「无数据代理模型」共找到 9105 篇相关文章
当数据库的主要用户不再是人类：我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考
文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征，通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法，还提到新需求催生开源项目 mem9，并给出实践教训，指出 AI 时代数据基建重要性。
GPT-5.4 mini+nano突袭，1/3价格养满血「龙虾」！OpenAI彻底杀疯
OpenAI发布GPT - 5.4 mini和nano，继承GPT - 5.4优势，速度快、成本低。在编码、推理、工具调用等方面表现出色，可作为「龙虾」主力模型。还提出分层调度架构，且全线上线，免费用户也能用，但mini长上下文处理有短板。
AI 推理精细化流量治理实战：RocketMQ LiteTopic 的“千人千面”流控方案
随着大模型推理服务成主流，传统消息队列限流机制在AI推理场景面临挑战。Apache RocketMQ 5.x推出LiteTopic，其精细化流量治理方案能实现‘千人千面’，解决队列头部阻塞和并发效率受损问题，还与阿里云百炼网关合作。
谷歌做了个论文专用版nano banana！顶会级Figure直出
科研人画论文插图耗时久、要求高，现有大模型搞不定。北大与Google Cloud AI Research团队推出PaperBanana，能按论文方法画顶会级Figure，不仅能从零生成，还能润色丑图，通过多智能体协作实现科研表达自动规范化。
斯坦福&英伟达提出新范式：推翻Scale Law，在“推理”阶段自我进化，超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。
误入人均10个顶级offer的技术天团活动，顶尖AI人才的选择逻辑我悟了
作者参加京东TGT计划活动，与两位入职京东的顶尖AI人才交流。Daniel因京东重视生成式推荐项目、技术氛围纯粹而选择它；Kyrie则被创业热情、技术理想共鸣及数据优势吸引。入职后两人都获核心项目机会。
The Batch: 885 | Claude 升级了
Anthropic更新中型模型Claude Sonnet至4.5版本，在性能上显著提升，还引入可变推理token预算。Claude Code智能编码工具也获功能增强，新增Claude Agent SDK等。测试中Claude Sonnet 4.5表现优异，Anthropic重心转向编码与职场生产力。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
独家丨专访 Tunee 产品负责人：国内首个对话式音乐创作 Agent，刚上线就好评如潮！
文章是对 Tunee 产品负责人的专访。Tunee 是国内首个对话式音乐创作 Agent，能记住用户偏好，自动完成母带与混音。团队坚持‘人人都能玩点音乐’，将在云栖大会发布新模型与吉他，还探讨了产品问题与未来规划。
7个AI玩狼人杀，GPT-5获断崖式MVP，Kimi手段激进
OpenAI总裁转发基准测试，让7个LLMs玩210场狼人杀。GPT - 5胜率96.7%断崖式领先，国产Qwen3和Kimi - K2分列第4、6。测试方分析模型性格，还借此研究LLMs社会行为，长远目标是实现AI驱动的市场研究。