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DeepSeek-V3.2-Exp：用稀疏注意力打破長文本效率瓶頸
在人工智能領域，尤其是自然語言處理（NLP）領域，模型的效率和性能一直是研究者們關注的焦點。隨著數據量的不斷增長和應用場景的日益復雜，如何在保持模型性能的同時提高其處理長文本的效率，成為了一個亟待解決的問題。DeepSeek團隊推出了DeepSeekV3.2Exp模型，通過引入稀疏注意力機制，解決如何保持模型性能的同時提高其處理長文本的效率。一、長文本處理的挑戰與現有方案局限性傳統的注意力機制（如Transformer架構中的自注...DeepSeek-V3.2GPUDSA企業級RAG避坑：為什么我們把10TB向量數據“搬”回了七牛云對象存儲？
原創架構實戰隨著企業級知識庫從GB級向TB級演進，RAG架構的“隱形賬單”開始浮出水面。作為架構師，我們發現在傳統的Pipeline中，向量數據庫（VectorDB）正在成為成本最高的組件——它的高性能內存本該用于計算，現在卻被用來存儲海量的冷數據文本。這是一種極大的資源錯配。為了在成本可控的前提下支撐未來GPT5級別的海量上下文，我們將架構策略從“AllinVector”調整為“瘦向量+胖對象”模式。通過引入七牛云對象存儲（Kodo）承擔...云計算系統架構數據庫LLM對象存儲大模型賦能知識圖譜構建問答系統
基于模擬FAQ文檔構建的knowledgegraph今天我帶來一個基于knowledgegraph（用第一部分介紹的方法構建）和LLM（這里用的是Gemma3–4bitqat，與之前相同）的簡易QuestionAnswer(QA)System。我選擇使用Gemma3–4b，是因為它體量足夠小，可以在普通筆記本上運行，同時又非常擅長遵循指令。在這篇博客中，我們會用一個關于假想智能手機的FAQ文本作為樣例，利用上一篇文章中的代碼（同一倉庫）為其生成knowledgegraph，然后搭建一個系...大模型知識圖譜系統讓 AI 學會“自我修煉”：自我改進智能體訓練體系全解析
精華所謂Agenticsystems，無論用于工具使用還是推理，都是通過prompts來引導行動。但prompts是靜態的，它們只給出步驟，卻無法自我改進。真正的agentictraining源自系統在動態環境中的學習、適應與協作方式。在agenticarchitecture中，每個子agent的目標不同，這意味著單一算法無法一體適用。要讓這類系統更有效，我們需要一個整合reasoning、reward與realtimefeedback的完整訓練架構。一個典型的agenticsystem訓練架構包含多個相互...AI智能體PPO構建一套可自我改進的 Agentic RAG 系統
精華AgenticRAG系統可以被視為一個“高維向量空間”，其中每個維度都對應一次設計決策，例如promptengineering、agent協同、retrieval策略等。手動調優這些維度以找到“正確組合”非常困難，而且上線后的未見數據往往會打破測試時有效的配置。一個更好的方法是讓系統學會“自我優化”。一條典型的、能“自我進化”的AgenticRAG流水線，遵循如下思考過程：SelfImprovingAgenticRAGSystem(CreatedbyFareedKhan)一個由“專家型代理（sp...AgenticRAG系統智能體寫代碼就是香
有那么一個夜晚，我差點關掉編輯器，開始懷疑自己是否還屬于這個行業。我做了所有“正確”的事。多年經驗。整潔的提交。扎實的評審。然而我眼看著更年輕的開發者交付功能的速度快出一倍，僅僅因為他們自帶一種AIfirst的工作方式，而我還在把AI當成更聰明的搜索框。他們在和Agents結對。我在復制—粘貼答案。那一刻，我決定不再假裝這只是個小趨勢，而是重塑自己的工作方式。這篇文章講的是，我如何把AI從一個吵鬧的聊天窗口變成...智能體AIAgents谷歌CEO：2026年會非常緊張！谷歌內部全員會流出：算力每6個月翻一千倍，否則 AI業務會“困死”！
原創
社區頭條編輯｜云昭過去一個月，硅谷的情緒詭異地分裂：一邊是華爾街開始擔心“AI泡沫”；另一邊則是Google、Nvidia、OpenAI等巨頭瘋狂擴建數據中心，算力永遠不夠。這種割裂，在最新流出的谷歌內部全員會上，再一次被搬上了討論桌。谷歌核心高管上來就點名：每6個月就得擴充算力1000倍！而CEOSundarPichai則更為直白為明年定下了基調：2026年會是緊張的一年，大家不要躺在功勞簿上！1.谷歌內部全員會：算力每半年就得漲1000倍，否則“...AI業務谷歌OpenAI知名開源大佬爆料：Agent 設計依舊很難、很混亂！只有手動管理緩存，才能做到性能最優！
