智能AI
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立场：是时候通过自我演进的操作系统层来虚拟化基础模型了
摘要
arXiv:2609.19203v1 Announce Type: new Abstract: AI applications have shifted from single, monolithic foundation models (FM) to compound agentic systems. Yet today's stacks remain fragmented: even as p...
and
the
when
FMOS
applications
systems
memory
that
arXiv
2609
2026-09-18
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Suparna Bhattacharya, Tarun Kumar, Cong Xu, Satish Kumar Mopur, Jiahao Li, Ashish Mishra, Aalap Tripathy, Annmary Justine Koomthanam, Martin Foltin, Ian Foster
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arXiv:2609.19203v1 公告类型：新 摘要：人工智能应用已从单一的整体基础模型 (FM) 转向复合代理系统。然而，当今的堆栈仍然支离破碎：即使协议（例如 MCP、A2A）简化了工具/代理连接，每个框架都嵌入了状态、内存、预算和护栏的隐式运行时，导致行为不可移植且治理脆弱。它反映了操作系统之前的计算，当时每个程序都重新实现了基本服务。本立场文件认为，该领域现在需要一个基础模型操作系统（FMOS）——一个虚拟化 FM 交互的系统层，类似于虚拟机抽象物理硬件的方式，为应用程序提供专用、值得信赖的 FM 实例的错觉，并具有有效无限的功能。在内部，FMOS 协调跨内存层、模型选择和资源分配以及验证和策略执行的知识。就像人脑在快速直觉和缓慢思考之间切换一样，FMOS 学习何时进行干预、何时让推理直接进行，并根据操作经验不断调整其策略。
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