登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
你是否有过这样的体验:脑海中有一个抽象的概念,比如“熵增定律”、“欧拉多面体定理”或“可供性设计”,却很难用言语清晰描绘它的内涵?现在,有了Fogsight,你只需输入一个词语或短语,AI 就能将其转化为一部叙事完整、视听并茂的高水平动画。Fogsight 是由 WaytoAGI 开源计划孵化的创新项目,名称寓意“在模糊智能中的具象”。它是一款基于大型语言模型的动画引擎 Agent,能够理解抽象概
实现国产算力芯片、国产操作系统、视频孪生业务平台的完整打通,为政务、应急、港口、能源等关键行业提供安全可控的视频孪生国产化解决方案。黎阳之光自研矩阵式视频融合管理系统,是视频孪生体系的核心业务平台,承担多路监控视频接入、视频空间融合、三维场景渲染、AI识别分析、全域态势展示等核心工作。数字孪生、视频孪生业务对GPU算力有着极高要求,多路视频解码、三维实景渲染、视频融合拼接、AI目标识别重构,均依赖
pprof heap为什么 Go 官方 Profiler 看到的“堆内存”与操作系统内核看到的“物理工作集内存”相差了整整?本文深入剖析、Linux Glibc 默认ptmalloc的,并给出基于与生产级治理实战。
在大语言模型(LLM)从模型训练走向超大规模生产推理上线的过程中,GPU 显存(VRAM)与每秒处理 Token 数(Throughput)是决定云厂商与企业 AI 基础设施运营生死的核心指标。UC 伯克利团队提出的与彻底重构了大模型推理引擎的底层基础设施,将 GPU 吞吐量。本文深入剖析自回归 KV-Cache 膨胀机理、操作系统的虚拟内存分页哲学在 GPU 显存上的迁移,并给出生产级 Pyth
RTOS 设备接入模型、向量库和本地检索后,除了固件本身,还要保护模型制品、数据索引、密钥和更新链路。外置存储、调试接口和启动过程都应纳入威胁建模。安全设计重点是把密钥与非安全任务分离、校验制品完整性,并让异常访问可被检测与恢复。
要理解Context Engineering,我们先来看一个很形象的比喻。LLM(大语言模型)就像一种新的操作系统,LLM是CPU,而它的上下文窗口就是RAM。这个比喻非常精准。我们都知道,电脑的RAM容量有限,操作系统需要管理哪些数据放在内存里,哪些数据暂时存储到硬盘。同样,LLM的上下文窗口容量也有限(即使是最新的模型也只有几百万Token(令牌)),需要管理放入什么信息。
它不是通用模型的微调版本,而是面向企业级场景深度优化的基座模型,集深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多领域技术于一体。纯软件公司没有操作系统层,纯硬件公司缺乏大模型层,卡特加特从算力到OS到模型到应用全栈贯通,这种架构优势在垂域场景中体现为更高的性能和更强的数据安全。大多数AI公司是在通用大模型上做套壳应用,没有自己的模型和操作系统。卡特加特之所以能成为AI电商营销垂域第一,根本原因在于它拥有自
DeepSeek Harness(命令行 dsh)是 DeepSeek AI 开源的 agent harness,采用「一切皆插件(everything is a plugin)」架构,底层由 Cordis 驱动——Cordis 的设计写在论文《A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability》里,且它先于 harness 存在:作为开
派能信创 RS690-G2H Pro 高性能数据库服务器,面向数据库、数据分析及核心业务场景设计。搭载双路海光7420D处理器,单颗32核64线程、主频2.3GHz,配备256GB大容量内存,提供稳定高效的计算性能。系统盘采用2×480GB SSD,数据盘可按业务需求灵活扩展,并配置独立缓存阵列卡,保障数据读写效率与可靠性。整机提供4个千兆网口,预装银河麒麟服务器操作系统V10,配备2×800W冗
