数据基础设施定位图（10秒读懂版）

一、核心公式：未来赢家 = 高集成 × 高AI原生二、四象限精简版（X轴：集成度｜Y轴：AI原生度）低AI原生高AI原生低集成❌ 传统单点工具（如ETL）✅ AI单点工具（向量库、记忆中间件）→ 早期风口，易被吃掉高集成❌ 传统中台（重ETL无AI）✅✅ AI原生平台（A...

AI Infra：Lemonade，支持 AMD 硬件体系的 LLM 推理框架

Lemonade SDK 是开源本地 LLM 推理框架，专为 AMD Ryzen AI 等硬件加速设计，兼容 OpenAI API，让你的电脑跑大模型像调用云服务一样简单。一、核心是什么？开源（Apache-2.0）｜本地运行 LLM｜不靠云核心价值：把云端 LLM 的体验...

一、原文：https://www.philschmid.de/agents-2.0-deep-agents二、译文：智能体2.0的崛起：从简单循环到深度思考的演进过去一年里，构建人工智能智能体(Agent)通常只有一种模式。举个例子，它就像一个简单的“循环”程序。它接收用户...

A Collaborative Routing Framework for Memory Augmentation in User-AI Interaction Systems摘要本文提出 MemRoute —— 一种面向用户–AI交互系统的新型记忆增强框架。传统推荐与对话...

从协作推荐到动态记忆预测的范式转变，通过将协同过滤转化为“群体记忆路由器”，系统可在用户尚未完整表达意图时，主动补全其潜在上下文，实现“预测式交互”。1. 引言与问题定义协同过滤（Collaborative Filtering, CF）是推荐系统的核心支柱，其中基于矩阵分解...

https://github.com/microsoft/PIKE-RAGPIKE-RAG（sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation）是微软提出的一套面向工业/专业场景的 RAG 框架核心目标是把检索到...

近年来在大语言模型（LLM）驱动的 AI 智能体浪潮中，涌现出多种新兴多智能体架构（Multi-Agent Architectures），它们在协作机制、通信范式、可扩展性和任务适应性上各有创新。以下是值得关注的几类架构：1. 对话驱动协作架构（Dialogue-Based...

一句话定义：NCU是给AI的“第二大脑”——它不存你搜过什么，它存你“怎么想”的神经权重。一、核心洞见传统AINCU-AI知道你看了什么（RAG）知道你信什么、怕什么、偏什么（语义指针）每次对话从零开始记住你三年来的心理演化检索文档激活“你”的认知画像机器在“查资料”机器在...

第1部分：重新定义上下文工程——专用记忆架构的创新1.1 上下文工程：从提示管理到动态系统设计早期的上下文工程被定义为对输入大型语言模型（LLM）的文本信息进行精心设计与管理，以引导模型输出更可靠、可控且符合预期的结果。该方法在LLM发展的初期阶段成为性能优化的关键手段。然...