「会话持久化」共找到 865 篇相关文章
Mastra 还是 LangGraph.js？选型先看三条断层线
2026 年上半年，TypeScript 团队做 AI Agent 常面临 Mastra 和 LangGraph.js 选型难题。二者功能清单趋同，但工程哲学不同。文章从语言原生与跨语言移植、缩到零的 serverless 与常驻的持久化、完整工具箱与自由原语三条断层线分析选型依据。
5大维度、4类模态：LLM/Agent数据分析技术全景图
文章分享《LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey》，上交大、清华、微软等将「LLM/Agent 当数据分析师」技术拆成 5 大设计维度与 4 类数据模态，给出 100+ 代表性方法等，还介绍不同数据类型的分析技术。
字节做了个 AI 手机，钉钉做了台 AI 主机
2025 年末 AI 硬件圈热闹非凡，月初豆包 AI 手机上线刷屏，后因平台风控引发讨论。近日，钉钉发布 AI 主机 DingTalk Real，定位 AI Agent 执行载体，还推出 AgentOS 统一调度，已跑通多企业场景。
博士学位答辩PPT分享 | Scalable Operation-aware Aerodynamic Design
杨奥博博士毕业于香港科大，长期研究多学科优化方法在飞行器等设计中的应用。其博士论文提出可扩展的、基于任务感知的气动设计框架，贯通关键环节，形成一体化方法体系，有多项创新成果。
阿里达摩院开源多模态医学大模型—灵枢
大模型在医疗领域应用有医疗知识覆盖不足、幻觉风险高、推理能力欠缺三大难题。阿里达摩院开源统一多模态医学大模型灵枢，介绍其数据体系、清洗流程及四阶段强化训练方法。
从 SQL 到自然语言，下一代 Lakehouse 为何必须「AI 优先」
随着大模型技术爆发，数据分析范式重构，未来数据多模态、分析复杂、查询方式转变。文章指出构建下一代 AI-First Lakehouse，要在存储计算、内核能力、架构适配、平台自治等方面升级，打破数据壁垒。
IC测试座与HBM：AI 时代幕后英雄
在AI技术飞速发展的当下，高性能计算芯片是关键，HBM作为AI芯片重要组成，其测试技术愈发重要。文章介绍了IC测试座与HBM在AI芯片中的应用、发展趋势，还提及HBM测试挑战及相关技术设备等内容。
老牌Transformer杀手在ICLR悄然更新：Mamba-3三大改进趋近设计完全体
Transformer架构仍是AI主流，Mamba作为挑战者影响力大。Mamba-3在ICLR 2026盲审，有梯形离散化、复数化状态空间模型、多输入多输出状态空间模型三大改进，实证表现佳，适合多场景。
VaseVQA：考古领域实现专家级，诊断+补弱RL框架
在文化遗产与人工智能交叉领域，研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练，配套结构化评测基准，让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。
解析天花板？TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中，LLM与RAG系统成核心引擎，但项目落地时模型表现常难达预期，根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道，本文从多方面对其解析能力进行了解读。