WeKnora 基于大语言模型（LLM）构建，融合了多模态预处理、语义向量索引、智能召回与大模型生成推理，打造了高效、可控的端到端文档问答流程。启动后，即可通过浏览器访问 Web 界面（http://localhost），体验完整的文档上传、知识库构建与智能问答功能。结合私有化部署、多轮上下文深度理解与全链路可视化评估，为高敏感场景提供可靠的知识支撑，打造安全可控的智能问答系统。提供一键启动脚本和

框架，缺少真正的“去中心化、可协作、能涌现”的自主多 Agent 能力。tRPC-Agent-Go 直接利用 Go 的高并发与 tRPC 生态，把 LLM 的推理、协商和自适应性带到 Go 场景，满足复杂业务对“智能+性能”的双重需求。: Agent 的执行器，负责管理执行流程，串联 Session/Memory Service 等能力。LLMAgent: 基于大语言模型，支持工具调用和推理。等等

在传统的算子融合，ContinousBatching等推理加速技术的基础上，通过显存优化，异步调度和计算复用等技术，Kasana-LLM 相比vLLM，TensorRT-LLM 等著名开源框架的推理单价低 20%+。SNMP 统计优化：新增 "snmp_rs_stats_update_interval" 和 "snmp_vs_stats_update_interval" 配置项，分别控制实时服务器

一方面，在这种质量参差不齐的数据上训练的模型虽然能够生成歌曲，但无法学习到关于音乐性的先验知识，导致生成的歌曲难以符合听众的偏好。鉴于语言模型在长序列预测过程中容易产生幻觉现象，并且预测误差会随序列长度的增加而累积，因此，编解码器的设计需在保证音乐信息高质量重建的前提下，尽可能降低码率和比特率，从而减轻语言模型的预测难度，并提升音乐还原的整体质量。：以模块化扩展训练阶段获得的模型为基础，整合半自动

面对这一挑战，OpenCloudOS 社区确立了“重心在OS，延展至AI”的技术原则，以及“成为' AI时代最好用的OS'” 的目标，聚焦打磨OS内核、调度器、驱动兼容性、安全模块等传统优势领域，为AI工作负载提供独特的OS层价值，通过三大关键举措和多项技术创新，显著降低触及和利用异构算力的门槛，让开发者或企业能更专注于算法与模型的创新。用户在选择 HAI 服务时，可直接选用该镜像，瞬间获得一个稳

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10月15日，腾讯正式宣布，将旗下两大开源项目——轻量级物联网实时操作系统TencentOS tiny和企业级容器编排引擎TKEStack（均待更名）捐赠给开放原子开源基金会。未来这两个...

9月18日，腾讯宣布将开源自主研发的轻量级物联网实时操作系统TencentOS tiny。相比市场上其它系统，腾讯TencentOS tiny在资源占用、设备成本、功耗管...