「持久化知识图谱」共找到 569 篇相关文章
当国产模型追上闭源旗舰，企业 AI 编程的真正障碍才浮出水面
过去企业AI Coding讨论多集中在模型能力等方面，DeepSeek V4出现缓解了模型问题，但更深层的代码库业务隐知识等问题浮现。合规限制使企业工具建设受阻，V4打破了模型供应瓶颈，可组织知识管理仍成难题。
AI编程 OpenWolf 持久记忆实战
当前AI编程助手缺乏持久记忆，每次新会话都要重新解释项目信息。开源工具OpenWolf在Claude Code运行流程中嵌入Hook脚本，形成记忆系统，能自动积累经验、减少重复工作，还介绍了记忆文件、适用场景等。
2026年中国AI应用全景图谱报告发布
量子位智库发布2026年中国AI应用全景图谱报告，记录变革时刻横截面。国内AI应用活跃，不同赛道表现有差异。报告还指出Agent化、模型普惠化等五大趋势重塑行业，揭示产业向产品及商业化转变趋势。
所有AI工具共享持久私有记忆，OpenMemory MCP杀疯了~
本文介绍实用的MCP Server - OpenMemory MCP，它能为AI提供持久记忆、跨平台和跨会话功能，数据私有，隐私有保障。还演示了本地化部署步骤，且官方封装成MCP降低了使用门槛。
Marble登场！告别不稳定与变形，持久探索3D世界
李飞飞团队World Labs推出Marble并开放有限测试预览，基于图像或文本提示可生成3D世界，具有持久、稳定、风格多样等特点。用户能导出使用，在浏览器自由导航，虽有局限但潜力大。
领域驱动的 RAG：基于分布式所有权构建精准的企业知识系统
银行技术供应商为解决文档和专业知识获取难题，探索用 RAG 技术，严格将 AI 作咨询工具。重新分配 RAG 实施所有权，采用元数据方法，探索伸缩性解决办法，构建完整应用并评估性能，结果令人振奋。
吴恩达来信：AI工程技能图谱详解——构建和部署AI应用
吴恩达在信中详细展开AI工程技能图谱中构建和部署AI应用这一项，介绍需了解的技能，如LLM基础、用数据为模型提供依据等，并阐述各技能要点，还提及构建AI系统与传统软件的区别。
解决算力瓶颈，给多模态瘦身！Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。
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。
让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成（RAG）成大语言模型利用外部知识主流范式，但传统方法将其当黑箱，忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术，可提升准确性与适应性，减少计算开销。