Cloud attacks are getting faster and deadlier - here's your best defense plan ...
Deepexi 2.0的最大亮点在于其独特的“本体思维链”方法。依托滴普科技持续建设的企业本体数据集，该模型能够像人类专家一样，自动梳理企业的业务语义，生成标准化的业务数据本体。这使得AI不再仅仅是学习互联网公开数据的“通才”，而是通过深度学习企业内部核心业务逻辑、流程、专有名词和历史数据，形成了企业“独一家”的专属认知。
Nvidia CEO Jensen Huang hints at agentic AI at GTC; a Groq-based LPU could boost inference, defend its moat, and more. Click ...
But today, Nvidia sought to help solve this problem with the release of Nemotron 3 Super, a 120-billion-parameter hybrid model, with weights posted on Hugging Face. By merging disparate architectural ...
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中年人拼命拥抱龙虾的背后，是对技术迭代的恐慌
每一次科技革新，都很容易演变成一场裹挟所有人的群体性盲从。
FriendliAI — founded by the researcher behind continuous batching, the technique at the core of vLLM — is launching InferenceSense, a platform that fills idle neocloud GPU capacity with paid AI ...
This voice experience is generated by AI. Learn more. This voice experience is generated by AI. Learn more. Illustrative image of a person's hand holding an iPhone and using the OpenAI ChatGPT app ...
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OpenClaw小龙虾如何系统性节省Token，有没有可落地的方案?
我一天烧几百m的claude opus token，账单都不敢看了，今天到处看省钱攻略 当然最省钱的是换便宜模型，但是模型选差了就不出活了 看一些攻略说简化 memory 或者 agent 设定，对于新手意义有限 得经常主动和 openclaw 强调节约，让它自己想好办法。我让我养的 从 memory 中总结一些经验 1. 大文件不要整个读，采样关键段就行 ...
《hzwer 的 OpenClaw 实战完全指南：让小龙虾 24 小时值班干活》 深度使用了两周，来总结一些工作流和坑点。因为每个人遇到的问题可能不同，我也只是在我的一些任务上跑通流程，仅供参考，欢迎拍砖。
2026年开年，养“龙虾（OpenClaw）”热潮愈演愈烈，但一边有人“抢着装”，一边也有人急着“花钱卸”。 近日，地方政府纷纷投入真金白银加入“养虾”热潮，拿出数百万甚至数千万元扶持OPC（一人公司）落地，为企业和个人提供免费部署龙虾，算力券、Token补贴等政策。 但在FOMO情绪驱使下，普通用户很快会发现，想养一只龙虾，成本十分高昂。除了要配备3000多元的Mac Mini，请人上门安装单次 ...
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !一旦模型能读完所有内容检索增强生成（RAG）就没有存在的必要了，开发者只需要把整个代码库或者多年的聊天记录塞进 prompt，让模型自行处理，所以AI行业花了好几年追逐更大的上下文窗口：4K 32K 128K 1M ...
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