「混合检索」共找到 476 篇相关文章
AI Coding 之后,如何让 Agent 进入企业研发全链路?得物推荐的 Harness 实践
得物资深技术专家白忠魏在AICon大会分享实践。团队目标是将AI Coding扩展为全链路方法,介绍了PDCA循环、全链路前提、七阶段护栏等探索,还提及用知识体系和混合Agent架构解决问题,已有阶段性成果。
安谋科技发布“周易”X3,一场“中庸”的突围 | 甲子光年
11月13日安谋科技发布“周易”X3 NPU IP,专为端侧AI打造。当前端侧AI市场不确定大,芯片设计难平衡专用与通用。“周易”X3采用DSP+DSA融合架构,转向混合浮点,提升带宽,搭配开放软件平台,在多方面找到平衡。
拒绝强行AIGC!| 一种安全实用、准确率高的Text2Sql方案
在金融、医疗等对精确性、透明度和安全性要求高的领域,完全依赖大模型NL - to - SQL能力易出错。本文提出基于函数调用LLM的新范式,将LLM能力聚焦于调用预定义功能函数,提升了数据检索的准确性、透明度和可维护性。
万亿思考模型夺下IMO金牌,无缝接入OpenClaw!一句话手搓丐版PS
2026年AI圈竞争激烈,闭源巨头巅峰对决时,开源社区迎来中国队的「技术核爆」。全球首个万亿级混合线性「思考模型」Ring - 2.5 - 1T开源,它能力强大,还能无缝接入Claude Code,实战表现亮眼。
当AI接管70%代码审查工作,剩下的30%才是 “地狱模式”
2024年初“Vibe Coding”成热词,其虽能快速验证想法,但在大型企业项目中“不可控性”凸显。亚马逊云科技研发的Kiro,尝试解决“从提示词到生产”的断裂问题。目前代码审查多采用混合模式,AI仅处初级阶段。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战,如故障多、资源利用低等,还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
中国AI芯片大突围,DeepSeek V3.1引爆算力革命
DeepSeek V3.1发布,是中国AI技术自主性的战略突围。它有6850亿参数,采用UE8M0 FP8适配国产芯片,具混合推理架构、Agent能力等。其发布或重塑AI产业格局,推动国产芯片发展。
Agent 如何用搜索?这家最懂 AI 搜索的团队,把踩过的坑都分享出来了
AI时代搜索与传统搜索大不同,人类搜索是静态检索,AI搜索是动态、流式、可追问的。小宿科技作为AI Agent基础设施提供商,分享了为Agent提供搜索服务的经验,包括不同场景下AI应用接入搜索的难点与解决方案。
AI Agent的未来之争:任务规划,该由人主导还是AI自主?——阿里云RDS AI助手的最佳实践
文章以阿里云RDS AI助手实践为例,探讨AI Agent任务规划该由人主导还是AI自主。实测发现大模型自主规划效果不佳,企业更需稳定可靠,人工规划是最佳选择,还提出用‘混合规划’兼顾灵活与可靠。
开源大模型SOTA又刷新!中国MiniMax M2全球排名第五,开源榜一
中国AI独角兽MiniMax发布模型M2,刷新开源SOTA。它采用混合专家架构,平衡了智能、速度和成本。在多个权威测试中表现优异,价格仅为Claude 3.5 Sonnet的8%,还提供多种部署方式和限时免费服务。