Agentic LLM
-
北大清华联手DeepSeek突破Agentic LLM推理瓶颈！DualPath双路径KV缓存加载方案实现1.87倍吞吐提升
关键词： Agentic LLM、KV缓存、PD分离、存储I/O、负载均衡 近年来，大型语言模型（LLM）的应用形态正在发生深刻变革。早期的LLM主要扮演聊天机器人的角色，交互回合有限，上下文相对较短。然而，随着技术的发展，LLM正迅速演变为能够自主规划、调用工具、解决实际任务的智能体（Agent）系统。这类系统通过多轮交互与环境（如代码解释器、浏览器、终端…
-
DeepAnalyze：首个面向数据科学的Agentic LLM，开启自主数据智能新纪元
在数据爆炸式增长的时代，如何从海量信息中高效提取价值，一直是数据科学领域的核心挑战。传统的数据分析流程通常需要数据科学家手动完成数据清洗、特征工程、模型构建、可视化呈现等一系列复杂步骤，这不仅耗时耗力，也对从业者的专业能力提出了极高要求。近期，中国人民大学与清华大学联合研究团队推出的DeepAnalyze系统，通过创新的Agentic LLM架构，为这一难题…
-
DeepAnalyze：首个面向自主数据科学的Agentic LLM，开启数据科学范式变革
近日，来自中国人民大学与清华大学的研究团队联合发布了DeepAnalyze，这是全球首个面向自主数据科学的agentic LLM（大型语言模型）。该模型的发布在学术界和工业界引发了广泛关注，一周内即在GitHub上获得超过1000个星标，社交媒体浏览量突破20万次，标志着数据科学领域向智能化、自主化迈出了关键一步。 DeepAnalyze-8B的核心突破在于…
