人工智能架构因其输出的概率性特征，常常导致环境不可预测，这为系统监控和性能优化带来了挑战。可观测性技术在此背景下显得尤为重要，它不仅能够帮助检测潜在的偏见，理解模型的局限性，还能及时发现可能存在的问题...

近日，一项创新性技术方案引发开发者社区关注：通过单一SQLite数据库表与少量cron定时任务即可构建完全可定制的AI助手系统。该方案突破传统AI agent复杂的架构设计，仅需基础组件即可实现对话记忆、任务调度等核心功...

Google Titans模型是Google最新推出的一种内存驱动AI架构，旨在通过高效的内存管理和数据处理能力，提升AI模型的性能和效率。该模型的核心在于其独特的内存驱动设计，能够显著减少数据访问延迟，从而加速模型训练和...

本文分享了关于AI现状的思考，以及对该技术发展方向的一些预测。文章主要关注AI模型的产品、市场和人才现状，而并未涉及AI架构和基础设施的技术细节。今年，开源模型将赶上专有模型，并帮助推动边缘设备的推理。