「依赖管理」共找到 958 篇相关文章
GPT6来了，我却怀念GPT3.5
作者看到群里说ChatGPT等AI工具无法使用，意识到人们已离不开AI。接着提到GPT6发布，其各项测评指标比上一代大幅提升。还探讨了GPT6到来后SEO、GEO的意义及未来研究方向。
有了它，太丝滑啦，5.3k Star ai-memory！！！
Claude Code 与 Codex 切换时需重述项目情况，5.3k Star 的 ai-memory 解决此问题，它将 Agent 生命周期信息整理成可 Git 管理的 Markdown Wiki，提供可审计的交接班机制。
Pinecone 推出 Nexus 引擎：为 AI 智能体整合业务上下文并生成结构化数据
Pinecone Nexus 全面上线，是面向 AI 智能体的“知识引擎”，能将企业数据转为结构化数据层，复用数据提准确性、降成本。早期采用者在金融、法律领域看到显著性能提升，词元消耗大幅降低。
DeepSeek秘密造芯！专攻推理，一年前已启动，招聘全程不公开
路透社消息，凭借算法震动硅谷的中国AI公司DeepSeek正秘密开发自研AI芯片，定位推理，项目约一年前启动，现处早期。全球模型公司自研芯片成趋势，虽挑战大，但DeepSeek有资金支撑。
GEO最新风向：Google官方GEO分享与Bing站长工具GEO新功能，附白杨SEO看法
本文整理谷歌和必应官方GEO分享。Google的Danny Sullivan谈AI搜索，强调好SEO即好GEO，内容要非同质化；Bing预告站长工具GEO新功能，如优化建议、引用份额指标等。
不换GPU，性能飙升2.8倍！英伟达用软件暴打摩尔定律
2026年1月8日，英伟达官网披露，基于Blackwell架构的推理软件栈升级，让混合专家模型（MoE）推理效率迎「阶跃式」突破，单GPU吞吐飙升2.8倍，显著降低推理成本。其通过软件针对性升级发挥硬件潜力，还进行多项优化。
Karpathy 亲手终结了 RAG 的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，不依赖复杂RAG架构，用LLM构建可演化知识库。该方法引发关注，有人认为它“杀死了”RAG，技术社区和企业反响热烈，预示新的产品方向。
当AI迈入Harness时代：以MiniMax为样本看智能体云端新基建
2026年初，随OpenClaw爆火，AI步入Harness时代，MiniMax成变革焦点，推出MaxClaw和MaxHermes。但本地单机框架用于企业级生产有鸿沟，MiniMax借助阿里云云原生方案重塑Agent运行底座。
从聊天窗口到多 Agent 控制台：一次 AI 编程协作范式的转移
作者分享了从单 Agent 协作到多 Agent 协作的编程范式转变。当前主流 AI 开发多为单 Agent 协作，效率低，作者设计了 Mexus 工具，解决多 Agent 协作、观测、Review 等问题，重塑人与 AI 协作关系。
毛利率53%！光刻机之王的AI红利
4月15日阿斯麦发布2026年第一季度财报，净销售额、毛利率、净利润均超预期。管理层上调全年业绩指引，其因订单饱满、AI驱动、技术独供等持续领先，还计划提升产量。