一、核心定位 函数调用 API(SDK 形式),非 HTTP 接口。 传统匹配只有"命中 / 不命中"两态,仅做精确倒排。 Agent 从 root 开始逐层或多层下钻,每次可以一次跳...

存储、连接、检索与深度学习的生物学原型 导读 人类大脑实现高效、鲁棒的"模糊记忆",并非靠计算机式的"地址—数据"存取,而是由几个互相支撑的机制共同构成: 分布式表征——记忆以何种...

一、设计理念与理论基础 1.1 类比：生物脑 vs 计算机 vs LLM 生物脑/人脑的核心组成要素：逻辑能力、长期记忆、短期记忆。 组件 计算机类比 LLM 对应 ...

只是一个上下文助手-Agent工程化 我们知道当前不管是Code、Cowork 以及 比较火的OpenClaw 等助手类的Agent，不外乎两个特点 所有的自洽和逻辑都只能维持在当前的上...

1. 最底层的“目标函数”：生存与节能 (Survival & Energy Efficiency) 生物脑的一切高级功能都服从于这个终极指令。大脑只占人体重量的 2%，却消耗了 20% ...

神经元 可以被输入激活，激活后可以激活其他的连接的神经元 记忆区神经元 大部分时间是静息状态 逻辑推理神经元 视觉识别、语音识别，皮肤传感器等，人脸识别等等...

背景 适应未来的AI计算需求 存储足够量的权重，但是明显的热点内容访问 强动态性，大范围、多次的随机动态访问 节能、低带宽需求，高效率数据流 低延迟 软件定义硬件...

面临的问题 多种类型的硬件单元需要进行同步 不确定的循环次数 N to N的同步需求 无缝的同步，无缝的并行 频繁的同步需求，频繁的状态pulling，低latency 灵活的抽...

卷积天然的数据复用度是Dot的9倍，对于芯片的压力更小 算力缩放是一个非常重要的问题，涉及架构各代之间的稳定性，保护客户的价值 L1/L2/L0 怎么支持reshape或者swizzel...

要求 需要设计一个健壮的系统，流程化，体系化，理论支撑 多层级的架构，层级解耦，独立迭代，不断增强 尽量端到端 本质上需要的能力和处理流程 语义解析，对“输入”的自...