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optimize_anything API：代码与配置优化终极指南2026

optimize_anything API：代码与配置优化终极指南2026

English Summary: optimize_anything is a declarative API that extends GEPA's LLM optimization capabilities beyond prompts to any text-representable artifact (code, configurations, agent architectures, etc.). It unifies three optimization modes (single-task, multi-task, generalization) under one interface, using Actionable Side Information (ASI) and Pareto-efficient search to outperform domain-specific tools across diverse tasks. 中文摘要翻译：optimize_anything是一个声明式API，将GEPA的LLM优化能力从提示词扩展到任何可表示为文本的工件（代码、配置、智能体架构等）。它在一个接口下统一了三种优化模式（单任务、多任务、泛化），利用可操作侧信息（ASI）和帕累托高效搜索，在多样化任务中超越特定领域工具。
AI大模型2026/2/27
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Fast GraphRAG高效AI检索框架详解：2026年成本节约指南

Fast GraphRAG高效AI检索框架详解：2026年成本节约指南

Fast GraphRAG is a streamlined, promptable framework designed for interpretable, high-precision, agent-driven retrieval workflows, offering significant cost savings and efficiency improvements over traditional methods. (Fast GraphRAG 是一个精简、可提示的框架，专为可解释、高精度、代理驱动的检索工作流而设计，相比传统方法提供显著的成本节约和效率提升。)
AI大模型2026/2/26
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摩根士丹利首次覆盖MiniMax：全球AI模型领导者2026年分析报告

摩根士丹利首次覆盖MiniMax：全球AI模型领导者2026年分析报告

Morgan Stanley initiates coverage on MiniMax with an 'Overweight' rating and HK$930 target price, positioning it as a 'global AI foundation model leader'. The report focuses on two key drivers: whether its model capabilities rank among global top-tier, and whether its revenue structure has elasticity for global expansion. The analyst believes MiniMax has entered the global SOTA model camp with comprehensive multimodal capabilities and highly scalable commercialization path. Revenue is projected to grow from $75M in 2025 to $700M in 2027, representing 9-10x expansion in two years. Valuation is based on 'technology determining revenue ceiling, globalization determining valuation system'. 摩根士丹利首次覆盖MiniMax，给出“增持”评级与930港元目标价，将其定位为“全球AI基础模型领导者”。报告核心关注两条主线：模型能力是否站在全球第一梯队，以及收入结构是否具备全球扩张弹性。分析师判断MiniMax已进入全球SOTA模型阵营，多模态能力完善，商业化路径高度可扩展。公司收入有望从2025年的7500万美元增长至2027年的7亿美元，两年实现9-10倍放量。估值逻辑基于“技术决定收入上限、全球化决定估值体系”。
AI大模型2026/2/24
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Cognee开源知识引擎：2024年构建AI动态记忆指南

Cognee开源知识引擎：2024年构建AI动态记忆指南

Cognee is an open-source knowledge engine that transforms raw data into persistent AI memory using vector search and graph databases, offering modular knowledge creation with Pythonic pipelines and support for 30+ data sources. (Cognee是一个开源知识引擎，通过向量搜索和图数据库将原始数据转化为持久的AI记忆，提供模块化知识创建功能，支持Pythonic数据管道和30多种数据源。)
AI大模型2026/2/19
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Qwen3混合思维AI大模型：2025年核心优势详解

Qwen3混合思维AI大模型：2025年核心优势详解

Qwen3 introduces hybrid thinking AI with powerful reasoning capabilities, supporting 119 languages and featuring MoE architecture for unprecedented efficiency. (Qwen3采用混合思维AI，具备强大的推理能力，支持119种语言，并采用MoE架构实现前所未有的效率。)
AI大模型2026/2/17
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HelixDB 2024指南：统一数据库平台如何简化AI应用开发

HelixDB 2024指南：统一数据库平台如何简化AI应用开发

HelixDB is a unified database platform that combines graph, vector, KV, document, and relational data models to simplify AI application development by eliminating the need for multiple specialized databases and application layers. (HelixDB是一个统一的数据库平台，集成了图、向量、键值、文档和关系数据模型，通过消除对多个专用数据库和应用层的需求，简化AI应用开发。)
AI大模型2026/2/17
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Zvec轻量级向量数据库2024指南：超高速进程内检索

Zvec轻量级向量数据库2024指南：超高速进程内检索

Zvec is a lightweight, in-process vector database designed for high-performance semantic search, featuring a simple Python API and supporting applications like RAG, image search, and code search. (Zvec是一个轻量级、进程内向量数据库，专为高性能语义搜索设计，提供简单的Python API，支持RAG、图像搜索和代码搜索等应用。)
AI大模型2026/2/16
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RAG系统优化指南：查询生成与重排序实战策略2024

RAG系统优化指南：查询生成与重排序实战策略2024

After 8 months building RAG systems for two enterprises (9M and 4M pages), we share what actually worked vs. wasted time. Key ROI optimizations include query generation, reranking, chunking strategy, metadata injection, and query routing. 经过8个月为两家企业（900万和400万页面）构建RAG系统的实战，我们分享真正有效的策略与时间浪费点。关键ROI优化包括查询生成、重排序、分块策略、元数据注入和查询路由。
AI大模型2026/2/16
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