacos服务治理框架,为企业级MCP部署提供指南。介绍各架构优缺点与适用场景,展示Nacos赋能及实战集成,还给出架构选型指南。
华为曝光两大黑科技!打破推理延迟魔咒,大模型从此「秒回」
华为通过FusionSpec和OptiQuant两大技术创新,对MoE模型进行推理优化。FusionSpec依托昇腾特点,将投机推理框架耗时降至1ms;OptiQuant支持灵活量化,为大模型推理提供高性价比。
一个场景吃掉700MB显存!3DGS存储焦虑怎么解?这篇综述划了五个方向
过去三年,3D Gaussian Splatting(3DGS)成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”,但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述,从底层数据流组织技术版图,给出优化建议和未来方向。
拆解AI短剧流水线:4道技术关卡,和一个反直觉的赚钱真相
文章拆解AI短剧流水线,介绍其要解决的核心问题,用框架分析四道收敛闸门,提及主流工具组合,还算了成本账,指出产能涨但公司巨亏,赚钱关键从制作转向投流。
训练数据枯竭怎么办?首篇「数据价值密度」综述理清思路
上海交通大学与上海人工智能实验室团队发布首篇「数据价值密度」综述。提出“数据价值密度”概念并定义,建立分类框架梳理现有工作,还指出该领域面临的挑战,为大模型训练提供指南。
重生之我在AI时代当老板:让一群Agent互相PUA
MiniMax推出新Agent Mavis,可组建团队完成任务。其Agent Team分工明确,能解决单Agent在长程任务中的痛点,还将开源。此外,TokenPlan和Agent Plan合并,性价比提升。
国产双开源:让Mac成为你的私人AI工作站
2026年3月底,Ollama将Mac版底层推理引擎换为苹果MLX框架,性能提升显著。明略科技开源Cider和Mano - P,Cider加速推理,Mano - P可操作图形界面,两者结合推动Private AI发展。
迎接智能体的「觉醒时刻」:EverOS全球公测开启Agent Memory自进化序章
随着主动执行型 Agent 爆发,AI 向自我演化智能体跃迁,但现有 Agent 有诸多痛点。EverMind 团队公测专为自我演化智能体设计的记忆底座 EverOS,它依托核心算法与进化引擎,提升任务成功率,解决多项技术难题。