「传统 IT 服务商」共找到 1097 篇相关文章
为什么我不再折腾RAG了
作者曾靠RAG内容获流量，但如今不再关注。一是技术有局限，传统RAG切断知识联系，GraphRAG虽好却未普及；二是RAG能用易、好用难，搭建调试麻烦。作者改用大型工具，还做知识提炼。
入局AI Infra：程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。
前端裁员黑科技！PinMe把部署从运维清单划掉，DevOps团队专注业务
PinMe是「一条命令就能部署前端」的命令行工具，在GitHub获约1k Star。它能将静态站点上传到IPFS，写入ENS子域名的contenthash，通过网关访问，无需自搭服务器和配置传统DNS，适合Web3前端部署。
从人工到AI驱动：天猫测试全流程自动化变革实践
AI时代，天猫技术质量同学探索AI在测试全流程提效的落地方案，将传统测试工作链拆解为五阶段，目标是实现全流程自动化等。介绍了测试体系变革、所需关键能力、技术架构及落地收获与未来趋势。
为什么Cline不对你的代码库进行索引（以及为什么这是好事）
用户常问Cline如何处理大型代码库，是否用RAG索引全部代码。Cline特意选择不对代码库进行索引，因为传统RAG方法用于代码库有逻辑切割、索引过时、安全风险等问题。Cline像开发者一样处理代码，有独特优势。
腾讯Omega：下一代“AI BI”的答案？
本文介绍腾讯 Omega，它是为解决传统 BI 和 ChatBI 问题而设计的数据分析产品。Omega 能理解业务问题，生成完整 Dashboard，确保数据流动、安全和稳定，还支持人机协作，提供审美基础设施，性价比高，有完善运行时和监控推送等功能。
一夜之间，AI终获「永久记忆」！最难考试99%刷爆SOTA，全网直呼疯狂
新智元报道，Supermemory团队推出超级记忆系统ASMR，在AI记忆界最难考试LongMemEval中刷到99%准确率。它抛弃传统模式，采用多Agent并行推理，4月初将开源代码。此外，其背后的Supermemory引擎功能强大，能让AI真正拥有记忆。
为什么 Agent Memory需要 AML：看 AML “变量控制”的工程设计
传统 Agent 记忆评测有水分，近日放榜的 Agent Memory Leaderboard (AML) 通过严格控制变量构建盲测管线。文章从技术架构深拆其工程细节，还分析了首期榜单，指出其重构评估变量的价值。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。