新闻动态

什么是多模态知识图谱?医疗AI Agent如何用它提升临床信息处理能力博客 / 2026-06-26

什么是多模态知识图谱?医疗AI Agent如何用它提升临床信息处理能力

医疗AI Agent要真正进入临床辅助决策,不能只依赖单一文本信息。一份完整的患者档案包含病历文本、检验报告、医学影像、病理切片、基因测序数据等多种模态的信息。传统的知识图谱以文本和符号为主,难以覆盖这些多源异构的临床数据。多模态知识图谱通过整合文本、图像、结构化数据等多种模态的信息,为医疗AI Agent提供了更接近临床真实场景的知识底座。小宿智能搜索通过多格式内容读取和结构化输出能力,帮助医疗Agent处理PDF医学文献、临床指南、药品说明书、医学影像报告等多种模态的信息。

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小宿智能搜索 X Lemon AI: 共启智能体技术新纪元动态 / 2025-11-24

小宿智能搜索 X Lemon AI: 共启智能体技术新纪元

小宿科技旗下智能搜索与模型服务现已全面接入 Lemon AI 智能体平台,借助这一合作,AI应用将真正实现规模化落地。小宿科技致力于通过提供全球服务、灵活的开闭源模型切换以及成本优化,助力开发者和企业更高效地构建和部署智能体应用,推动智能体技术普惠化发展。

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小宿科技智能搜索升级全球服务——重塑智能搜索新纪元动态 / 2025-11-24

小宿科技智能搜索升级全球服务——重塑智能搜索新纪元

小宿科技全新升级的AI搜索全球服务,支持 30+ 语言和全球主要区域,帮助 AI 应用提供精准的语义理解和高效的数据获取。通过自研技术架构,解决信息过载和价值提取难题,提供秒级响应和高并发支持。简易接入和低延时确保企业快速实现 AI 应用,推动全球企业在 AI 时代高效链接世界知识,提升创新与业务转型。

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AI走进课堂:小宿科技发布AI教育解决方案动态 / 2025-11-24

AI走进课堂:小宿科技发布AI教育解决方案

教育乃国之大计,伴随着人工智能技术的飞速发展,“AI+ 教育”正成为推动教育领域深刻变革的核心引擎。小宿科技凭借在教育数字化领域的深厚积淀,结合前沿 AI 技术,推出了AI EDU 教育行业解决方案,致力于重塑教育生态、提升教学效率。通过智能拍照搜题、精准作业批改、教育 OCR 等创新功能,AI EDU 为教育的创新和发展带来了新动力,助力智慧教育的数字化转型和升级,推动教育走向更智能、高效的未来。

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再升级!小宿科技深度融合 DeepSeek+AI搜索,打造超级大脑动态 / 2025-11-24

再升级!小宿科技深度融合 DeepSeek+AI搜索,打造超级大脑

小宿科技推出 DeepSeek R1/V3 满血版API接口,结合深度思考与联网搜索,提供高效、智能的 AI 体验。通过实时查询、精准分析与多模态搜索,企业可轻松搭建智能问答、知识管理等应用,提升内容精准度与时效性,快速实现AI落地。

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小宿科技全面支持满血版DeepSeek模型!动态 / 2025-11-24

小宿科技全面支持满血版DeepSeek模型!

小宿科技全面支持 DeepSeek 满血版 R1/V3 模型,提供便捷的API调用和模型托管服务,帮助企业快速集成AI能力,推动智能化升级。通过低成本、高性能的解决方案,结合强大的搜索引擎和网络加速技术,小宿科技为企业提供高效、稳定的 AI 服务,致力于将前沿技术与行业需求深度融合,助力业务创新和快速发展。

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从“成本中心”到“效率引擎”:如何用弹性 GPU 云重塑 AI 研发 ROI博客 / 2026-01-27

从“成本中心”到“效率引擎”:如何用弹性 GPU 云重塑 AI 研发 ROI

在人工智能成为核心竞争力的今天,一个尖锐的矛盾困扰着众多企业的技术决策者:一方面,AI研发对GPU算力的渴求从未如此强烈;另一方面,巨额投入换来的计算集群,却常常在项目间歇期陷入沉寂。这种粗放的算力管理模式,不仅锁死了大量资金,更拖慢了创新的步伐。面对AI研发固有的不确定性与波动性,将算力从固定资产转变为可随时按需取用的弹性资源,已成为提升研发投资回报率、赢得竞争的关键。而专业的国内GPU云服务器,正是实现这一转变的核心引擎。

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当单个 AI Agent 不够用:多智能体系统如何分工协作攻克复杂业务流程?博客 / 2026-01-27

当单个 AI Agent 不够用:多智能体系统如何分工协作攻克复杂业务流程?

在智能自动化深入业务核心的今天,许多企业发现,依赖单一AI Agent处理端到端的复杂流程正面临瓶颈。无论是涵盖市场分析、方案设计、客户沟通与合同生成的To B销售流程,还是涉及需求解析、代码编写、测试评审与部署上线的软件开发周期,这些任务往往由多个专业环节串联而成,需要不同的知识背景与决策逻辑。单个能力再强的通用智能体,也难免在如此长链条、多模态、高要求的任务中顾此失彼,陷入效率与质量的矛盾。这促使一种更先进的架构范式走向前台:让多个具备专项能力的智能体像一支训练有素的数字团队一样,通过有序的分工与高效的协作,共同攻克单体智能难以解决的复杂业务问题。

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当 AI Agent 需要看图说话,多模态能力如何解决垂直行业的关键任务?博客 / 2026-01-27

当 AI Agent 需要看图说话,多模态能力如何解决垂直行业的关键任务?

在AI技术从实验室走向产业核心的进程中,一个关键瓶颈日益清晰。许多最具价值的商业决策,依赖于对混合形态信息的综合解读。财务报表中的趋势图表、工业质检中的高清图像、医疗诊断中的影像胶片,这些非文本信息是理解业务全貌的核心。 然而,依赖单一文本理解的AI Agent,在面对这些场景时存在天然的认知盲区。它无法执行“对比这两张医学影像的病灶变化”或“分析年报图表并预测趋势”等需要跨模态分析的指令。这导致智能体的应用被局限在文本交互层面,难以切入以视觉、听觉信息为关键输入的生产、审核与决策等核心业务流程。 因此,让AI Agent获得稳定、可靠的多模态理解能力,已不再是前沿技术的展示,而是其能否在金融、制造、医疗、内容等垂直领域创造实际商业价值的准入标准。这一能力的缺失,直接阻碍了智能体从对话工具向生产力工具的进化。

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