Co-Sight：基于多 Agent 动态规划与分层反思的下一代 AI 决策系统|龙蜥MeetUp
探讨了AI技术应用于复杂任务时，传统大语言模型（LLM）在动作决策和多步推理上的局限性。构建具备自主规划与动态纠偏能力的智能体系统成为关键挑战。中兴通讯介绍了其Co-Sight框架，该框架通过多Agent协同架构（Plan-Actor-Memory）实现任务降维，结合实时上下文精炼消除冗余，并依托分层反思系统生成奖惩信号以动态优化DAG执行路径。其核心创新在于关注点分离与闭环反思机制。在GAIA评测中，Co-Sight以72.73%综合得分超越Google DeepMind与OpenAI，在复杂多步任务（L2级）中稳定性显著领先。
Mooncake 大模型开源生态体系建设与产业应用实践|龙蜥MeetUp
介绍了大模型推理架构Mooncake。该架构通过创新的KVCache中心设计，显著提升了Kimi智能助手的推理吞吐和成本效率，已引起业界广泛关注。近期，清华大学与阿里云等多家企业宣布共建Mooncake项目，旨在构建高性能推理框架的开源生态。阿里云与清华大学共同探索了大模型资源池化技术的工业应用，推动推理实例共享与缓存池化层标准化，实现高效分布式资源解耦，提升大模型长上下文推理性能。目前Mooncake已在vLLM/SGLang等多个推理框架集成，并在多家企业落地。
阿里云服务器操作系统【镜像】怎么选择合适？
选择阿里云ECS操作系统需结合业务需求、技术栈及合规性综合评估。根据应用场景推荐Windows Server或Linux发行版，注意CentOS已停更，建议迁移至Alibaba Cloud Linux、Anolis OS等替代系统。同时考虑实例兼容性、成本及镜像来源，确保系统稳定与长期支持。
