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从单点验证到跨场景复用:LLM 语义表征如何进入搜索排序

来源: tech.meituan.com 49
美团搜索 3.0 的一个重要方向,是把生成式大模型带来的语义理解能力,逐步转化为本地生活搜索排序可以稳定使用的信号。服务零售场景中的查询、商品、门店和用户意图往往表达不完整,单纯依赖关键词匹配容易错过真正相关的结果。LLM 语义表征提供了另一条路径:先把复杂文本映射为更有概括能力的向量或语义特征,再将这些信号交给排序模型学习。 这条路径并不是把一个大模...

从报名到落地:2026 北京开源行业解决方案创新赛值得关注的实践路径

来源: oschina.net 48
第四届开放原子大赛·2026 开源行业解决方案创新赛正式启动报名。赛事以“开源赋能行业创新,方案驱动场景落地”为主题,由开放原子开源基金会主办、开源中国承办,北京市经济和信息化局作为联合主办单位,参与赛事方向指导、产业资源协调和重点成果对接。 这类赛事的价值不只在于提交一个能运行的 Demo,更在于把开源基础软件、智能硬件和真实行业需求连接起来:方案要...

Harper 5.2:单运行时架构如何对抗多系统技术栈

来源: infoq.com 44
当一个产品同时依赖应用运行时、托管数据库、缓存层、边缘函数和多套数据同步机制时,性能问题往往不只来自某一行慢代码。跨系统调用、数据复制和一致性处理会一起增加延迟与运维成本。Harper 的核心主张正是减少这类边界:让应用代码与数据处在同一个运行时中。 Harper 最近发布了 5.2 版本,新增记录缓存,并提升了单节点吞吐量。官方摘要还提到,在包含实时...

Harper Argues Against the Multi-System Stack and Releases 5.2

来源: infoq.com 38
{"title_zh":"Harper 5.2:用单运行时架构替代多系统技术栈","body_zh":"# Harper 5.2:用单运行时架构替代多系统技术栈\n\n在个性化数据成为核心业务的应用中,数据库、后端运行时、缓存和部署平台之间的边界,往往也变成性能与运维成本的来源。Harper 主张采用单运行时架构,把应用代码与数据放在同一套运行环境中,...

从 X-Kernel v0.1.0-2606 看高校与企业如何把开源内核带出实验室

来源: oschina.net 47
openKylin X-TeeOS SIG 发布 Rust 操作系统内核 X-Kernel 首个里程碑版本 v0.1.0-2606 后,项目又把讨论带进了第二十届全国高校操作系统课程教学研讨会。这个进展的价值不只在于多了一个版本号,更在于它提出了一个实际问题:高校的研究成果,怎样通过企业协作、社区治理和可复现工程,逐步变成学生能学习、开发者能参与、项目...

DeepSeek Harness 开源:模块化 AI Agent 运行时开始走向解耦

来源: infoq.com 36
DeepSeek 发布了 DeepSeek Harness()开发者预览版。这不是一个面向终端用户的聊天应用,而是一个用于构建自主 AI Agent 的开源执行运行时。它把 Agent 的执行内核、功能插件和事件记录拆开,为开发者提供了一种更模块化的基础设施组织方式。 对正在搭建 Agent 平台的团队来说,变化不只在于多了一个开源项目。更重要的是,A...

DeepSeek Harness 开源:把 AI Agent 运行时拆成可插拔基础设施

来源: infoq.com 38
DeepSeek 发布了 DeepSeek Harness()开发者预览版。它不是一个只负责调用模型的 SDK,而是面向自主 AI Agent 的开源执行运行时:用微内核承载最小核心能力,再通过插件扩展具体功能。 这种设计把 Agent 基础设施从一个越来越庞大的单体程序,变成可以替换、审计和演进的模块集合。与此同时, 提供了 append-only ...

Goodlink 3.0:用 Webview 重做内网穿透客户端,动态端口转发更灵活

来源: oschina.net 40
Goodlink v3.0.0 的变化集中在客户端架构、端口转发能力和跨平台交付三个方面:项目移除了 Fyne UI,改用 Webview;增加了可配置的动态端口转发;remote 端不再需要管理员权限;同时发布包增加了完整性校验文件。对于需要把本地服务临时暴露到外部网络的开发者来说,这些改动直接影响安装方式、权限模型和日常运维。 3.0.0 删除 F...

从任务成功率到线上闭环:如何建立可落地的 Agent 评测体系

来源: tech.meituan.com 42
Agent 不只是生成一段文本。它会理解目标、规划步骤、调用工具、读取环境反馈,并在多轮交互中调整行为。这意味着,传统的大模型问答评测无法完整回答一个关键问题:这个 Agent 到底能不能稳定地完成业务任务? 一套可落地的 Agent 评测体系,需要把抽象的“效果好不好”拆成任务结果、过程质量、系统成本和安全边界,并让离线实验与线上真实反馈形成闭环。相...