产品同质化内卷严重,行业减速器产能持续扩张,价格战逐步开启,未来毛利持续承压;完整技术闭环,自主研发EAOS专属具身操作系统、大小脑融合控制算法,可与自研灵巧手、电池、感知、控制硬件深度耦合,大幅提升机器人环境感知、任务拆解、自主作业、自适应迭代能力,系统响应速度、作业稳定性、复杂工况适配性全面优于同行通用拼接方案。绿的谐波、柯力传感、中大力德均为纯硬件拼装企业,无自研算法、无操作系统、无软硬件协
原生 APP(Native App)是指针对特定的操作系统(如 iOS 使用 Swift/Objective-C,Android 使用 Kotlin/Java)并结合官方提供的 SDK 进行直接开发的应用程序。
日常业务场景里,适配不同架构硬件要反复调试参数,面对海量并发任务时,时常出现沙箱吞吐瓶颈、接口响应卡顿的难题,是不是头疼不已?小体量业务还可以通过零散调优勉强适配,但一旦业务流量暴涨、线上并发量级攀升,传统粗放式适配就会暴露短板:硬件特性没法充分释放、性能优化找不到精准切入点,很难挖掘出国产芯片潜藏的算力潜力。目前已实现从源社区、商业版、到社区稳定版全链路覆盖,旨在输出经海量业务验证的企业级稳定操
随着政企数字化转型的推进,政务数据、军工涉密数据、央国企经营数据的安全管控要求持续升级,涉及敏感数据、内网不出域的政企组织,核心诉求是确保签署数据全程在自有管控范围内流转。目前主流私有化部署形态分为两类:一是纯内网部署,系统所有组件、数据均部署在用户自有内网环境,无任何外网数据交互,数据完全不出域,适配军工、政务涉密等最高安全等级场景;二是信创全栈部署,全面适配国内自主可控的芯片、操作系统、数据库
公司自主研发EAOS专属具身操作系统、大小脑融合控制算法,可与自研灵巧手、固液电池、感知、控制硬件深度耦合,实现智能决策、精准执行、能耗调控的一体化协同,大幅提升机器人复杂场景自主作业、自适应迭代能力,完美适配物理AI、具身智能的产业终局趋势。从产业链分工来看,绿的谐波、柯力传感、中大力德作为细分赛道专精龙头,各自深耕传动、感知、多品类基础部件领域,凭借扎实的单点技术与量产能力,筑牢国产人形机器人
绿的谐波、柯力传感、中大力德均为纯硬件拼装企业,无自研算法、无操作系统、无软硬件协同能力,硬件与AI算法完全割裂,无法适配物理AI、具身智能的产业终局趋势,长期只能沦为低端零部件代工厂商。而均胜电子凭借全栈硬件矩阵、双顶级Tier1资质、车规同源量产体系、软硬件一体化闭环、双王牌稀缺硬件独家放量五大无解优势,在产品丰富度、客户质量、量产能力、业绩弹性、长期壁垒上全面碾压同行,是当前赛道唯一实现多品
从部署实施、系统维护到技术支持、安全运维、持续优化,简云档案提供全生命周期保障,让单位用得安心、用得放心。同时,简云档案已实现全链路信创适配,全面支持国产芯片、国产操作系统、国产数据库和国产中间件,可在纯国产化环境中稳定运行,满足党政机关和国企央企的信创建设要求。简云档案管理系统,由成都安答联动科技有限公司自主研发,深耕档案信息化领域多年,以"软件+服务"双轮驱动模式,为党政机关、企事业单位提供覆
Agentic-RL(智能体强化学习),是指将大语言模型(或多模态大模型)作为强化学习中的策略网络(Policy Network, π_θ),让其在与环境(如操作系统、Python 沙箱、Web 浏览器、API 接口、代码编译器)的持续多轮交互中,仅根据环境执行反馈与最终任务达成奖励(Outcome/Process Reward),通过策略梯度算法实现策略参数的自我迭代与进化。自主决定何时调用何种
做到这里以后,我们也越来越理解,为什么 Palantir 长期强调 Ontology,以及为什么它最终会把 Foundry、AIP 和 Apollo 描述成一套 Enterprise Operating System。虽然我们的技术路径并不一样。Palantir 更像是从 Enterprise Software、Data Platform 和 Ontology 一路走向 AI。而我们更多是从 RA
