文章摘要：Manus 是由北京蝴蝶效应科技有限公司的 Monica 团队发布的全球首款通用型 AI 智能体产品，于 2025 年 3 月 6 日凌晨问世，引发科...

近年来，随着 GPT 系列模型取得重大成功，解码器架构已经成为了大语言模型的主流架构。特别地，解码器架构还可以细分为因果解码器（Causal Decoder）和...

Manus采用了多智能体架构（Multiple Agent），将复杂任务拆分为规划、执行和验证等模块，由不同的AI模型协同完成。这种架构使其在GAIA基准测试中...

我们知道，传统基站架构由三大核心组件构成：负责数字信号处理的基带单元（BBU）、生成模拟射频（RF）信号的无线电单元，以及以固定辐射模式发射射频信号的无源天线系...

七大核心模型均结合了前沿架构与高效训练技术，为各类复杂任务提供了强大的解决方案，构建起覆盖文本、代码、数学及视觉的完整能力版图。

事务的主要作用就是控制数据的一致性，避免出现脏数据。在程序中，事务的控制主要分为编码式事务控制和声明式事务控制。

随着大模型技术从技术变革转向产业变革，大模型应用也会进一步繁荣，传统基础设施技术已经不足以满足大模型应用的快速发展。整个基础设施技术和产业链正在快速转型，向大模...

京东内部使用基于 Apache Kafka 构建的 JDQ 来支持其平台业务。JDQ 是京东集团大数据平台统一的实时数据总线，赋能集团内部京东零售、物流、科技、...

本文详细回顾了大型语言模型从2017年Transformer架构的出现到2025年DeepSeek-R1的发展历程，涵盖了BERT、GPT系列、多模态模型、推理...

核心速览：本文介绍了一种名为EfficientViM的新型视觉架构，该架构基于隐藏状态混合器（Hidden State Mixer）和状态空间对偶性（State...

当你在处理一份土壤样本的宏基因组数据时，突然发现测序结果中出现意料之外的微生物信号——是样本污染？还是新物种的线索？这时候，你需要快速扫描整个NCBI RefS...

MCU 的内存架构复杂化是必然趋势，原因包括计算需求增加、安全性要求提升、总线架构进化以及操作系统的复杂化。

基于Transformer架构的基础模型（如ChatGPT）已在多个领域产生了显著影响，生物信息学也不例外。文章详细讨论了将这些大语言模型（LLMs）应用于生物...

最简单的设计往往是最有效的。不需要复杂的架构，只需要合理的API设计，就能构建出强大的文生图系统。

DeepSeek的低价并不是靠市场策略，而是来自底层的技术创新。它提出的MLA（一种新的多头潜在注意力机制）架构，把显存占用降到了普通MHA架构的5%-13%。...

科学家们将Transformer模型（GPT）应用于蛋白质序列数据，试图在蛋白质组学领域复制大语言模型（LLM）的成功。本篇文章将带你了解蛋白质语言模型（pLM...

在上一篇文章《deepin Linux 系统上交叉编译 ARM 架构浏览器》中，我们探讨了 Chromium 浏览器交叉编译的基本流程。但在后续的调整编译参数的...

针对这些问题，作者提出ChatVLA框架，其核心创新在于分阶段对齐训练（Phased Alignment Training）和混合专家架构（Mixture-of...

过去 50 年里，行业在集中化和分布式架构之间经历了多次反复切换。当我们在集中化架构的极限上遇到瓶颈时，分布式架构成为了必然选择。有激进的观点认为，最近这次突然...

下图对比了两种网络架构：(a) 50GHz固定间隔的传统网络；(b) 支持可变信道间隔与符号速率的弹性网络。