搜索：配置驱动架构

「配置驱动架构」共找到 2611 篇相关文章

看完智平方创始人郭彦东的这场演讲，我对 VLA 又有信心了

2026年具身智能赛道技术路线引争论，“VLA时代终结”论调扩散。智平方创始人郭彦东演讲回应，称VLA时代未终结，世界模型汇入VLA，关键变量是类脑架构，智平方技术成果和开源平台也证明VLA有生命力。

全球首个基于‘上下文信息密度最大化’的自进化智能体系统GA发布技术报告。它在多基准测试表现惊艳，能省近10倍Token，还能自我进化。报告深度解读设计理念，剖析自进化能力与智能体设计思路。

OpenMAIC 是清华开源的 AI 互动课堂平台，能将主题或学习材料快速转化为完整互动学习体验。它把课堂拆成多种交互组件，架构设计出色，支持多 LLM 服务商，还能在聊天应用生成课堂。

AI智能体重塑软件工程，研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验，介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。

随着大模型发展，全参数微调成本高，参数高效微调（PEFT）成主流。常见基于矩阵低秩分解的PEFT方法有局限，张量化PEFT虽有优势但存在权重重建问题。本文提出ReFTA方法解决该问题，有工程和理论优势。

清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。

作者在深圳做OpenClaw线下Workshop时，发现国内用户用Telegram与它对话不便。后找到接入钉钉的解决方案，介绍了接入原因、配置教程，还分享用其监控AI热点和做竞品分析的使用体验。

本文对话 Seede AI 创始人 Longyi，探讨 AI 设计产品发展。Seede AI 主打将原始素材转化为可交付设计稿，易上手、受众广。创始人认为不转向 AI - Native 没救，产品已跑通 PMF，目标是帮人类理解 Agent 产出内容。

本文从信息论角度解读大模型第一性原理。介绍Shannon信息论，提出将其从以BIT为中心转换为以TOKEN为中心解释大模型底层原理，还阐述大模型各阶段信息论原理、定向信息计算方法，对比Granger与Pearl因果。

文章针对研发支持中的痛点，构建智能Agent系统，将问题抽象为业务答疑与问题诊断两类能力。介绍了系统架构、构建演进、知识体系、质量评估等内容，还展示实战成效，指出当前边界与下一步方向。