原創 社區頭條編輯聽雨出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）如何設計和構建一個既可靠又高效的AIAgent？表面上看，似乎只要接入幾個SDK、調用幾行代碼就行，但實際操作遠比想象復雜得多。最近，小編刷到一篇博文，作者是Web框架Flask的創造者、Sentry的首批工程師之一ArminRonacher，他分享了自己在構建AIAgent過程中的實戰經驗，以及遇到的各種坑。圖片這篇文章也被Django聯合創始人、Datasette開源項目作者SimonWillson轉發，他指出：Armi...Agent性能AIGoogle為啥要搞出這個改變AI的模型？
原創 社區頭條2017年，Google發表了一篇名為《AttentionIsAllYouNeed》的論文，就像往AI圈扔了一顆原子彈——里面提出的Transformer模型，直接改寫了自然語言處理（NLP）的歷史，后來的GPT、BERT、LLaMA，全都是它的“子孫后代”。但你知道嗎？Transformer不是憑空蹦出來的，它是Google團隊在“舊路走不通”時，硬生生闖出來的新道。咱們今天就從底層邏輯聊聊，當時Google為啥非要搞這么個模型，以及它誕生背后的那些故事。一、2017年前的“...TransformerLinux之父自曝：Linux的最大成功就是“無聊”，AI不會讓程序員失業，自己將近20年沒寫代碼了！
原創 社區頭條編輯聽雨出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）如果不是這次訪談，你可能不知道：Linux之父LinusTorvalds，最近迷上了做吉他效果器，而且做得一塌糊涂。但在“失敗”的愛好之外，他依舊掌舵著全球最重要的開源系統。在本月早些時候，首爾Linux基金會開源峰會上，他與Verizon開源負責人DirkHohndel進行了第28次對談。圖片在訪談中，Linus坦誠透露了自己的角色轉變：“我已經將近20年沒有寫代碼了，至于我發明的Git，我現在也只是...LinuxAICodingGemini 3與競品的對比數據
原創 社區頭條2025年11月18日，Google正式發布了Gemini3，這是其迄今為止最強大的多模態AI模型，標志著AI行業進入了一個全新的競爭階段?。作為GoogleDeepMind與GoogleBrain合并后的集大成之作，Gemini3在多模態理解、推理能力、代碼生成和數學運算等核心領域實現了跨越式突破，在多項權威基準測試中全面超越了OpenAI的GPT5.1和Anthropic的ClaudeSonnet4.5?。?從技術演進的角度看，Gemini3代表了Google在AI領域的戰略反攻。自ChatGPT橫掃全...Gemini人工智能ChatGPTGrok又出事了：狂吹馬斯克比泰森能打、比詹姆斯強壯！發布新模型撞上大型翻車現場
原創 社區頭條編輯聽雨出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）Grok4.1剛發沒兩天，就又在X上火了一把。許多網友發現，Grok4.1對其創造者馬斯克有不合理的吹捧，簡直是瘋狂夸贊：比冠軍級橄欖球運動員、拳王MikeTyson更強壯等等，盡管馬斯克從未在這些運動中展示過任何公開實力。Image在扎克伯格和馬斯克的身材對比中，Grok稱馬斯克“在體格上占有優勢”：他6英尺2英寸的身高配合精瘦的肌肉，更像是為耐力和“創新型體能”而優化的。Image這并...Grok新模型AGIJava/Go/Python 調用企微API主動發送外部群消息：核心技巧+避坑指南
企業微信外部群消息推送是ToB業務觸達客戶的核心場景，但企微API對權限、格式、頻率都有嚴格限制，不同語言開發時還會遇到各自的適配問題。本文結合實戰經驗，拆解JavaGoPython三種主流語言調用企微API主動發外部群消息的核心技巧、通用避坑點，以及各語言專屬優化方案。一、通用前置：企微API發外部群消息的核心前提無論用哪種語言，先搞定這3個基礎（踩坑重災區）：1.權限與身份驗證必須具備的權限：應用需開啟“客戶聯系外部...APIQIWe企業微信RPA技術突破：智能運營新方案
