<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>微回合架构 on AI内参</title>
    <link>https://neican.ai/tags/%E5%BE%AE%E5%9B%9E%E5%90%88%E6%9E%B6%E6%9E%84/</link>
    <description>Recent content in 微回合架构 on AI内参</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>zh-cn</language>
    <lastBuildDate>Tue, 12 May 2026 11:10:03 +0800</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://neican.ai/tags/%E5%BE%AE%E5%9B%9E%E5%90%88%E6%9E%B6%E6%9E%84/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>打破「回合制」枷锁：Thinking Machines 如何定义下一代 AI 人机交互范式</title>
      <link>https://neican.ai/insights/thinking-machines-ai--20260512111003791-0/</link>
      <pubDate>Tue, 12 May 2026 11:10:03 +0800</pubDate>
      <guid>https://neican.ai/insights/thinking-machines-ai--20260512111003791-0/</guid>
      <description>Thinking Machines 通过创新的「微回合」架构，彻底解决了传统 LLM 对话的延迟与感知隔离问题，实现了 AI 从离散回应到连续实时协作的重大范式转型。这一突破不仅预示着交互带宽将成为 AI 竞争的新维度，也标志着 AI 正在从不确定的生成工具转向可工程化的实时伙伴。</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