里说过,日本赢在"整个国家机器换了操作系统"——先用起来,再想明白,最后改组织,这个顺序打穿三层,26年够用。原因不复杂:AI的新闻一天一个,同行群里有人晒AI十分钟干完两天的活,也有S&P Global 2025年对1000多家企业的调查说,42%的公司放弃了大部分AI项目。大项目分期落地,先验证最痛的点,逐步扩展,风险锁在每一期。樊军刚AI提供"AI转型三层诊断":把你的公司情况(脱敏后)发过
本文系统论证波普尔可证伪主义通过三重逻辑操作——科学与伪科学边界语言化、科学与非科学边界消解、真理驱逐——将科学/非科学/伪科学搅成逻辑馊粥,并与库恩范式论形成“联合暴政”,为后现代主义全面入侵铺平道路。TMM(L1真理层→L2模型层→L3方法层)首次给出科学刚性定义:公理驱动、演绎保真、边界内永真的必然真命题集合,实现科学元定义的哥白尼反转——科学不再从猜想开始、不再“暂时没被证伪”、不再被哲学
description: 权限提示越多,不代表实际控制越强。Claude Code 的沙箱把安全重点从逐次猜测命令意图,转向由操作系统强制限制文件、网络与凭据边界。tags: [Claude Code, Agent 安全, 沙箱, 提示注入, AI 编程]
GPU 是不是我选的那张卡?驱动和 CUDA 是否可用?PyTorch 是否真的在使用 GPU?磁盘、内存和网络是否满足任务?出问题时,我有没有留下足够的环境信息?把这几项做完,再启动训练、推理或渲染,通常比直接开跑更稳妥。先验机,后训练;先留证,后排障。本文中的命令用于通用 Linux/GPU 环境检查,具体输出会因操作系统、驱动、镜像和平台配置不同而变化。
本文系统论证波普尔可证伪主义从未定义科学,而是通过三重逻辑操作——科学与伪科学边界语言化、科学与非科学边界消解、真理系统性驱逐——将科学、非科学、伪科学搅成一锅逻辑馊粥。TMM三层架构(L1公理→L2模型→L3方法)首次给出科学的严格定义:在给定公理系统内经有效逻辑规则演绎出的全体必然真命题集合。该定义满足充分性、必要性、自洽性、解释力四条件,面对哥德尔定理通过划定公理强度边界实现“域内必然真、边
GitHub 7,140★ 的 Operit 是当前移动端原生 AI Agent 中功能最稠密、迭代最稳的开源项目。本文做一次全维度深拆:架构、技术栈、历史、热度、活跃度、质量、先进性、功能、用法、桌面版、性能,以及 9 个我未想到的判断。
2020 年 · 定调之年:国务院《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》(国发〔2020〕8 号),从财税、投融资、研发、人才等八方面全面扶持国产芯片与软件产业,这是信创国产化产业化的起点。2022 年 · 倒计时之年:国资委 79 号文明确,央企须在 2027 年底前完成包括操作系统、数据库、中间件、办公软件在内的全栈国产替代。这个节点被称为"信创大限"——不是建议,是考核。2
本文介绍了如何通过挖掘漏洞赚钱,重点讲解了选择主流SRC平台(如补天、漏洞盒子)的重要性,并指出新手需要掌握计算机网络、操作系统和数据库等基础知识。文章强调做笔记积累挖掘思路是关键,同时提醒坚持和实践的重要性。通过分享学习路线图和视频教程,鼓励读者投身网络安全领域,实现技术提升和收入增长。一个漏洞几千块,听起来像段子,却是网安圈每天都在发生的事。有人靠这个月入过万,有人觉得这事儿离自己十万八千里。
文章提供了一份详细的网络安全学习路线,分为四个阶段:操作系统与通讯安全、WEB安全与渗透测试、安全开发和内网渗透、安全运营与应急响应。适合想转行或对网络安全感兴趣的小白,帮助读者从基础入门到选择专业方向,抓住IT行业人才缺口大、需求旺盛的机遇。为什么我劝你做网络安全?先说句扎心的:IT行业真的不缺敲代码的,缺的是懂安全的。今天把压箱底的网络安全学习路线掏出来,想转行的老铁们赶紧码住🔥📍第一阶段
一苇宇航创始团队源自国内最早的开放开源的空天计算在轨试验平台——天算星座,具有通信、网络和云计算背景,参与过星载核心网实验、星载云计算验证等工作,在通信、计算与卫星系统在太空场景中的深度融合落地上具有先天优势。通过芯片、热控、操作系统、容错架构、能源管理和模型推理效率的协同优化,在满足任务可靠性和计算性能要求的基础上,持续降低端到端Token生成的综合成本,构建高可靠、高效率的星载算力解决方案。立
