2025年12月15日，來自斯坦福、復(fù)旦、牛津等頂級團(tuán)隊聯(lián)合發(fā)布題為《Memory in the Age of AI Agents》的論文，這篇論文首次為混亂的AI智能體記憶領(lǐng)域建立了統(tǒng)一的理論框架，將碎片化的研究成果整合進(jìn)一套完整的分類體系。 在論文出現(xiàn)之前&#x…

Qwen3-VL-4B-FP8：高效多模態(tài)模型新選擇 【免費(fèi)下載鏈接】Qwen3-VL-4B-Instruct-FP8 項目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Qwen3-VL-4B-Instruct-FP8 多模態(tài)大模型領(lǐng)域再添新成員——Qwen3-VL-4B-Instruct-FP8（以下簡稱Qwen3-VL…

LFM2-Audio-1.5B：15億參數(shù)端到端語音大模型發(fā)布 【免費(fèi)下載鏈接】LFM2-Audio-1.5B 項目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/LiquidAI/LFM2-Audio-1.5B Liquid AI推出全新端到端語音基礎(chǔ)模型LFM2-Audio-1.5B，以15億參數(shù)實(shí)現(xiàn)低延遲實(shí)時語音交…

第一章：Open-AutoGLM需要root嗎?Open-AutoGLM 是一個面向自動化任務(wù)的開源大語言模型推理框架，支持在多種設(shè)備上部署和運(yùn)行。其設(shè)計目標(biāo)是降低本地化部署門檻，因此在權(quán)限管理方面做了充分優(yōu)化。是否需要 root 權(quán)限，取決于具體的部…

-2025.12.10

文章介紹了Agentic RAG與傳統(tǒng)RAG的區(qū)別。傳統(tǒng)RAG僅能檢索信息并一次性回答，而Agentic RAG更進(jìn)一步，能推理、規(guī)劃任務(wù)并執(zhí)行動作，形成多步驟閉環(huán)工作流。文章詳細(xì)解析了其技術(shù)架構(gòu)、核心模塊、創(chuàng)新技術(shù)及挑戰(zhàn)趨勢。Agentic RAG不是取代RAG&…

大家好，我是AI技術(shù)愛好者熊哥。最近忙錄視頻、測試AIStarter和PanelAI，占了大部分時間。分享創(chuàng)業(yè)心路，從被恒大等大公司欠款“割”到開發(fā)AI項目，堅持不易。希望激勵有類似經(jīng)歷的朋友，避免價格戰(zhàn)陷阱。 錄視頻的日常&a…

第一章：waic Open-AutoGLM概述waic Open-AutoGLM 是一個面向自動化代碼生成與自然語言理解任務(wù)的開源大語言模型框架，專為開發(fā)者和研究人員設(shè)計，支持多場景下的智能編程輔助、代碼補(bǔ)全與語義分析。該框架基于 GLM 架構(gòu)深度優(yōu)化，在…