「传统存储架构」共找到 2885 篇相关文章
WRC 2026 深度复盘：具身智能的「卡脖子」难题，终于有解了
本文复盘WRC 2026，指出具身智能面临数据焦虑，数采方与模型方割裂，数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案，从模型需求反向定义数采硬件，形成数据闭环，还具备底层技术支撑。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。
跨会话不再「失忆」：openJiuwen社区开源 AutoGenetic Memory，让Agent记忆自主生长
华为openJiuwen社区开源AutoGenetic Memory，让Agent记忆自主生长。它有分层记忆体系、Auto Dreaming等设计，能提升记忆准确率，降低Token消耗，让记忆从被动存储变为可治理、共享和自我演化的核心资产。
为什么中美可以谈农产品、飞机，却很难谈AI芯片？｜甲子光年
中美AI竞争进入“有限接触”时代。农产品和飞机属传统贸易，可定价、可替代；AI芯片被美视为战略资产，关乎未来能力分布。美国对华芯片政策现折中倾向，中国正重构AI供给体系。
从 Computer Use到 Datacenter Use：如何让 AI Agent 像调用函数一样驱动数据中心？
本文整理自 QCon 2026 北京站演讲，探讨如何让 AI Agent 驱动数据中心。指出 Agent 发展有 Multi - Agent 和 Datacenter Use 趋势，介绍 AKernel 基础设施，包括架构、技术支柱、部署方式等，还提及其实践落地与未来演进。
我手机里装了20个AI，最后发现只需要一个
AI工具爆炸，人们成了「AI项目经理」。百度DuMate在开发者大会展示强大能力，一句话可让三件不同工作并行执行，有技术架构支撑，已获认证且成本下降，入口之争本质是生态之争。
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。
百度想明白了：旧供给到达极限了
当下企业应用AI时，Token成本高、推理效率低问题凸显。百度Create大会释放旧供给达极限信号，推出新全栈AI云，含Agent Infra和AI Infra两层架构，多个场景应用初显成效。
对话关梦龙：他想用 Agent 拯救你手机里的 100G 废片
前字节跳动剪映早期成员关梦龙，正开发AI编导产品“Cutto”，让AI参与内容生成，降低普通人创作门槛。他认为AI虽提升生产力，但创业竞争更激烈，产品成功需看用户能否持续使用。
现有AI都是假实时！Thinking Machines发布交互模型，离真正的贾维斯真的近了
Thinking Machines发布交互模型，切入与AI交互方式问题。该模型能原生支持实时交互，由交互和后台模型组成。架构设计独特，解锁多项功能，评测表现佳，但也存在长会话、计算部署等局限。