Dnotitia荣登CB Insights 2025 AI 100榜单
韩国AI初创公司Dnotitia凭借其创新AI和半导体解决方案，荣获CB Insights 2025年度AI 100强称号，成为全球最具潜力的人工智能公司之一。
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解锁AI的全部潜力：推理经济学
理解AI推理的经济性对于构建高效、经济且可扩展的AI解决方案至关重要，从而充分释放AI的潜力。
生产环境LLM扩展：实战指南
本指南探讨了如何将LLM从概念验证扩展到生产部署，涵盖API集成、本地部署考虑以及Kubernetes部署方法。重点介绍了vLLM等推理引擎的使用。
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利用自定义连接器，将Kafka流式数据导入Amazon Bedrock知识库，构建实时增强生成式AI应用，实现更快的数据访问和更低的延迟。
Claude AI模型在研究响应中平衡速度与质量
Anthropic的Claude AI模型推出研究功能，能自主进行多方面调查，以分钟级速度提供带引用的合理回复，力求速度与质量的平衡。
用MCP服务器增强Claude桌面，实现实时金融洞察
构建MCP服务器，使Claude桌面通过AlphaVantage API获取实时股票新闻情绪、每日涨幅榜和异动信息，增强其分析能力。
AI上下文竞赛：大模型越大越好吗？
更大规模的语言模型正在引发激烈辩论。本文深入探讨了技术和经济方面的权衡，基准测试的困难，以及塑造大上下文LLM未来的企业工作流程。
GenomOncology发布BioMCP：生物医学AI的开源模型
GenomOncology推出BioMCP，一个开源模型协议，旨在赋能AI系统无缝访问医学信息，革新生物医学人工智能领域。
Red Hat发布Konveyor AI：利用AI革新云应用现代化
Red Hat推出Konveyor AI 0.1版，结合生成式AI与静态代码分析，利用RAG技术加速遗留应用向云原生（如Kubernetes）的现代化迁移。该工具旨在简化复杂流程，通过VS Code扩展提升开发者体验，应对维护、扩展和集成挑战，推动企业敏捷性和创新。
驾驭AI鸿沟：理解推理与生成模型对战略至关重要
人工智能领域正快速演进。理解推理AI与生成AI的核心差异，对于企业制定有效的AI战略、选择合适的工具以及实现负责任的部署至关重要。本文探讨了两种模型的能力、局限性及战略意义。