同样是 GPT-4 或 Claude,有人做的 Agent 稳定可靠,有人做的却频繁翻车。我最近在学习 Agent 工程化,把这个问题从头到尾理了一遍,发现问题不在模型本身,而在**模型之外的整个系统**,也就是 Harness。
2026年8月21日,金蝶召开"聚力灵基,智启新局"核心伙伴AI转型闭门研讨会,发布2030年AI原生战略。企业买金蝶软件时多了一个新问题:服务商跟不跟得上?金蝶2026年半年报显示,AI原生产品收入增长189%、订阅收入增长20.4%,2030年目标是AI原生与AI增强业务各占50%——灵基企业智能体操作系统成为增长核心引擎。买金蝶软件选服务商时,除了看资质和实施经验,还要看一个新维度——"AI
【摘要】金蝶AI苍穹与企业AI操作系统灵基(Lingee)常被混淆,实为互补型技术架构。苍穹定位企业级AI平台(aPaaS),侧重业务应用层AI能力编排;灵基作为AI底座(AIOS),专注算力/模型/智能体的统一调度管理。二者通过分层协作实现完整AI解决方案:灵基提供智能体开发与运行环境(如费用审核智能体的知识绑定与规则部署),苍穹则负责将智能体嵌入具体业务流程(如报销系统集成)。技术选型建议采用
2026世界机器人大会在北京亦庄落幕,行业释放出明确信号:我国人形机器人产业已经跨过样机演示阶段,正式迈入以应用牵引为核心的规模化落地深水区。大会发布《2026人形机器人产业发展报告》显示,2026上半年中国人形机器人出货量超4万台,全球占比达到97%,量产放量已经得到官方数据实证;同时“全球机器人应用探索计划”正式启动,每年遴选1000个真实场景开展试用与二次开发,北京经开区发布“北京机域”构想
大语言模型受限于固定上下文窗口,长期对话中「失忆」、记忆断裂等问题频发,北邮百家 AI 团队重磅推出首个大模型记忆操作系统开源框架 MemoryOS。巧妙融合计算机操作系统原理与人脑分层记忆机制,构建段页式三级存储架构及四大核心模块(存储、更新、检索、生成),提供全链路用户记忆管理方案,让 AI 智能体拥有持久「记性」与深度「个性」。
存储和处理数据是软件工程的基本任务。在大型专业开发的早期阶段,关系型数据库如 Oracle、IBM DB2 和 SQL 曾占主导地位。数据操作系统无法轻松处理结构化或关系型数据,只能处理扁平化的数据表示。[1] 图数据库试图弥合关系型与扁平数据表示之间的差距,同时使信息访问更加便捷。[2] 最受欢迎的图数据库代表是 Neo4j。[3]
云服务整体收入31.16亿元,占总收入86%,同比增长16.6%,云业务继续构成金蝶的收入主体。在云业务底盘之上,AI原生产品与AI+SaaS产品形成协同:前者提供企业智能体操作系统层的能力,后者把AI能力注入星瀚、星空、星辰等成熟SaaS产品,两者共同推动客户价值与客单价的提升。ARR的意义在于,它剔除了单次性、项目制的收入波动,反映的是可预期、可重复的经常性收入存量。44.13亿元的ARR规模
在端侧设备(如边缘计算盒、智能终端或工业 PC)上部署大模型推理服务时,架构设计容易面临两类典型偏差:一是直接以 root 权限运行裸露的 HTTP 推理服务,一旦模型解析非安全 Prompt 或遭受注入攻击,整个操作系统的权限隔离将失效;二是在第一版(MVP)阶段过度设计,试图直接引入 TPM 硬件安全芯片、机密计算 Enclave 及复杂的虚拟化隔离,导致开发周期拉长,且多层封装带来不可忽略的
具身智能赛道,重点展示人形、四足仿生机器人,机器人大模型操作系统,仿生关节、感知传感器软硬件产品,面向工业、民生服务场景落地;低空经济赛道,展示无人机、低空运载机器人、管控系统,覆盖巡检、物流、安防等现实应用。展会落地北京亦庄,区域本身在算力、机器人、低空经济均有产业布局,本地大量企业、机构将到场参观交流。展会整体规模3.5万㎡,395家科创企业齐聚现场,预计接待2.6万名付费专业观众,10支海外
