内存关键词检索结果

三星提出了开发人工智能存储技术的战略计划

В Samsung представили стратегический план развития технологий памяти для ИИ

3D 架构必须解决内存性能、密度和功耗方面的限制。

Cohere Health 如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 将临床政策数字化

How Cohere Health digitizes clinical policies using Amazon Bedrock AgentCore

在这篇文章中,您将了解 Cohere Health 如何使用 AgentCore Runtime 的安全 MicroVM 隔离、通过 AgentCore Gateway 的统一工具访问、AgentCore 内存以及 Agent Skills 开放标准在 AgentCore 上构建多租户代理架构,以快速扩展保单数字化功能,同时保持透明度、版本控制和人工监督。

大脑锻炼的新科学

The New Science of Brain Workouts

Ariana Eunjung Cha,《华盛顿邮报》 曾经有一段时间,书店把整个书架都摆满了关于大脑健康的内容,尽管没有人真正这么称呼它。填字游戏集合。数独。内存...

我今天尝试从 Apple 购买 MacBook Air - 发货延迟了一个多月

I tried buying a MacBook Air from Apple today - shipping was delayed by over a month

苹果开始感受到全球内存短缺的影响,MacBook Air 的发货延迟了一个月或更长时间。

使用 Amazon Bedrock AgentCore Observability 优化生产代理

Optimizing production agents with Amazon Bedrock AgentCore Observability

随着您的 AI 代理从原型转向生产,挑战从让它们投入工作转变为保持它们快速高效。了解如何使用 Amazon Bedrock AgentCore Observability 和 Amazon CloudWatch 查找性能瓶颈并诊断长时间运行的代理会话中的内存问题。

编码代理不需要更大的上下文窗口 - 他们需要一个上下文编译器

Coding Agents Don’t Need Bigger Context Windows — They Need a Context Compiler

大多数编码代理将提示构造视为检索:收集更多文件,添加更多上下文,希望模型能够弄清楚。但这种方法很快就会失效。随着上下文的增长,不相关的代码会争夺注意力,当窗口填满时,智能体开始压缩自己的内存——通常是在任务中。看似“遗忘”的东西通常只是退化的环境。本文探讨了一种不同的方法:将提示构造视为编译器,决定保留什么、减少什么以及完全丢弃什么。编码代理不需要更大的上下文窗口 - 他们需要上下文编译器首先出现在走向数据科学上。

CERN 实验检测到宇宙原始物质的迹象

CERN Experiments Detect Signs of the Universe’s Primordial Matter

所有四项大型大型强子对撞机实验都发现了新的证据,表明氧气和氖气之间的碰撞可能会产生大爆炸后第一微秒内存在的极端物质状态。在大型强子对撞机 (LHC) 内部,相对较轻的氧原子核和氖原子核之间的碰撞可能会在 [...] 的最早时刻产生物质

2026 年您的手机真正需要多少 RAM?

How much RAM does your phone really need in 2026?

制造商不断在新手机中投入越来越多的内存,而我们才是为此买单的人。

构建代理 AI 的企业环境

Building the enterprise environment for agentic AI

对于企业来说,代理人工智能的承诺不仅仅是一个更好的聊天机器人。它是跨人员、业务工作流程、数据和系统端到端执行业务任务的软件代理。最适合运行代理的平台具有适当的 CPU 容量、弹性数据访问、策略感知工具的使用、可观察性、内存管理以及……

手机的 RAM 成本也更高 - 那么您实际需要多少?

RAM costs more for phones, too - so how much do you actually need?

制造商不断在新手机中投入越来越多的内存,而我们才是为此买单的人。

科学家构建了一种可编程芯片,可以根据命令减慢光

Scientists Built a Programmable Chip That Can Slow Light on Command

新技术能够在单个光子芯片内存储、延迟和控制光,在人工智能服务器和下一代光通信系统的低功耗光计算中具有潜在应用。光的移动速度足以传输大量信息,但当计算机需要保持、延迟或同步时,这种速度就会产生问题。

通过材料科学创新推进下一代人工智能

Advancing next-gen AI with materials science innovation

关于人工智能的讨论通常集中在算法、计算能力或对新半导体制造工厂和超大规模数据中心的巨额投资。但在每一项进步的背后,还有使它们成为可能的另一层创新:先进材料。每一代新一代人工智能技术都需要更强的处理能力、更多的内存、更高的能源效率,以及……