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行业观察 | 在宜昌看具身智能:开源社区被摆到了台前

9月28日,宜昌发布全球首台国产化电子架构具身智能机器人,搭载东土科技AutoBus总线与鸿道系统,实现4000Hz控制频率与单点故障隔离。发布会聚焦底层架构自主可控,推动产业落地。中国信通院、逐际动力等共议技术生态,强调开源社区在数据主权与技术普惠中的关键作用。宜昌开放199个应用场景,成立国产化电子架构联盟,构建“架构—场景—开源”协同机制。专家指出,数据主权、协议标准化与降低参与门槛是产业可

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#开源#数据库
4 支入围、1 支获奖!OpenCSG推荐项目亮相上海创意黑客松

9月12日,上海举办“海派初芯×Next iBot创意黑客松”,OpenCSG作为初芯社区生态伙伴,推荐10+项目参赛,4支入围决赛,其中《FinfoldAI内容增长操作系统》获“最佳端云协同奖”。活动现场,开发者齐聚交流创新灵感,OpenCSG代表出席颁奖。未来将持续携手生态伙伴,为社区带来更多赛事与展示机会,期待更多创意登场。

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为什么传统 LLMOps 无法支撑企业级智能体?AgenticOps 的答案

它以“开源共建 + 企业级落地”为理念,将研发、部署、运维和迭代融为一体,通过社区与企业的双向驱动,让智能体不断自我迭代、持续创造价值。在 AgenticOps 框架下,从需求定义到模型再训练,AgenticOps 以 CSGShip 构造智能体、以 CSGHub 管理与部署,形成闭环,让智能体持续进化。:企业通过 AI 应用收集了大量原始数据,但提取、清洗、筛选、标注、质控缺乏工程化体系,难以高

#人工智能#大数据
AgenticOps × AgenticHub:把智能体从“构想”拉到“可用原型”的最快路径

很多企业推进智能体时,最缺的不是想法,而是一个能承接从“业务描述”到“可运行原型”的中间层。AgenticHub 在白皮书中的定位很清晰:它融合自然语言接入、可视化设计、大模型自适应与数据自提高等能力,提供从自然语言到无代码与代码的完整构建体验。在 AgenticOps 体系里,它承担“低门槛启动”的角色,让业务与技术可以在同一张画布上协作。

#人工智能#大数据#运维
AgenticOps:把智能体从试验推进到规模化生产的工程范式

金融风控类智能体往往天然不只是做分析,它要跑完整个风险流程:接入交易流水、黑名单服务、规则引擎、画像标签、历史工单,输出“可疑原因—证据链—处置建议—人工复核路径”,在边界清晰的情况下触发冻结、加签、复核、提醒等动作。上线之后的运维变得更难,事故复现要靠翻聊天记录,成本与延迟波动要靠人工排查,最终团队会把智能体当成“不可控的黑箱”,只能在边缘场景试用,很难进入核心流程。真正的拐点发生在第二阶段,企

#人工智能#大数据#开源
三峡传神社区:汇聚创新算力,赋能智能未来

在长江三峡的壮丽景观下,三峡传神社区与点军区算力供应链平台正共同构建一个集成创新、绿色低碳、智能赋能的算力网络。作为国家级算力网络的核心节点,而。通过整合本地及外部资源,平台不仅为区域数字化转型提供强大动力,更为全球科技创新提供了强有力的基础设施保障。两者的紧密合作,正推动着智能化、绿色化、经济化的未来发展。三峡传神社区和点军区算力供应链平台的合作,构建了一个强大的算力基础设施,助力智能化技术应用

#人工智能
MLOps已死,AgenticOps当立:构建新一代AI智能体的全新工程范式

MLOps曾是AI工程化的黄金标准,但它为“模型为中心”的时代而生。如今,随着能够自主行动的AI智能体(Agent)崛起,MLOps的局限性已暴露无遗。本文将深入论证为何MLO-centric的旧有工作流正在失效,并详细阐述一个为智能体时代量身打造的全新方法论——AgenticOps。我们将解析其闭环生命周期,并展示OpenCSG生态(CSGHub + CSGShip)如何将这一理论落地,助你构建

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#人工智能#深度学习
传神论文中心|第15期人工智能领域论文推荐

传神论文中心|第15期人工智能领域论文推荐

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#人工智能
OpenCSG全网首发!Phi-3.5 Mini Instruct全参微调中文版

🔍 本次发布的Phi-3.5-mini-instruct中文版模型基于最新的Phi-3.5架构,经过全参数微调,专为中文场景优化而设计。生成的文本不仅流畅自然,而且对语义的理解非常精准。Phi-3.5-mini-instruct模型支持128K的token上下文长度,并经过了监督微调、近端策略优化(PPO)和直接偏好优化(DPO),确保了指令执行的精确性和模型的安全性。为了评估Phi-3.5-m

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#人工智能#语言模型
端侧大模型里程碑!MiniCPM4.1系列发布:8B参数支持融合思考,推理效率狂飙5倍+​

面壁智能在9月5日正式推出新一代端侧大模型 MiniCPM4.1 系列,成为轻量化AI领域的一项重要突破。该模型不仅规模精简、仅含8B参数,更首次引入“融合思考”(Fusion Thinking)机制,支持用户在深度推理与常规模式之间灵活切换,显著提升复杂任务的理解与生成质量。在技术层面,MiniCPM4.1 采用多项原创高效架构,包括InfLLM v2 稀疏注意力算法,显著降低长文本处理计算开销

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#人工智能
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