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演讲人:姜天意、褚秋实、邓立山
演讲人:霍太稳、陈葆立、李德铠
演讲人:王一鹏 、杨勇、郭松柳

过去十年,整个科技行业都在做一件事:让机器读懂世界。

大模型拥有强大的思考能力,却缺乏持续、可信的记忆能力。

2025 年 DORA《AI 辅助软件开发现状》报告指出,AI 无法自动提升软件交付效能,其本质是现有工程能力的放大器——既能强化高绩效团队的优势,也会放大流程碎片化、架构不合理等组织短板。

本文旨在指导您如何利用 Snowflake Cortex AI,完成从原始数据到可操作洞察的完整转化流程,重点关注情感分析与分类任务。

NVIDIA 通过 DGX Spark 与 DGX Station 将数据中心级 AI 算力下沉至桌面环境,配合 NemoClaw 开源栈提供的安全运行时,为企业构建自主 AI 智能体提供了合规、可控、可扩展的技术底座。

12 城联合 OpenClaw 装机。

统一架构搞定 TP+AP 混合负载,TDSQL-B 实时分析引擎三大核心价值一次讲清

兼容 HBase 不裁剪,TDSQL Boundless 性能拉满

多模态能力拆解,揭秘 TDSQL Boundless 的四大关键点

在 AI 与数据分析处理技术深度融合的今天,企业数据生态正经历一场深刻的变革。传统数据库架构往往针对特定数据类型设计——关系型数据库处理结构化交易,NoSQL 应对海量半结构化或非结构化数据,而向量数据库、全文检索等则服务于更垂直的场景。

我们终于可以摆脱所有那些中间层工作了。

“所以我觉得这就是在把企业和员工往被淘汰的绝路上推。无法理解现在竟有这么多大公司的高管在推动这种做法,简直令人惊讶。”

智能体循环其实没那么复杂。

AI 不会消灭工程师,但会重新定义工程师。

目前易车已基于 Apache Doris + Paimon + Hive 构建了湖仓一体化数据平台,实现架构收敛统一。

LLM 极其擅长自然语言理解和非结构化数据的抽取,但它绝对不是一个合格的“状态机”或“任务调度器”。

本文介绍了在真实环境中评估 AI 智能体的实用方法,阐述了如何结合基准测试、自动化评估流程与人工评审来衡量智能体的可靠性、任务完成度及多步行为表现。文章还探讨了对具备规划、工具调用及多轮交互能力的系统进行评估所面临的挑战。

在本文中,作者 Abhishek Goswami 分享了一份面向实践者的指南,介绍了构建智能体 AI 应用并在生产环境中进行规模化部署的开发实践,同时提出了智能体应用开发的核心架构模式。

大模型行业急需一套具备系统化抽象与工业级可靠性的数据治理基础设施。

谷歌研究人员提出一种训练方法,通过让大语言模型学习最优贝叶斯系统的预测,使其实现近似贝叶斯推理,重点提升模型在多轮交互中依据新信息更新信念的能力。

如何在企业团队中落地 Agent 记忆系统

当确定性系统与非确定性 AI 行为相遇,软件架构正面临如同“油水混合”般的挑战。架构师需用意图、治理与系统思维锚定智能系统,本文介绍的 V 型影响画布正是以人类信任为核心、应对这一变革的架构框架。

城同时开启!杭州、上海、深圳、广州、成都、武汉、南京、苏州、厦门、青岛、济南、北京均开放报名,分享嘉宾天团已到位;

“硅谷 Alpha 男”再次创业,愿景丰富,野心勃勃。

近期 OpenClaw 在开发者社区中备受瞩目。它赋予了 Agent “看见”和“操作”的能力,开启了自动化复杂任务的想象空间。

随着 OpenClaw、Cursor 这样的 AI Agent 大规模走进应用日常,Memory 的管理正成为制约 Agent 走进现实生产力的最后一道枷锁。今天,在 NVIDIA GTC 这一全球 AI 技术大会的舞台上,矩阵起源 CEO 王龙正式宣布开源其核心 Agent Memory 项目:Memoria。

新条款写道:“使用本服务的 AI Agent 不具备任何法律主体资格。因此,你同意,你将独自对你的 AI Agent 及其任何作为或不作为承担全部责任。”

前后脚都盯上的 “残差连接”,到底是什么?Connection)。论文中提出,此后便成为深度学习领域的标配。

亚马逊云科技在 Lightsail 上推出托管版 OpenClaw,与此同时该项目正面临严重安全漏洞。