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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。
Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升,还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式,及平衡成本等方面的经验。
相比层出不穷的 Agent 框架,不变的 Agent Protocol 是什么
文章围绕 Agent Protocol 展开,指出框架更迭但生产级 Agent 系统问题不变。以 Agent Protocol 为主线拆分 Agent Runtime,探讨其核心、稳定对象、执行模型等,还对比各框架在多维度的表现并给出设计建议。
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。
6.2K Star!25 种风格配方让 AI 前端审美直接拉满!garden-skills把这事做彻底了。
AI 站点界面同质化严重,开发者陷入享受便利又抱怨产出同质化的矛盾。开源项目 garden - skills 由 ConardLi 开发,是面向 AI 编程代理的技能集合,解决了界面审美和流程不稳定问题,有多种亮点与安装方式。
Mini-sglang-01:从Client到Scheduler的消息流转之旅
文章围绕轻量化大模型推理系统mini - sglang,详细介绍消息从客户端经APIServer、Tokenizer到Scheduler的流转过程,分析核心组件功能、消息体系、正反向链路及优化策略,还预告后续分析调度和模型实现逻辑。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限,指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁,并介绍MktAI知识体系建设。
构建分层的 Agentic RAG 系统:具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”,介绍 Protocol - H 架构,阐述组件、机制、实现与集成,经基准测试验证其优势,还提及未来研究方向。