一款基于LangGraph的開源工具可幫助你確定在特定的Kubernetes環(huán)境中最需要優(yōu)先解決的漏洞。在當今復雜的Kubernetes環(huán)境中，管理漏洞并確定優(yōu)先級很快會變得令人不堪重負。由于數(shù)十甚至數(shù)百個容器跨多個服務運行，你如何決定先處理哪些漏洞？這時候AI可以助一臂之力。我在本文中將介紹我們使用LangGraph和LangChain構建基于AI的漏洞優(yōu)先級排序器HAIstings方面的經(jīng)驗，并使用Stacklok開發(fā)的開源AI網(wǎng)關CodeGate增強安全性。漏洞太...

來自fans投稿，提出動態(tài)參數(shù)化RAG，即插即用無縫和RAG結合，減少RAG幻覺的發(fā)生，來看看具體思路。檢索增強生成（RAG）通過從外部源檢索相關文檔并將其合并到上下文中來增強大語言模型（LLMs）。雖然它通過提供事實文本提高了可靠性，但隨著上下文長度的增長，顯著增加了推理成本，并引入了具有挑戰(zhàn)性的RAG幻覺問題，這主要是由于LLM中缺乏相應的參數(shù)知識造成的。參數(shù)化RAG（PRAG）通過離線訓練將文檔嵌入大模型參數(shù)有效地降低推...

從資源爭奪到價值重構，專屬算力開啟企業(yè)AI生產(chǎn)力新范式一、算力革命浪潮下的企業(yè)AI困境：從“資源爭奪”到“效能瓶頸”當生成式AI與大模型技術掀起第四次工業(yè)革命的浪潮，算力已從“可選配置”進化為企業(yè)AI轉型的核心生產(chǎn)要素。IDC數(shù)據(jù)顯示，2025年中國智能算力規(guī)模預計突破1037.3EFLOPS，同比激增43%，而制造業(yè)智能化改造、城市大腦建設等場景催生的算力需求已達3000EFLOPS，當前供給僅能滿足40%。在這場算力競賽中，傳統(tǒng)共享...

最近，Manus在AI圈迅速走紅，上線首日便全網(wǎng)“一碼難求”，當晚更有團隊開源了OpenManus項目，整個過程跌宕起伏，充滿戲劇性！我有幸體驗了Manus的運行效果，結合其實際表現(xiàn)、OpenManus的開源代碼以及網(wǎng)傳的Prompt信息，大致分析出了Manus的技術架構設計實現(xiàn)原理，并嘗試復刻了一個版本，下文詳細剖析。1、Manus是什么？Manus是中國創(chuàng)業(yè)公司Monica發(fā)布的全球首款通用Agent（自主智能體）產(chǎn)品。它不僅是一位性能強大的通用型助手...

ModelContextProtocol（MCP）作為新一代AI服務交互協(xié)議，近期發(fā)布了JavaSDK0.8版本。新版本帶來了更強大的會話管理能力和工具集成機制，但在使用原生SDK時，開發(fā)者仍面臨以下挑戰(zhàn)：依賴注入和生命周期管理：需手動處理，操作繁瑣。工具注冊流程：較為復雜，配置步驟多。與Spring生態(tài)整合：缺乏深度整合，與現(xiàn)有Spring項目適配性差。為解決這些問題，Spring官方團隊與MCP項目合作推出了SpringAIMCP擴展。通過SpringBootStarter，...

論文名稱KBLAM:KNOWLEDGEBASEAUGMENTEDLANGUAGEMODELICLR2025的論文，MS系的這篇論文介紹了一種名為KBLAM（KnowledgeBaseaugmentedLanguageModel，知識庫增強語言模型）的新方法，用于將外部知識庫（KB）高效地集成到預訓練的大型語言模型（LLM）中，以提升其在特定任務中的表現(xiàn)，同時避免傳統(tǒng)方法的局限性。核心問題與背景LLM雖然在知識和推理方面表現(xiàn)優(yōu)異，但當需要處理超出其參數(shù)存儲知識的外部信息時，往往需要額外的增強手...

