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MOSS-TTS 教程：自托管语音生成，先把延迟、显存和授权边界讲清楚

语音 AI 的 demo 通常都很好听。真正落地时，问题才冒出来：长文本断句不自然，显存吃紧，首包延迟高，声音克隆授权不清楚，多说几分钟后情绪和音色开始飘。 MOSS-TTS 是开源语音生成模型家族，覆盖长文本语音、多说话人对话、声音设计、环境声和实时流式等方向。它适合想把 TTS 放到本地或自托管环境里的团队。 但语
MOSS-TTS 教程：自托管语音生成，先把延迟、显存和授权边界讲清楚
作者：Administrator
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标签： #AI

Chandra OCR 教程：复杂 PDF 进 RAG 前，先把版面和表格处理干净

做 RAG 时，很多人把注意力放在向量库和模型上，却忽略了最前面的文档解析。PDF 里的表格错位、公式断掉、页眉页脚混进正文，后面检索再强也救不回来。 Chandra OCR 适合处理这类硬文档：复杂表格、表单、手写、多语言、数学公式、版面结构。它能把文档转成 Markdown、HTML 或 JSON，并保留更详细的
Chandra OCR 教程：复杂 PDF 进 RAG 前，先把版面和表格处理干净
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TOON 教程：把 JSON 数据喂给模型前，先把 token 账算明白

很多人做 AI 应用时，第一反应是把业务数据直接塞成 JSON。简单、通用、模型也能读，看起来没毛病。 但一到真实场景，账就不太对了。订单列表、埋点日志、知识库片段、搜索结果、用户画像、商品属性，全都用 JSON 喂给模型，会浪费大量字段名、括号和重复结构。上下文窗口再大，也不能这么霍霍。 TOON 的价值就在这里。它
TOON 教程：把 JSON 数据喂给模型前，先把 token 账算明白
作者：Administrator
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IBM Granite 4.1：小模型路线没输，输的是粗糙训练

IBM Granite 4.1 的发布，很适合给开源模型圈泼一点冷静水：小模型路线没有输，输的是粗糙训练和粗糙定位。 Granite 4.1 是 3B、8B、30B 的 dense decoder-only 模型家族，训练管线包含约 15T tokens、多阶段预训练、长上下文扩展、监督微调和多阶段强化学习。更关键的是
IBM Granite 4.1：小模型路线没输，输的是粗糙训练
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Google 第八代 TPU 分成两条线：Agent 时代的算力不再只拼大

Google 第八代 TPU 分成 8T 和 8I 两条线，这件事比单纯“新芯片更强”有意思。 过去讨论 AI 算力，大家很容易只看峰值、参数、集群规模。到了 Agent 时代，负载变复杂了：有长时间训练，有大规模推理，有低延迟交互，有多轮工具调用，还有大量上下文读写。所有任务都用同一种算力形态硬扛，成本会很难看。 #
Google 第八代 TPU 分成两条线：Agent 时代的算力不再只拼大
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OpenAI 上 AWS：模型独家时代开始松动了

OpenAI 模型、Codex 和 Managed Agents 进入 AWS，表面看是一次渠道扩展；往深一点看，这是 AI 云生态的一次松动。 过去两年，大模型公司和云厂商的关系很像“强绑定”：谁投钱、谁给算力、谁拿优先分发权。企业采购时也被这种绑定影响，想用某个模型，往往要进入某个云的生态。 现在 OpenAI 出
OpenAI 上 AWS：模型独家时代开始松动了
作者：Administrator
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Sentrux：AI 写代码不能只看 diff，还要有架构传感器

AI Agent 写代码最容易让人上头。头几天，功能像开闸一样往外冒；再过几天，项目里开始出现幻觉函数、错位依赖、循环引用、God 文件。不是模型突然变笨了，而是代码库本身开始失去结构。 Sentrux 值得看的地方，不是又多了一个静态分析工具，而是它试图给 Coding Agent 补一个反馈器官：在 Agent 动
Sentrux：AI 写代码不能只看 diff，还要有架构传感器
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YourMemory：Agent 记忆不是越多越好，还要会遗忘

Agent 记忆经常被说成“越多越好”。这话只对了一半。记得越多，确实更像一个长期助手；但如果旧事实、错误偏好、过期项目状态一直留着，Agent 也会被记忆带偏。 `YourMemory` 有意思的地方，是它把“遗忘”也放进了 Agent 记忆系统。 仓库地址：sachitrafa/YourMemory ## 记忆不是
YourMemory：Agent 记忆不是越多越好，还要会遗忘
作者：Administrator
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Databricks AI Dev Kit：让 Coding Agent 真懂你的湖仓平台

让 Coding Agent 写普通 Web 代码已经不新鲜了。难的是让它进入一个复杂数据平台：Spark、Unity Catalog、Jobs、MLflow、Model Serving、权限、表结构、流水线规范全都在场。 `Databricks AI Dev Kit` 解决的是这个问题：给 Claude Code、C
Databricks AI Dev Kit：让 Coding Agent 真懂你的湖仓平台
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Xyne：企业搜索别再让 Agent 翻聊天记录

企业里最浪费时间的动作，可能是找东西。文件在 Drive，决策在 Slack，需求在 Jira，线索在邮件，代码在 GitHub，最后每个人脑子里还有一份“只有我知道”的隐性地图。 `Xyne` 盯上的正是这个问题：给工作场景做一个开源的 AI 搜索与问答引擎。 仓库地址：xynehq/xyne ## 它不是普通知识库
Xyne：企业搜索别再让 Agent 翻聊天记录
作者：Administrator
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