「向量化查询引擎」共找到 606 篇相关文章
3.5k星星！用AI推演、预测未来，这个开源多体智能引擎做到了。
文章介绍开源多体智能引擎MiroFish，它是基于多智能体技术的AI预测引擎。用户提供种子文件、下达指令，它能构建数字沙盘，让AI智能体互动演化，可用于企业公关等场景，还给出推演流程。
重磅！华为开源业界首个Serverless分布式计算引擎openYuanrong，单机体验编程、极致分布式运行性能
近期，华为开源自研的 Serverless 分布式计算引擎 openYuanrong，它是业界首个统一支持通算和智算场景的开源引擎。能解决传统 Serverless 产品通用性不足等问题，已在华为多个核心产品应用，提升了开发效率和资源利用率。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
10w人看过的龙虾量化系统，评论区骂最多的问题，我花2天补上了。
上一篇龙虾量化系统文章获10w+，评论指出数据是短板。作者经研究找到QVeris，它是统一数据接口平台，使用简单。作者以金融领域为例介绍其用法，还测试其在其他领域的能力，认为它是AI时代的数据基础设施。
Efficiency Law, 物理精确世界模型，及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式
2025年秋具身智能赛道火热，特斯拉、英伟达动作不断，数据问题成落地症结。跨维智能贾奎、港中大（深圳）刘桂良探讨突破具身智能学习枷锁的方法，提出Efficiency Law和GS - World世界模型引擎及新学习范式。
豆包 1.6发布后，我用火山引擎Trae + MCP，仅半天做了一个“秒懂科研”的PaperAgent!
文章介绍用火山引擎Trae + MCP和豆包1.6构建“秒懂科研”的PaperAgent。对比其与传统开发范式，突出前者高效、低成本优势，还展示了PaperAgent技术栈及开发过程，体现AI云原生开发魅力。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
详解Github 35K+项目：打通200+数据源，构建企业级AI的数据统一入口，支持MCP【上篇】
文章实测开源的AI数据统一访问引擎MindsDB，介绍其架构、安装启动方法，展示跨多数据源统一查询、AI模型赋能数据查询等功能，还将在下篇介绍知识库与智能体特性。
火山引擎，「出击」Agent
2025 年年中大模型竞争进入下半场，Agent 成焦点。文章分析其 2B 与 2C 落地困境，介绍火山引擎新开发范式，如 TRAE、豆包大模型 1.6、PromptPilot 等，助企业解决 B 端落地难题。
在 RDS PostgreSQL 中实现 RaBitQ 量化
本文介绍在阿里云 RDS PostgreSQL 上，pgvector 能力进一步增强，引入 RaBitQ 量化提升其在大规模向量场景下的表现。分析了 pgvector 面临的挑战，阐述 RaBitQ 原理、优势，给出性能测试结果及快速上手的 SQL 操作。