各位小伙伴們，大家好，我是Baoxing，見字歡喜！就在今天，智譜在中關村論壇上發(fā)布了「AutoGLM沉思」，這是一個全新的智能體，不僅具備深度研究能力，還能實現(xiàn)實際操作，官方稱之為「邊想邊干」，Baoxing在這里補充一下，更確切的說法應該是「邊想邊查邊干」。Baoxing先來解釋下何為邊想（DeepThink）、邊查（DeepResearch）、邊干（Operator），就是當你輸入一個問題時，AutoGLM沉思會先去進行深度思考，給你規(guī)劃一個大綱，就...

Transformer模型的時間復雜度主要由其核心模塊自注意力機制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡決定，其中自注意力機制的計算復雜度占主導地位。本文將從單個矩陣乘法的時間復雜度計算出發(fā)，分析自注意力機制、多頭注意力機制、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的時間復雜度，從而得到整個Transformer模型的時間復雜度，并說明優(yōu)化方法。1.單個矩陣乘法的時間復雜度2.自注意力機制的時間復雜度3.多頭自注意力機制的時間復雜度4.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的時間復雜度5.Transformer模...

TextCrafter:AccuratelyRenderingMultipleTextsinComplexVisualScenes20250330｜NJU,ChinaMobile,HKUST??61???http:arxiv.orgabs2503.23461v2????????https:huggingface.copapers2503.23461????????https:github.comNJUPCALabTextCrafter.git???研究背景與意義復雜視覺文本生成（CVTG）任務近年來受到廣泛關注，其核心挑戰(zhàn)在于如何在圖像的不同區(qū)域生成精確、清晰且上下文一致的文本內容。現(xiàn)有模型如FLUX...

TokenHSI:UnifiedSynthesisofPhysicalHumanSceneInteractionsthroughTaskTokenization20250325｜ShanghaiAILab,HKU,IndependentResearcher,SEU,FeelingAI｜CVPR2025??14???http:arxiv.orgabs2503.19901v1????????https:huggingface.copapers2503.19901????????https:liangpan99.github.ioTokenHSI???研究背景與意義TokenHSI旨在解決當前物理角色控制方法中普遍存在的局限性，即無法有效整合多種復雜的人...

1.LanceDB介紹LanceDB是一個開源的用Rust實現(xiàn)的向量數(shù)據(jù)庫（https:github.comlancedblancedb），它的主要特點是：提供單機服務，可以直接嵌入到應用程序中支持多種向量索引算法，包括Flat、HNSW、IVF等。支持全文檢索，包括BM25、TFIDF等。支持多種向量相似度算法，包括Cosine、L2等。與Arrow生態(tài)系統(tǒng)緊密集成，允許通過SIMD和GPU加速在共享內存中實現(xiàn)真正的零拷貝訪問。2.LanceDB安裝pipinstalllancedb預覽版本：pipinstallpre...

實在Agent或是現(xiàn)階段企業(yè)級通用智能體的最優(yōu)解3個實操案例，帶你體驗真正流暢可用的企業(yè)級通用智能體什么是真正的企業(yè)級通用智能體？實在Agent立了一個行業(yè)標桿體驗實在Agent，這才是當前形成生產(chǎn)力的企業(yè)級通用智能體幾個實操案例，告訴你什么是真正可用的企業(yè)級通用智能體Manus曇花一現(xiàn)，實在Agent或會帶來一場企業(yè)級通用智能體颶風Manus的火爆，不僅帶火了一批開源項目，也帶來了一場通用智能體之辨。至今大家還拿不到邀請碼...

近年來，大型語言模型(LLMs)在復雜推理任務上的能力取得了顯著突破，從快速直覺思維(System1)向緩慢深度推理(System2)轉變。這種轉變雖然提高了任務準確性，但也帶來了巨大的計算成本。這種性能與成本之間的權衡引發(fā)了"推理經(jīng)濟"(ReasoningEconomy)的概念，它關注如何在保持模型推理能力的同時，最大化計算資源的使用效率。本文將深入探討推理經(jīng)濟的核心問題，分析LLMs在訓練后和推理階段的效率挑戰(zhàn)，并探索實現(xiàn)推理經(jīng)濟的潛在...

引言：大模型推理與搜索的融合挑戰(zhàn)隨著OpenAIo1和DeepSeekR1等模型的出現(xiàn)，大型語言模型(LLMs)在推理能力上取得了顯著突破。然而，將復雜推理與外部搜索過程有效整合仍然面臨重大挑戰(zhàn)，尤其是在處理需要多步檢索的復雜多跳問題時。傳統(tǒng)方法往往依賴手動設計的提示或啟發(fā)式規(guī)則，這在可擴展性和靈活性方面存在明顯局限。更重要的是，為多步推理場景生成監(jiān)督數(shù)據(jù)通常成本高昂且在實踐中難以實現(xiàn)。百川科技、同濟大學、愛丁堡大學...

