「传统存储架构」共找到 2865 篇相关文章
“龙虾之父”接连点赞，星标 5k+：有道龙虾李良才拆解全场景 Agent 演进逻辑与 Vibe Coding 实战
网易有道推出国内大厂首个 100% 开源 Agent 产品有道龙虾 (LobsterAI)，发布不到一月在 GitHub 获 4000+ Star，还获‘龙虾之父’点赞。有道 AI 应用架构师李良才在大会分享其养成史、架构选型及 Vibe Coding 实战。
智能投顾的大模型应用，为什么选择了“大小模型协同”？
大模型时代，金融智能投顾落地是技术与业务安全的双重挑战。北银金科高级算法专家尹辰轩表示采用“大小模型协同”架构，能在性能、准确性与合规间找平衡，还阐述了架构亮点、问题解决办法等。
性能不减，吞吐量提升6.4倍！英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型，打破对‘深而瘦’架构迷信，修正缩放定律，用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色，远超同类产品。
Meta宣布AI研究架构调整，成立TBD Lab，取消AGI Foundations团队，强化超级智能战略
Meta进行AI研究架构大重组，将业务分为研究、训练、产品和基础设施四个团队。成立TBD Lab探索新方向，如构建‘omni’模型；FAIR成创新引擎；解散AGI Foundations团队。旨在强化超级智能战略。
独家对话希捷科技Jason Feist：AI时代，企业正在“删除删除键”｜甲子光年
本文是「甲子光年」对希捷科技云存储业务高级副总裁杰森·费斯特的独家对话。费斯特指出，AI 基础设施正从计算、内存转向存储，企业倾向长期保存数据，高容量硬盘重要性凸显。他还探讨了存储系统变化、技术创新等问题。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
在Think中边搜索边调整的搜索增强Reasoning方法
LLM虽知识丰富，但无法掌握训练数据外的信息，传统检索增强生成方法有缺陷。AutoRefine提出“先筛选，再回答”理念，用强化学习训练，实验显示在多方面碾压传统方法，未来或改变知识密集型任务解决方式。
开启 AI 自主进化时代，普林斯顿Alita颠覆传统通用智能体，GAIA榜单引来终章
普林斯顿大学AI Lab推出通用智能体Alita，秉持「极简即是极致复杂」哲学，采用「最小化预定义」与「最大化自我进化」设计范式，可自主创造MCP工具，在GAIA基准测试中表现卓越，还能实现MCP复用。
SGLang 贴近硬件：用编译产物（PTX/SASS）评审 PR #26588、DeepGEMM 与架构迁移
本文从「编译产物评审」视角，分析 SGLang 的 PR、FlashInfer DeepGEMM 及 Ampere→Hopper 架构迁移案例。指出算法面和编译产物面会有分歧，编译产物 diff 能提前揭示执行路径变化，对开源项目有增益。
后端架构新范式！阿里云专家亲揭：用RocketMQ彻底搞定多Agent异步协同难题
文章整理自阿里云专家演讲，介绍基于 Apache RocketMQ 新特性构建异步化 Multi - Agent 系统，探讨 Agent 间异步通信等机制，指出 Multi - Agent 协同关键，还讲了 RocketMQ 新特性及如何构建异步系统。