qKnow 开源版 v2.4.3 发布:数据接入能力再拓展,知识构建自定义能力上新
qKnow智能体构建平台开源版v2.4.3围绕非结构化知识接入、知识资产导出和文档解析自定义能力进行升级,主要包括:知识库、知识图谱新增JSON/JSONL文件导入能力,知识库问答数据支持JSON/JSONL一键导出,并开放文件解析模型与提示词自定义能力,进一步完善非结构化文档从接入、解析到复用的处理链路。 从“把文档传进来”,...
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从自动抓取数据库实时读取,适合快速浏览、检索和后续扩展成完整资讯站。
qKnow智能体构建平台开源版v2.4.3围绕非结构化知识接入、知识资产导出和文档解析自定义能力进行升级,主要包括:知识库、知识图谱新增JSON/JSONL文件导入能力,知识库问答数据支持JSON/JSONL一键导出,并开放文件解析模型与提示词自定义能力,进一步完善非结构化文档从接入、解析到复用的处理链路。 从“把文档传进来”,...
导语 2026 年 9 月 7 日起,微信开始小范围灰度测试「小微 AI 社交」。经双方授权后,两个小微建立独立会话,先完成时间协调、信息同步、事务交接,再把结果生成确认卡片交回用户拍板。对话记录只保
[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 --- (2)--- 训练 0x00 概要 0x01 原理 1.1 为什么MemPO必须用RL而不是SFT? 1.2 RL 方案的通
一、旧范式的原罪:GRPO 的两个隐含假设 1.1 GRPO 到底省掉了什么 先回忆一下 GRPO(Group Relative Policy Optimization)在省什么。PPO 需要一个与策
为什么 dsh 不直接 import fs?为什么 Shell 执行可以一键切到远程沙箱?这篇文章讲 dsh 的能力 Seam 设计
ApiGo 是一款在线接口开发和管理平台,企业项目开发脚手架、SQL2API 、数据预览平台。支持动态数据源、动态 SQL 和标签,持 WorkBuddy、千问办公、Trea Work、豆包等 AI 办公平台 MCP 接入。支持接入(mysql、oracle、达梦、TiDB、DolphinDB、Hive、DuckDB )等 SQL 或 NoSQL 数据源,在线可视化编写 SQL 快速发布接口,...
9月14日,比亚迪“超级智能体迪迪虾暨腾势N8L纯电上市发布会”举行。围绕下一代智能座舱,比亚迪正与阿里云推进AI合作:千问大模型接入比亚迪座舱体系,参与用户多轮对话与复杂意图理解、任务编排、长期记忆与生态服务连接,让车机从“被动听懂一句话”进一步走向“主动办成一件事”。 超级智能体“迪迪虾”以AIOS为底座,通过超级智能体引擎调度车端能力和外部服务。昨日发布会上,比亚迪集团高级副总裁、汽车新技术研究院院长杨冬生表示:“迪迪虾有多模态感知系统,能听、能看、能感受,有调用各类原子能力的工具系统;有可复用的技能和记忆系统,越用越懂用户。同时,我们打造了生态智能体开放平台,让全球第三方AI智能体与开
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Token 砍半,活没少干,每小时还省13.5刀! 作者丨高允毅 编辑丨岑 峰 最适合鞭打AI干活,还得是 AI 啊。 英伟达今早开源了一套提高工作效率的 Harness ——SoL-Pi,它让AI亲自当监工,去Agent工作流中吹毛求疵,把每一处可能“摸鱼、浪费Token”的环节进行修复,自我迭代优化。效率提升后,Token消耗最高减少了 64%,API 调用成本下降 50%
智象未来(HiDream.ai)正式发布首个原生全模态视频生成模型 HiDream-O1-Video-1.0
单科冠军不够,具身智能落地需要没有结构性短板的底座 作者丨邓哲敏 编辑丨齐铖湧 一个模型同时占据四个能力子榜单的榜首,这在具身智能行业里不多见。RoboColiseum 是由智元机器人发起,联合高校、科研机构、开源社区及机器人企业共同建设的评测平台,它把评测拆成四个维度:指令跟随、空间理解、扰动适应、通用操作。参评者只要在任何一个维度上有结构性短板,就会在对应的子榜上掉下来。而原力
阿尔伯塔大学团队提出FAME框架,给持续强化学习一个可求解的公式。 作者丨邓哲敏 编辑丨齐铖湧 今天教会机器人拧瓶盖,明天再让它抓杯子,它可能又把拧瓶盖忘得一干二净。反观人类,这类现象极少出现。人脑拥有成熟的记忆分工体系,新旧知识有序存储,习得新事物的同时不会冲刷掉旧有认知。这套终身学习的机制,其实是当下大模型同样欠缺的。Demis Hassabis、梁文锋与 Ilya Suts