3月29日，北京中關村論壇的“未來人工智能先鋒論壇”上，智源研究院發(fā)布了全球首個跨本體具身大小腦協(xié)作框架RoboOS與開源具身大腦RoboBrain。可實現(xiàn)跨場景多任務輕量化快速部署與跨本體協(xié)作，推動單機智能邁向群體智能，這意味著機器人將邁向群體協(xié)作。技術核心：大腦小腦協(xié)同架構具身大腦RoboBrain如同全局指揮官，通過多模態(tài)感知和任務分解能力，將“遞送果籃”這樣的抽象指令拆解為導航、抓取、避障等子任務；小腦技能庫則像...

近日，阿里開源的Qwen2.5Omni7B大模型引發(fā)關注，該模型以7B小尺寸實現(xiàn)了傳統(tǒng)千億參數(shù)模型難以企及的全模態(tài)能力突破。以下是該模型的技術亮點和產(chǎn)業(yè)價值：核心能力：全模態(tài)實時交互多模態(tài)輸入處理支持文本、圖像、音頻、視頻的同步輸入，實現(xiàn)「看聽讀寫」一體化。例如：通過攝像頭識別食材并生成食譜，分析音樂風格并提供創(chuàng)作建議，甚至解讀視頻內容進行事件檢索和總結。實時語音與視頻交互采用流式處理技術，用戶可像視頻通話一...

編輯云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）自Gemini2.5Pro發(fā)布后，被OpenAI的“吉卜力”畫風成功“阻擊”的谷歌，逆勢火了一把。4月1日凌晨，谷歌發(fā)布了“GoogleGeminiCanvas”，引起了社媒用戶的瘋狂轉發(fā)。圖片從提示到原型只需幾分鐘，任何人都可以使用Canvas進行編碼和創(chuàng)作。流量的迅猛讓谷歌始料未及，官方賬號甚至不得不對外公布限制速率的通知。“我們的TPU‘炙手可熱’，現(xiàn)在更是被‘火上澆油’！”全民玩嗨了，效果...

引言：算力革命——數(shù)字經(jīng)濟的新引擎2025年的春天，全球科技界正見證著一場靜悄悄的革命。當OpenAI的GPT5模型以驚人的創(chuàng)造力重塑人機交互，當比亞迪的自動駕駛系統(tǒng)實現(xiàn)百萬公里零事故，這些技術突破的背后，是每秒千萬億次浮點運算的算力支撐。國際數(shù)據(jù)公司（IDC）與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布的《2025年中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》顯示，中國智能算力規(guī)模預計突破1037.3EFLOPS，同比增長43%。這一數(shù)字不僅是冰冷的技術指標，更是...

一、算力革命：數(shù)字經(jīng)濟的核爆點當我們在2025年的春天回望，GPT5與比亞迪自動駕駛系統(tǒng)的突破已不僅是技術里程碑，更是算力革命的具象化呈現(xiàn)。國際數(shù)據(jù)公司（IDC）與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布的《2025中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》顯示，中國智能算力規(guī)模預計突破1037.3EFLOPS，同比增長43%。這一數(shù)字背后，是每秒千萬億次浮點運算對社會運行規(guī)則的重構。關鍵數(shù)據(jù)解析：●1037.3EFLOPS約3.5個全球互聯(lián)網(wǎng)流量總和的處理能力●43%的年...

編者按：在混合專家模型（MoE）的實踐中，負載不均衡儼然已成為制約模型性能提升的關鍵瓶頸之一。傳統(tǒng)的均衡策略往往需要引入復雜的輔助損失函數(shù)，不僅增加了訓練的復雜度，還可能干擾模型的核心學習目標。工程師們在提升模型效率的道路上，一直苦苦追尋著一個優(yōu)雅而高效的平衡解決方案。DeepSeek團隊的這項研究，為這一長期困擾業(yè)界的技術難題提供了令人耳目一新的解決思路：通過在門控分數(shù)中直接添加專家層面的偏置項，在絕大...