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跟上 AI 的节奏:为演进式架构构建上下文存储库

本文探讨AI辅助开发带来的上下文认知断层问题。在开发中,AI前期提效但后期难题凸显,企业面临团队执行和管理层决策层面隐患。可通过融合三大工程规范构建上下文存储库解决,确保开发逻辑可控。

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北大联合Llama-Factory推出DataFlex:工业级数据动态训练系统

北大张文涛教授、鄂维南院士团队联合多机构推出大模型数据中心动态训练框架DataFlex。它是统一训练基础设施,纳入三类核心能力,解决底层系统问题,在效率和效果上有提升,受社区认可。

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游戏研发中的 AI 转型:网易多 Agent 系统与知识工程实践

本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享,其团队通过代码知识谱图构建、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手,在多业务场景落地效果好。还介绍知识工程、多 Agent 赋能代码编写、AI 审查等实践及未来展望。

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从deepseek v4的受限流线型超链接mHC谈架构优化

文章围绕DeepSeek v4的受限流线型超链接mHC探讨架构优化。指出过去十年深度学习重扩展层内计算,忽视层间通信。介绍多种层间通信改进方法,提出用检索替代累加,还提及深度注意力机制及混合深度注意力的成果。

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Meta发布Omnilingual ASR:支持1600+语言的开源语音识别系统

Meta发布全新自动语音识别系统Omnilingual ASR,支持超1600种语言,核心创新是零样本和少样本学习能力,降低小语种语音识别门槛。项目提供不同规模模型,安装调用简单,目前仅支持40秒内音频,数据集和项目均开源。

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Agent下半场!比Prompt更重要的是「上下文工程」,Anthropic首次系统阐述

Anthropic发文章阐述上下文工程,指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程,探讨了其与提示工程区别、重要性,给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。

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刚刚,DeepSeek 突发梁文锋署名新论文:V4 新架构提前曝光?

今天凌晨,DeepSeek在GitHub开源新论文与模块Engram,论文提出“查—算分离”机制,通过可扩展查找记忆结构提升模型表现。Engram将记忆与计算职责分离,或成V4核心技术,获网友肯定。

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硬核拆解 OpenClaw:如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统?【下】

本文延续上篇,继续拆解 OpenClaw 中 Agent 模块工程方法,涵盖安全与风险防御、记忆与状态管理、成本与效能优化、子 Agent 协作机制,介绍其方法并解读,指出企业场景需做取舍。

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开源基金会:使用 Apache Iceberg 和 SparkSQL 构建可复制的 ML 系统

文章指出传统数据湖在机器学习工作负载的事务保证和版本控制方面表现不佳,而 Apache Iceberg 与 SparkSQL 结合,能带来数据库般的可靠性。文中介绍其优势、构建可重现特征管道方法、生产实施案例及相关最佳实践等。

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从数据到决策:AI 驱动的 Quick BI 架构设计与实践

阿里云智能集团瓴羊高级技术专家王璟尧,介绍阿里云 Quick BI 从传统 BI 到 AI 驱动的智能 BI 的进化,解析领域大模型与 BI 引擎协同设计等技术权衡,为行业提供可复用技术范式。

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