「技术与文化」共找到 8061 篇相关文章
一文全解析:AI 智能体 8 种常见的记忆(Memory)策略与技术实现
本文剖析8种常见AI记忆方案,如全量记忆、滑动窗口等,分析其原理、特点和适用场景,还给出模拟代码助理解。不同策略各有优劣,适用不同对话场景,能为项目评估、选择和实现Memory方案提供参考。
第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成
本章介绍构建营销内容 Agent,能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程,展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。
下一代搜索:通过 MCP 实现 AI 与 OpenSearch 的融合
本文探讨 MCP 如何在 AI 代理和 OpenSearch 间建桥梁,创建智能搜索应用。介绍搜索从关键词到代理的演变,还通过电商、可观测性等场景演示代理搜索实践,显示 MCP 与 OpenSearch 结合能带来上下文感知的智能数据访问体验。
AI 企业 Day 0 出海,如何少走技术弯路?
InfoQ与多家AI出海企业交流发现,很多企业放弃常见Agent平台和流行框架,选择自研全栈平台。GMI Cloud升级产品,构建完整基础设施图谱,解决全球算力部署、模型调用和Agent商业化落地问题。
DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细
ChatGPT三岁生日时,DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色,缩小了开源与闭源模型差距,还降低了成本,给硅谷闭源AI公司带来压力。
多尺度特征融合:原理、结构与实用算法案例
文章介绍多尺度特征融合技术,它结合网络不同层次特征以捕获丰富上下文信息,在目标检测等任务广泛应用。阐述原理、常用方法,介绍FPN、U - Net等结构,并给出基于这些结构的实用算法案例与Python代码。
LLM 技术在有道词典笔上的应用实践
本文围绕LLM技术在有道词典笔的应用展开。先分析端侧大模型落地挑战,如算力、功耗等。介绍有道词典笔等硬件及应用,对比端侧与云侧AI优劣。还阐述模型落地模式、算法优化及“子曰3数学模型”开源情况。
Lumina-DiMOO:多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO,它基于离散扩散建模,打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型,它解决了生成慢、质量受限等问题,在多项评测中夺魁。
必看 | 2026北京国际科幻与未来产业博览会参观指南
中国科幻大会3月27 - 29日在首钢园举办,同期的北京国际科幻与未来产业博览会也在首钢园四高炉一层展厅开展。该文给出参观指南,含核心信息、注册入场、出行、参观贴士等内容。
李静海院士团队:未来数据系统的逻辑与架构 | Engineering
本文展望数据科学未来,强调其对AI重要性。探讨科学数据系统挑战,提出收集处理原则,指出要重视数据系统逻辑与架构研究,建立标准协议框架,促进AI健康发展。