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在日常交流中，当我们听到 “苹果从树上掉下来，它砸到了牛顿” 这句话时，无需过多思考，就能明白句中的 “它” 指代的是苹果，这种对上下文信息的快速理解和关联能力，对人类来说轻而易举 。但对于计算机而言，实现类似的理解能力却充满挑战。自注意力机制的出现，就如同为人工智能赋予了一种强大的 “理解神器”，让计算机能够更好地捕捉序列数据中的上下文依赖关系，从而实现更智能的语言处理、图像分析等任务。
自注意力机制是 Transformer 模型的核心组件，最初在 2017 年发表的论文《Attention Is All You ...
在当今科技飞速发展的时代，智能体（Agent）作为人工智能领域的一个重要概念，正逐渐走进我们的生活，改变着我们的工作和生活方式。简单来说，智能体是一种能够自主行动、感知环境、做出决策并与环境交互的智能应用或实体 。它就像是一个拥有智慧的数字生命体，能够在各种复杂的环境中完成任务，为我们提供帮助。
智能体具有自主性，这意味着它能够在无人干预的情况下自主运行，根据自身设定的目标和规则做出决策。以清华大学等团队研发的 GitAgent 为例，它可以从在线代码分享和协作平台 GitHub 中寻找适合它的工具，无需人类的直接指令就能完成任务，充分展现了自...
在生活里，USB-C 接口带来的便利大家都不陌生。不管是连接手机、平板还是电脑，一根小小的 USB-C 线就能搞定数据传输和充电，轻松实现设备间的交互，极大地提升了效率。在人工智能（AI）领域，也有这么一个 “神奇工具”，它就像 USB-C 接口一样，让不同的 AI 组件和系统顺畅连接、协同工作，它就是 MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）。今天，就让我们一起深入探索 MCP，揭开它的神秘面纱，看看它究竟如何在 AI 世界里 “大显身手” 。
MC...
在人工智能飞速发展的今天，多智能体框架正逐渐成为推动各个领域创新变革的核心力量。从自动驾驶汽车在城市道路上的协同穿梭，到智能电网中分布式能源的高效调配；从无人机集群在复杂环境下的默契配合，到游戏中 NPC（非玩家角色）的策略协作，多智能体框架无处不在，它赋予了多个智能体相互协作、共同决策的能力，让复杂系统变得更加智能、高效和灵活 。
想象一下，在未来的智能城市中，交通系统由无数个智能体组成，每辆汽车、每个交通信号灯都可以看作是一个智能体。这些智能体之间实时通信、协同决策，根据路况、时间等因素，自动规划最优路线，...
在人工智能蓬勃发展的今天，向量数据库正逐渐崭露头角，成为支撑众多 AI 应用的关键技术。从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能检索，向量数据库无处不在，为这些应用提供了强大的数据存储和检索能力。它的出现，不仅解决了传统数据库在处理高维数据时的困境，还为 AI 技术的进一步发展和应用开辟了新的道路，被广泛认为是 AI 时代的 “新宠” 。
简单来说，向量数据库是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库。在机器学习和深度学习中，数据常常被转化为向量形式进行处理，向量数据库能够高效地存储、管理和检索这些向量数据，支持相似性...
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，数据如同汹涌的潮水般不断涌现，其规模之大、增长速度之快，令人咋舌。与此同时，人工智能技术以惊人的速度迅猛发展，对数据处理的要求也达到了前所未有的高度。在这样的背景下，向量数据库宛如一颗璀璨的新星，在数据处理的浩瀚星空中崭露头角，成为人工智能时代数据管理的中流砥柱。
传统数据库在处理结构化数据时可谓得心应手，能够高效地进行存储、查询和管理。然而，随着互联网的普及以及各类智能设备的广泛应用，非结构化数据如图片、视频、音频、文本等呈爆发式增长态势，传统数据库在面对这些非结构化数据时，却显得力不...
在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的文本数据。无论是在搜索引擎中查找资料，还是在电商平台上寻找心仪的商品，又或是在智能客服系统中获取帮助，我们都希望能够快速、准确地找到与自己需求相关的信息。而文本召回模型，正是在这样的背景下应运而生，成为了信息检索和自然语言处理领域的核心组件。
文本召回模型的核心任务，是在大规模文本库中，根据用户输入的查询（Query），快速找出 Top-K 最相关的文本。这里的大规模文本库，可能包含千万级甚至亿级别的文档，而用户的查询则多种多样，可能是一个简单的关键词，也可能是一个复杂的问题。文本召回模型...
在金融领域，信息就是财富的风向标。每一个数据的波动、每一条政策的发布、每一份研报的解读，都可能成为投资者、分析师等金融从业者决策的关键依据。金融市场的信息规模庞大且繁杂，每日都有海量的金融数据产生，包括股票、债券、期货等各类金融产品的交易数据，上市公司的财报、公告，宏观经济数据以及各类研究报告和新闻资讯等。这些信息不仅数量多，而且来源广泛，涵盖了交易所、金融机构、新闻媒体、政府部门等多个渠道 。
然而，传统的搜索工具在处理金融信息时却显得力不从心。当用户输入一个复杂的金融查询，如 “分析当前宏观经济形势下，新能源汽车行业龙...
在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，数据已然成为企业最为宝贵的资产之一，如同石油于工业时代那般不可或缺。如何高效地管理和利用这些数据，使其转化为推动企业发展的强大动力，成为众多企业面临的关键课题。Data Mesh，作为一种新兴的数据架构范式，正逐渐走进人们的视野，为解决传统数据架构的瓶颈问题带来了新的曙光。
Data Mesh 由 ThoughtWorks 的首席技术顾问 Zhamak Dehghani 提出，它的诞生绝非偶然，而是顺应了数据管理发展的迫切需求。传统的数据架构，如数据仓库和数据湖，在面对日益增长的数据规...
在当今数字化浪潮中，数据呈爆炸式增长，成为企业发展的核心驱动力。据国际数据公司（IDC）预测，到 2025 年，全球数据总量将达到 175ZB 。如此庞大的数据量，蕴含着无限的商业价值，然而也给企业带来了前所未有的数据治理难题。
企业数据犹如一座杂乱无章的 “数据迷宫”，数据源广泛且多样，涵盖了关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、日志文件以及各类物联网设备产生的数据等。这些数据分散在企业的各个角落，缺乏统一的管理与规范，导致数据孤岛现象严重。不同部门之间的数据难以共享与流通，形成...