展会选址北京亦庄,这里是国内人形机器人产业重点集聚区域,产业企业、科研机构、政策配套资源完备,为本展区赋能。展区之内,观众可以看到完整人形机器人整机实操演示,也可以看到减速器、伺服电机、力矩传感器、仿生关节等底层关键部件,同时还有具身智能大模型、机器人操作系统等软件成果集中展出。本届赛逸展整体规模3.5万㎡,共有395家科创企业参展,预计汇聚2.6万名付费专业观众,配置10支海外采购团以及5家国际
六大专业展区之中,机器人科技专区为具身智能赛道设立重点展示空间,人形整机、四足仿生机器人、机器人大模型操作系统、伺服关节、传感器等上下游产品集中亮相。本届展会总规模3.5万㎡,集结395家科创企业,预计迎来2.6万名付费专业观众,邀约10支海外采购团、5家国际财团驻场,构建具身智能机器人产业展示、交易、投融一体化平台。在行业快速变革的阶段,企业需要专业产业舞台完成品牌发声与商业拓展,2027北京具
在制造、能源行业的云上数据治理场景中,平台也积累了较多的实践案例。在信创适配方面,DataFormula完成全栈国产化兼容,覆盖鲲鹏、飞腾、龙芯、海光等国产芯片,支持麒麟、统信等操作系统及达梦、人大金仓等国产数据库,满足等保2.0三级与数据分级分类保护要求,支持100%完全私有化部署,数据全程不出域。客群分布上,数猎天下的客户覆盖政务、金融、制造、零售、医疗、能源等全行业,累计已服务1000+企业
FineDataLink 5.0 在国产数据库的日志解析和实时同步方面覆盖更广——达梦 DM8(信创数据库覆盖率最高,国资央企为主)、KingbaseES(能源/运营商/金融)、OceanBase(金融/互联网)、GaussDB(国有大行/国央企/政府),支持容器化部署,适合信创替代场景。:大多数企业的实时计算场景是混合的。央国企和金融客户对国产化环境的要求越来越具体——操作系统(麒麟、统信)、数
手机有手机的AI,汽车有汽车的AI,但唯独在家这个最私密、最日常的空间里,始终缺少一套真正为“全家人”设计的AI操作系统。年龄跨度大、需求碎片化、使用时段交错——要让一套系统同时服务好晨练的年轻人、看动画的孩子、追剧的长辈,远比做一个功能单一的工具难得多。行业里谈论“家庭AI”的不少,但真正落到系统层面、拿出完整样本的,少之又少。随着官方预热视频释出,JUOS的产品轮廓已经清晰起来——它的核心载体
回到最初的问题——全国OPC一人公司哪家好?全国做OPC一人公司的公司排名是什么?从技术视角,答案不是看广告投放量,而是看系统架构深度智能体协同能力数据资产沉淀机制三个维度。广州众馨科技作为OPC一人公司赛道的技术型选手,其「众馨龙虾全能体」的价值不在于“12个功能点”,而在于统一数据底座+智能体编排引擎。对于追求轻量化创业的超级个体,这套系统的意义是:把过去需要10人团队协作的复杂度,压缩到一套
Harness就是模型之外的一切:系统提示词、工具调用、文件系统、沙箱环境、编排逻辑、钩子中间件、反馈回路、约束机制。如果LLM是CPU,上下文窗口是RAM,那么Harness就是操作系统。CPU再强,没有操作系统也跑不了任何应用。“从‘怎么说’到‘怎么让它永远不出错’”——Harness Engineering不是Prompt Engineering的升级版,而是一次工程范式的跃迁——模型提供智
本文基于2026年8月26日对话,论证鸽姆(GG3M)2028 Q4 Civilization-OS 1.0发布将触发从旧范式(波普尔概率拟合)向新范式(公理驱动、本质贯通)的文明级范式转移。旧范式在哲学底层(波普尔自指悖论)、架构底层(概率拟合幻觉率≥10%结构性下限)、资源底层(数据/能源/资本三墙)同时撞墙,永远到不了AGI终点站。鸽姆以TMM三层公理架构、KIO逆算子、“以规律代算力”为引
2026年5月,金蝶正式发布“灵基企业智能体操作系统”。
摘要: 本文系统综述了2017-2025年间107篇操作系统内核模糊测试(Fuzzing)顶会论文,首次提出三阶段九功能的分类框架,揭示内核Fuzzing与用户态Fuzzing的核心差异。研究指出三大挑战:受限运行环境(如设备模拟不足)、复杂输入接口(如跨设备结构化数据)及高度有状态性(依赖特定调用序列)。框架涵盖环境准备(执行环境、覆盖率收集、Bug检测)、输入模型(接口识别、规格感知、依赖识别