「双向飞轮」共找到 84 篇相关文章
Dify × MCP：让工作流不再是孤岛
Dify上新双向MCP功能，能让特定工作流融入通用场景。一个方向可添加现成MCP服务器扩展工具范围，另一方向能将自建工作流转成MCP服务器输出。它解决了工作流上手难、场景窄问题，提升了生产力。
Data Agent如何帮助企业打造懂你的“电子牛马”？｜数势xSelectDB
本文邀请数势科技谭李和飞轮科技肖康探讨数据Agent。谈到懂业务的Agent特点、与传统BI差异，还提及数据库挑战及应用场景，指出Agent能激活数据、提升交互效率，未来将催生新角色。
LLM的下一战：从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文，介绍高效训练和机器遗忘两赛道，前者有数据价值飞轮5大模块，后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。
杭州跑出的AI独角兽，突围大模型的“第二战场” | 甲子光年
2025年AI行业有转变，算力堆叠对大语言模型性能提升放缓，空间智能成“第二战场”。谷歌、英伟达等巨头纷纷布局，群核科技作为杭州“变量”，发布业界首个3D室内空间大模型，构建数据飞轮，技术有望落地多领域。
获NVIDIA致谢：悟空Agent的实践、复盘与迭代
本文以悟空Agent获NVIDIA致谢为切入点，介绍多智能体架构闭环及实战挑战，如上下文断流、调度失衡。还阐述架构设计、迭代优化、数据飞轮体系，指出AI infra存在安全隐患，强调安全融入业务的重要性。
当EDA（消息驱动架构）遇到AI Agent：消息驱动在智能体时代的重生
文章探讨消息队列与AI Agent的融合。回顾消息队列发展历程，阐述多智能体协作系统成为AI落地核心架构的原因，分析消息队列与AI Agent的融合点，介绍Apache Pulsar对AI Agent的赋能，还展望了AI与中间件的双向进化。
vivo AI Lab提出自我进化的移动GUI智能体，UI-Genie无需人工标注实现性能持续提升
香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie，构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题，通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强，在多基准测试中表现出色，打破人工标注瓶颈。
GenAI 退烧后，这家企业正在用 “数据平台” 重构AI2B的底层逻辑
GenAI浪潮下，企业级AI落地难。矩阵起源举办新品发布会，其CEO王龙指出落地瓶颈已从大模型转向私域数据。该司推出MatrixOne和MatrixOne Intelligence，构建“数据智能飞轮”，MOI三层架构可打通数据到业务落地流程，还通过案例展现其解决实际痛点能力。
三大头部互联网企业交锋，AI时代可观测边界出现了吗？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀阿里云张城等探讨AI时代可观测新边界。嘉宾们认为AI与可观测技术双向赋能，传统算法与大模型互补，未来有望实现半自治运维，还分享了数据治理等经验。
多模态BUG修复新SOTA：慕尼黑工大GUIRepair登上SWE-bench Multimodal榜单第一
自动化修复软件缺陷是长期目标，多模态问题修复受关注。慕尼黑工业大学团队提出GUIRepair，融合APR与GUI Testing知识，登上SWE - bench Multimodal榜单第一，为多模态软件自动修复开辟新路。