支付宝开放平台-开发者社区——AI 日报「2 月 27 日」

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1️⃣大模型「记忆断片」成历史！AI初创全新Zep系统，知识图谱破解上下文诅咒

新智元｜阅读原文

无论是ChatGPT还是Deepseek，随着大模型性能的提升，其能够处理的上下文也越来越长。但是，一旦超出上下文窗口的限制，大模型就需要重新开一个对话，如同「失忆」一般忘记之前交流的内容。然而，站在用户的角度，智能体应该能够记住之前的所有对话。

一家名为Zep AI的初创公司推出了为智能体打造的记忆层，通过回忆聊天历史，可以自动生成摘要和其他相关信息，使AI助手能够在不影响用户聊天体验的情况下，异步地从过去的对话中提取相关上下文。当前使用RAG的方法主要集中在领域知识和静态语料库上，即添加到语料库的文档很少发生变化。要使智能体的落地场景更加普遍，解决各种各样琐碎或高度复杂的问题，就需要访问大量的动态数据，比如与用户的交互、相关的业务数据以及世界知识。

Zep的开发者们认为，当前的RAG方法并不适合实现这一愿景；要想赋予智能体以动态、广泛的「记忆力」，需要让LLM驱动的智能体真正拥有存储部件。

具体来看，Zep可视为AI智能体的基本内存，由具有时间感知能力的知识图谱引擎Graphiti所驱动，可以摄入并综合结构化业务数据和非结构化的消息数据，并动态更新知识图，从而表征一个复杂、不断发展的世界。与其他知识图引擎相比，Graphiti的一个关键不同是具有时间提取和边失效过程，从而具备了管理动态信息更新的能力。

 

2️⃣500万TPM+20msTPOT，火山引擎用「AI云原生」重构大模型部署范式

机器之心｜阅读原文

本地部署自己的 DeepSeek-R1 固然是一种选择，但对绝大多数（尤其是规模较小的）企业和组织来说，这个选择并非最优，因为本地部署往往需要在技术、安全和运维等方面投入大量资金和人力资源。

哪家云服务商最有可能夺得这场竞赛的头筹，相信很多人都会不假思索地给出一个答案：火山引擎。原因不仅仅是火山引擎的性价比最高，更在于其能提供高速、可靠和安全的服务，保证企业能够稳健地在云上部署自己的 AI 模型和服务。就连 DeepSeek-R1 模型也非常认可火山引擎在 AI 模型部署上的优势。火山引擎的强劲表现已经得到了 SuperCLUE 和基调听云等多个第三方评测平台的认可，比如基调听云便在《大模型服务性能评测 DeepSeek-R1 API 版》中写到：「火山引擎在平均速度、推理速度、生成速度上表现最优，且可用性高达 99.83%，在 API 接入上首选推荐。」

火山引擎为什么能成为后发先至的云服务商？主要是得益于其为 AI 时代的云服务率先总结出了自己的方法论：AI 云原生。云原生（Cloud-Native）是指围绕云计算开发和部署应用的方法论，其核心目标是让应用更好地适应云环境的特性，实现高可伸缩性、弹性、可用性和自动化管理等优势。

2024 年 12 月，火山引擎成为了国内首个提出并实践「AI 云原生」的厂商。当时，火山引擎总裁谭待在 2024 冬季火山引擎 FORCE 原动力大会上表示：「我们认为下一个十年非常重要的事是计算范式从云原生进入到 AI 云原生的新时代。」火山引擎 AI 云原生的关注重心有了进一步的升级：从「以 GPU 为核心」转向了「以模型为核心」。火山引擎总结了以模型为核心的 AI 云原生基础设施的几大主要特征：1、全栈推理加速，并具有最佳工程实践；2、具有高性价比的资源和灵活部署模式；3、更高安全性保障大模型应用平稳运行；4、易用性好并且具有优良的端到端体验。

 

3️⃣AI 云计算巨头Snowflake CEO专访：DeepSeek是好模型，而ChatGPT是一款好产品

Founder Park｜阅读原文

 

DeepSeek 是否会对 OpenAI 造成威胁，模型从商品化产品转变为可持续产品套件的关键要素是什么？以及 Snowflake 在面对 NVIDIA 和 Databricks 的竞争时，如何创新？一些有趣的点：

1. DeepSeek 对 OpenAI 不形成威胁，因为它只是一个商品化的模型，而 ChatGPT 是一个完善的产品，它具有更持久的竞争力。
2. 我认为绝对有价值的地方在于那些拥有客户关系、提供明确价值，并且愿意快速拥抱 AI 以防止被颠覆者取代的公司。这就是我对 Snowflake 感到乐观的原因，因为我们是一个数据平台，帮助人们收集数据、理解数据、对数据进行分析，并在数据之上运行预测性工具（比如机器学习）。我认为 AI 是数据生命周期和数据访问的巨大加速器。
3. 创新不是一种选择，而是我们必须做的事情。相比 Databricks 这样的私人公司，我们是否面临更多限制？绝对有。他们可以大手笔收购业务，而不必担心自由现金流之类的问题。但这就是创新的意义所在——如何在限制条件下推动发展？某种程度上，DeepSeek 是另一个例子，说明拥有「富亲戚」并不总是好事。
4. 一家初创公司如果找到了产品市场契合点 (PMF)，就像一个活生生的、会呼吸的东西，这是一种魔法。Snowflake 是这种魔法的具体体现，通过复制很难创造出一个数据产品，你必须不断创新，钱买不到令人惊叹的基础模型，也买不到 Snowflake。
5. Stratechery 的 Ben Thompson 和 Nat Friedman 讨论 AI 泡沫是否是一个像 90 年代电信泡沫那样的「好泡沫」，后者最终为全世界铺设了光纤，让谷歌、Facebook 以及你和我都受益；还是说这是一个像早期互联网泡沫那样的「愚蠢泡沫」，烧掉了大量资金，试图为你送杂货，而我们不得不等 15 年才等到 Instacart 出现？
6. 如果你看 AI 领域，在企业端，尤其是在消费端，我不认为存在单一的入口。不过 ChatGPT 有可能正在成为那个入口。所以如果你是一个押注消费端的人，那么在模型的变体和专业化方面，我认为这将有利于现有的主导者，而现有主导者 100% 是 ChatGPT 和 OpenAI，其他模型的入口最终会变得分散。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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