「全栈架构」共找到 3554 篇相关文章
隐藏超多上下文工程（Context Engineering）技巧的框架，来试一试吧！
文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent，处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例，介绍深度Agent架构的秘密，如冗长提示词、规划工具等，还推出开源包deepagents方便上手。
字节真的要干生态了？Coze竟然开源了
字节开源 Coze Studio 和 Coze Loop，此时 Dify 等已在 Agent 基础设施赛道站稳。Coze Studio 提供 AI Agent 开发环境，Coze Loop 负责优化平台，技术栈扎实。开源版功能有删减，字节野心是抢占生态范式。
重塑注意力机制：GTA登场，KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%
GTA由多所高校联合研发，提出大模型框架，解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示，削减计算量、缩减KV缓存，实验验证其性能优、效率高，虽有局限但前景好。
5亿融资后清华具身团队首秀：55自由度拿捏360°大旋转，街舞叠衣服都在行，手速堪比电竞选手
这是星动L7机器人秀出的最新能力，打造者是清华叉院背景的星动纪元团队。不久前他们获近5亿新融资，此次新进展惊艳众人，该机器人全身多达55个自由度，创下多项纪录。
Meta为他豪掷2亿美元，上交校友庞若鸣，晒出在苹果的最新论文
苹果基础模型团队负责人庞若鸣即将加入Meta，Meta为其开出2亿美金天价。7月9日庞若鸣宣传在苹果参与的研究《AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure》，介绍了AXLearn系统优势、架构、实验评估等。
刚刚，Grok 4发布，「人类最后的考试」中拿下50.7%，碾压所有对手，游戏结束？
Grok 4发布并对X Premium+订阅者开放。它是领先的AI模型，人工智能指数超对手，全方位性能爆表，还具备实用功能。在「人类最后的考试」拿下50.7%，显示AI智能增长无上限。
5.8k Star 基于LangGraph的Multi-Agents炒股框架，7种Agent形成金融交易闭环
TradingAgents是模拟真实交易公司运作的多智能体交易框架，用LangGraph构建，有灵活性与模块化特点。由7种LLM驱动的专业智能体协同评估市场、制定决策，还介绍了架构和实战操作。
开源端到端语音大模型：直接从原始音频输入，生成语音输出
目前大模型大多只能输出文本，人机音频交互不顺畅。Step - Audio团队开源端到端语音大模型Step - Audio - AQAA，能直接听懂音频问题并合成语音回答，介绍了其架构和各核心模块。
从0到1拆解FreeWheel ChatBI：大模型如何重塑视频广告智能数据分析新生态
本文结合 FreeWheel 实际应用经验，分享构建 ChatBI 系统核心实践。介绍其核心功能、技术实践，如让 LLM 理解业务、智能选表等，还提及系统架构、算法服务，最后总结上线效果并展望未来优化方向。
别再手搓测试数据了！AE测试数据智造系统揭秘
本文介绍基于大语言模型的AE测试数据智造Agent，解决AliExpress跨境电商测试数据构造难题。它结合大模型与原子工具库，实现自然语言驱动的全链路测试数据生成，提升测试效率与智能化水平。