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当一个任务只需要一次回答时,单个Agent往往已经够用。但任务一旦变成长链路工作,例如先检索资料、再分析、再写代码、最后复核,问题就不再只是“模型够不够聪明”,...
前段时间Jev挺火。我一开始也以为它是又一个新模型,实践之后才发现它的与众不同!它是一个可以在AI工作流中,工程化地实现轻量决策层的工具,帮助流程降本提效!
本文为《昇腾 910C 大模型推理优化实践》下篇。上篇已覆盖昇腾 910C 的软硬件环境、性能基线与瓶颈分析,以及无需改动源码的镜像升级与参数调优。本篇承接上篇...
本文系统性地总结了我们以华为昇腾 910C 为国产算力底座,在大模型在线推理场景下完成国产化适配与性能优化工作。项目从建立 Qwen3.5-35B-A3B 在 ...
先看一个真实的验收场景:财务同学收到一张验收单,点开附件是一份25页的PDF合同、几份扫描件,要核对合同里的约定数量、甲方主体、落款公章、费用发生期间——每一单...
iOS 26,苹果推出空间照片(Spatial Scene),轻轻转动手机,照片里的主体和背景随视角产生不同的位移,一张普通图片便有了可以探索的空间层次。
在电商搜索的演进历程中,“召回”始终是连接用户意图与海量商品的基石。长期以来,业界普遍采用“判别式检索”范式:无论是基于倒排索引的关键词匹配,还是基于ANN近邻...
指标平台的演进史,本质上是一部"意义"从人脑迁移到机器的历史。第一代把指标固化进 OLAP 立方体的物理结构,灵活性极差;第二代用语义层把业务名词和 SQL 表...
我们正在建设一个基于 AgentScope Java 的企业级 MultiAgent 平台,为研发、数据分析和知识问答等场景提供统一的模型调用、工具接入、任务编...
得物小摊是一个从 0 到 1 孵化的创新业务。在一段时间里,我需要同时负责 H5、运营后台、Node 网关和 Go 服务的设计、实现、联调和交付。
在 MultiAgent 平台中,Agent 一次请求可能同时经过模型、MCP/A2A 工具、RAG、Workflow 和 Sandbox,还要在多轮对话和跨会...
直接在本地使用 AI Coding 工具,短期看,很方便,但团队化之后会暴露出几个缺口。
知识问答的核心挑战是准确率和质量。一个回答要准确,需要:查得全(召回率),查得准(精准度),理解得对(多模态),看得对(权限隔离)。这些能力不是堆功能就能实现的...
从 24 年冬天开始,各类 coding agent 层出不穷——从 Gemini CLI 的起步,到 Claude Code 的尝试,再到如今 Codex、O...
订单系统是交易链路的核心命脉,直接承载用户所有下单与支付行为,其稳定性直接决定业务盈亏。为此,我们耗时一年多,完成了订单系统由外而内的三阶段改造。
在推荐系统中,CTR 和 CVR 等硬性指标往往容易通过实时数据进行观测,但新颖性、相关性等评价维度由于主观性强、反馈周期长,长期处于量化黑盒状态。本文将介绍得...
向 ChatGPT 询问企业内部系统相关问题,常会出现这样的情况:它给出一段看似逻辑通顺、实则完全错误的回答,不少人都遇到过类似状况。
听不懂人话、自作聪明: 无法准确理解用户意图,频繁答非所问。人工成本高、排队严重: 高并发场景下人力无法覆盖。问题解决能力弱: 只能处理简单 FAQ,复杂多轮问...
「得物推荐 AI Harness 工程化实践系列」的中篇内容,本系列共三篇连载。本篇(中篇)进一步详解得物推荐复杂业务场景下,AI代码从生成、防护校验到安全上线...
得物是全球领先的集正品潮流电商和潮流生活社区于一体的新一代潮流生活方式平台。复杂的业务场景和极致的用户体验追求,对数据库运维和选型提出了更高要求。
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