QiWe開放平臺提供了后臺直登功能，登錄成功后獲取相關參數，快速Apifox在線測試，所有登錄功能都是基于QiWe平臺API自定義開發。一、協同底層：RPA突破企業微信原生能力的技術邏輯企業微信官方API在外部群運營中存在三大核心局限：事件捕獲被動化（僅支持固定回調接口）、標簽管理孤立化（個人標簽與企業標簽不同步）、自動化規則單一化（無自定義觸發條件）。RPA通過“協議模擬+規則引擎+跨系統橋接”三重技術路徑實現突破：協...API企業微信API調用實戰：Java/Go/Python高效發群消息
社區頭條JavaGoPython調用企微API主動發送外部群消息：核心技巧+避坑指南企業微信外部群消息推送是ToB業務觸達客戶的核心場景，但企微API對權限、格式、頻率都有嚴格限制，不同語言開發時還會遇到各自的適配問題。本文結合實戰經驗，拆解JavaGoPython三種主流語言調用企微API主動發外部群消息的核心技巧、通用避坑點，以及各語言專屬優化方案。一、通用前置：企微API發外部群消息的核心前提無論用哪種語言，先搞定這3個基礎（踩坑重災區...javago二次開發外部群黃仁勛馬斯克罕見同臺！定調AI未來三大關鍵詞：算力、貨幣失效與泡沫
原創 社區頭條未來金錢將失去意義？AI是否有泡沫？最近，黃仁勛對話馬斯克，給出了他們的想法。 在近日的美沙投資論壇上，特斯拉CEO埃隆·馬斯克在與英偉達CEO黃仁勛同臺交流，就AI、機器人和未來經濟進行了對話。 期間，馬斯克拋出驚人觀點：隨著生成式AI的持續演進，金錢在未來將逐漸失去意義。 這一論斷甚至讓見慣大場面的黃仁勛一時語塞，只能用幽默緩解：“錢真沒用的時候，記得提前通知我。” 【圖片來源：搜狐知...人工智能英偉達馬斯克算力算家計算DeepSeek OCR vs Qwen-3 VL vs Mistral OCR：誰更勝一籌？
社區頭條譯者晶顏審校重樓在數字化轉型加速推進的當下，企業對高效AI文檔處理系統的需求日益迫切。然而，面對市場上多款功能相近的光學字符識別（OCR）模型，開發人員在選型過程中往往面臨決策困境。模型在處理速度、識別精度、成本控制等關鍵維度的表現，直接影響文檔處理系統的整體效能與業務落地價值，因此篩選兼具高效性與適配性的模型成為核心訴求。基于此，本文選取DeepSeekOCR、Qwen3VL與MistralOCR三款市場認可度較高的AI模型，...DeepSeekQwen-3 VLMistralOCRAI深入Agno Workflows內核：從Step、Loop到Parallel，我們解析了確定性AI的完整實現
原創Agno的工作流（Workflows）讓你可以通過一系列定義好的步驟（steps）來編排智能體（Agents）、團隊（Teams）以及函數（Functions），從而構建出確定性（deterministic）、可控（controlled）的智能系統。與自由形式（freeform）的智能體交互不同，工作流提供結構化的自動化控制，保證每次執行的邏輯一致、結果可預測，因此非常適合需要可靠性與可重復性的生產環境。為什么要使用Workflows？工作流讓你能夠對智能系統實現可預測...AgnoWorkflows智能體超越Sora、Veo和Wan！開源生成式AI新里程碑Kandinsky 5.0重磅發布:從2B到19B全覆蓋！
論文鏈接(arXiv):??https:arxiv.orgabs2511.14993??開源代碼(GitHub):??https:github.comkandinskylabkandinsky5??HuggingFace:??https:huggingface.cokandinskylab??項目官網:??https:kandinskylab.ai???亮點直擊Kandinsky5.0，是一套專為高分辨率圖像和視頻合成設計的SOTA基礎模型家族。全套模型開源陣容：(1)Kandinsky5.0ImageLite(6B)：用于圖像生成和編輯。(2)Kandinsky5.0VideoLite(2B)：輕量級文本圖像...AI圖像生成模型AI 智能體協議全景圖：2025 年 AI 原生應用開發不用再 “瞎折騰”！
原創大家好，我是玄姐。現在AI行業正發生一件超關鍵的事：前幾個月，我們還看著AI智能體相關的框架亂成一團，幾十個框架各玩各的，互相不兼容，想整合用簡直難上天。但現在不一樣了！行業終于“定調子”，三大核心協議脫穎而出，它們不是互相搶飯碗，而是組隊發力、配合默契。這三大協議就是：1.AGU（智能體用戶交互協議）簡單說，就是智能體的“前后端溝通橋梁”，負責后端核心功能和前端界面的雙向連接。有了它，APP里的智能體就...AI智能體AI原生應用開發
