AI客户端竞争已进入资源调度范式重构阶段，五强选手在技术路线和生态协同上展开激烈角逐。苹果端AI应用下载榜显示，DeepSeek、豆包等产品增速显著，但用户面临严重认知过载问题。五强产品各具特色：夸克专注极速搜索、DeepSeek强化技术性能、豆包依托抖音流量、腾讯元宝深耕长文本处理、纳米AI聚焦专业场景。技术突破集中在神经形态计算领域，IBM TrueNorth架构等创新正在重构人机交互范式。这

《Lovart：垂直深耕的AI设计Agent，让创意效率提升300%》 摘要：2025年AI Agent爆发元年，通用型产品面临落地难题。Lovart作为专业设计Agent脱颖而出，通过"规划+执行+交付"全链路设计能力，实现创意效率300%的提升。核心功能包括：1）自动化任务拆解；2）多模态模型集成；3）智能图文分离技术；4）三种专业设计模式。在品牌视觉设计场景中，Lovar

智能体系统，覆盖文档、PPT、表格、网页、播客五大高频场景，并依托通用智能体实现跨模态创作（如图片、音乐、视频生成）形成强大的多模态协同能力，结合其深度研究能力与灵活交互方式，真正为用户提供了一个集效率与品质于一体的解决方案。它不仅是一个工具，更像是一位具备“专。确认工作步骤后，Skywork将分阶段执行任务，其具备超强的Deep Research能力，通过调用MCP实现子步骤功能，并将具体步骤呈

本文《GraphRetrieval-AugmentedGeneration:ASurvey》综述了图增强检索生成（GraphRAG）技术，提出了一种整合图结构信息来解决大语言模型幻觉、知识缺乏等问题的框架。文章系统化梳理了GraphRAG三大核心环节：基于图的索引构建、图引导的检索策略和图增强的生成方法，并详细分析了各环节的技术实现与优化方向。研究指出，图数据的高质量索引是基础，需结合业务需求设计

AI智能体开发领域三巨头技术对比：Google ADK采用A2A协议，支持多模态通信和复杂工作流，适合企业级协作；OpenAI SDK专注安全护栏功能，适合高风险场景；Anthropic ClaudeCode SDK强化代码能力，提示缓存可降本90%，适合开发场景。建议根据项目需求选择：复杂协作选Google，安全敏感选OpenAI，代码开发选Anthropic。随着模型能力提升，Agent功能正

DeepSeek技术通过创新的混合专家架构（MoE）解决了传统大模型在计算资源和效率上的瓶颈。MoE架构通过动态选择最合适的专家网络来处理不同任务，显著提高了计算效率和资源利用率。这种架构包括专家网络和门控网络，前者负责处理特定类型的数据，后者则根据输入数据特点选择最合适的专家。DeepSeek-V3模型拥有6710亿参数，但在推理时仅激活370亿参数，这大大减少了计算成本和显存占用。尽管MoE在

传统的剪枝方法通常采用全局统一的稀疏率，忽略了不同层的重要性差异，可能导致关键层被过度剪枝，影响模型的整体性能。通过减少模型的参数量，剪枝不仅能显著降低计算资源的需求，还能提高模型的运行效率，使模型更适合部署在资源受限的环境中，如移动设备和嵌入式系统。的研究进展，展示了通过自动化和精细化的剪枝策略，可以在保持模型性能的同时，大幅降低模型的计算和存储成本。未来，随着剪枝技术的不断发展和成熟，我们有望

往往在处理一个一段声音的波形的时候需要切除波形的首段和尾端的静音部分，降低对后续步骤的干扰，这个静音切除的操作我们称之为VAD，在对声音的波形进行分析的时候需要对声音进行分帧，在分帧之后我们需要进行特征提取，组成一个矩阵，然后通过声学模型将矩阵映射到一个个音素及语音单元（对英语，一种常用的音素集是卡内基梅隆大学的一套由39个音素构成的音素集，汉语一般直接用全部声母和韵母作为音素集，另外汉语识别还分

而非侵入式一般依赖于特殊的架构，我们会在后面讨论。DataAgent的能力本质上比较依赖大模型的自然语言转API/SQL/代码的能力，除了对模型进行专门优化及加入提示工程等方式，在2B场景下，也有一些可以通过基于字段和API的优化方案（具体参考与指标平台/API的交互），在实际实施过程中，还需要根据实际场景、复杂度和可靠性做出更综合的评估。数据分析与商业智能(BI)在中大型企业的日常运营中的重要性

在大模型的世界里，稠密模型就像是一位多才多艺的“诸葛亮”，而稀疏模型则更像是专注于特定技能的“臭皮匠”。当前市面上的MoE模型的一版可以分为2种，一种是从零开始训练，还有一种是基于已有的模型进行训练，比如Mistral 8x7B则是从零训练而来的，而Qwen1.5-MoE则是基于已有的千问模型而来的，对于前者则开销更大，但是却更容易控制训练的内容，最终结果可能更优，而后者则基于已有的模型而来，能够