Anthropic CEO Dario Amodei 发表《We Must Pace the Frontier》,呼吁 AI 公司放慢前沿能力的迭代速度。其核心观点是,应让模型对齐与安全能力追上模型能力的发展步伐。这一主张引发了广泛讨论,也凸显开发者和行业在快速推进 AI 能力与控制安全风险之间面临的持续张力。
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导语:200瓦功耗之差的新战场记者:郭思编辑:包永刚9月9号,人社部公布了第八批新职业名单,尤为瞩目的一个新职位是智能体开发员。岗位的正式确立,意味着相关技术已走向主流,而背后则是底层技术的实质性跃迁,当模型不再停留在问答层面,而是开始具备“行动”能力——底层算力的需求结构也在重塑。智能体在运行过程中,需要频繁地获取数据、调用工具并等待结果返回,这对系统的响应延迟提出了极高的敏感度。因此,以往“唯算力论”的粗放型资源配置模式,已逐渐失去经济性与合理性。正是在这一技术范式转移的关键节点,产业界给出了最直接的回应。就在职业名单公布的前一天(9月8日),Arm在Arm Everywhere Chin
前言 很多团队在用上AI编程工具之后,都会遇到这个瓶颈:AI的“短期记忆”够了,但“长期记忆”没有。 每次任务都是一次全新的开始,之前积累的理解完全浪费。 2026年7月,LangChain开源了Op
从去年开始,不少人的电脑里多了一个常驻帮手。它不是网页里单次问答的聊天框,而是拥有自己的运行环境、能替人盯着收件箱和日程的智能体
coost v4.0.0 是一次较大的版本更新:编译器要求提升至 C++17,移除了若干维护成本较高的模块,新增 Windows ARM64 与 FreeBSD 平台支持,并对核心组件进行了性能优化与 API 整理。升级前请先阅读下方的破坏性变更。 1. 破坏性变更 编译器要求 C++17 旧版本中的流式日志写法: LOG << "hello " << 23; 在本版本中被替...
从多模态数据加工与检索,到 AI 助手,再到 Agent 长记忆,Hologres 面向 AI 的能力已经从数据处理一路延伸到数据使用和 Agent 运行。
本文从工程实践出发,系统拆解 OmniDocBench 的评测架构、核心指标、运行方式与模型接入流程,并重点介绍如何统一评测开源与闭源 OCR 模型,构建可复现、可扩展的文档 AI 质量评测体系。
会话靠锁保证串行,历史内存 + JSONL 双写,上下文超限时按阈值压缩摘要,空闲时再让 LLM 主动整理长期记忆——但用户画像是全局共享的。本文讲清三层记忆的边界,以及“什么留内存、什么落磁盘”
OpenCodeReview把代码审查拆成确定性流水线和LLM判断两层,适合PR CI与全仓扫描。本文核对CLI、源码架构和基准边界,重点看低噪声审查如何落地。
董事长印奇称“未来的OS一定是跨端的”
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芯片设计服务正在迎来AI拐点。 雷峰网独家获悉,一家国内创企Novasilicon(芯星元)率先入局,近日已完成首轮融资,由五源资本独家投资数千万元。 与传统Design House不同的是,Novasilicon认为AI不再只是工具。“我们更希望从大模型本身出发,重新思考芯片设计。”创始人兼CEO李林阳告诉雷峰网。 要真正实现这一设想,仅懂AI或仅懂芯片都不够。 公开资料显示,李林阳目前担任上海人工智能实验室青年科学家,曾参与国内首个开源大语言模型MOSS研发,并带队完成国内首个兼具专业围棋能力与自然语言思维解释能力的大模型InternThinker。去年起他还负责了AI for Chip
这篇文章探讨了现代智能代理(Agent)的核心架构和工作原理。作者从对话循环(Conversation Loop)的角度,系统性地解释了MCP、Skill和RAG等技术如何协同工作。文章要点如下: C
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先说说为啥 Agent 非得用 child_process 我最开始其实也疑惑过,直接在 Node 里调命令不行吗,为啥非要整个子进程出来?后来想明白了,Node 本身是单线程跑 JS 的,主进程要处
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