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An intelligent code memory system that leverages vector embeddings, structured databases, and knowledge graphs to store, retrieve, and analyze code patterns with semantic search capabilities, quality
RWKV开源发布了 RWKV7-G1 1.5B 推理模型（Reasoning Model）。模型基于 World v3.5 数据集训练，包含更多小说、网页、数学、代码和 reasoning 数据，总数据为 5.16T tokens。其具备其它同尺寸模型不具备的推理能力和任务能力，同时还支持现实世界 100+ 种语言。 在实际测试中，RWKV7-G1 1.5B 模型的推理逻辑性较强，能够完成有难度的
企业 IM、在线客服、企业知识库 / 帮助文档、客户之声、工单系统、AI 对话、工作流、项目管理。 Docker 快速开始 方法一：克隆项目并启动docker compose容器，需要另行安装ollama，默认使用 qwen3:0.6b 模型 git clone https://gitee.com/270580156/weiyu.git && cd weiyu/deplo
Meta 又有新的动作，推出基于视频训练的世界模型 V-JEPA 2（全称 Video Joint Embedding Predictive Architecture 2）。其能够实现最先进的环境理解与预测能力，并在新环境中完成零样本规划与机器人控制。 Meta 表示，他们在追求高级机器智能（AMI）的目标过程中，关键在于开发出能像人类一样认知世界、规划陌生任务执行方案，并高效适应不断变化环境的
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