「向量数据库」共找到 206 篇相关文章
从云原生到 AI 原生：模型引发的新一代基础设施构建
本文整理自蚂蚁集团余锋在2025年QCon上海站的分享。回顾基础设施从云计算到AI原生的演进，指出模型成新数据库，基础设施围绕其构建，还探讨了Agent体系影响、通智一体趋势及面临的挑战与机遇。
LLM驱动的威胁情报提取框架，从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击，需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具，通过LLM上下文学习等增强，能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式，还可转化成Sigma，在测试中表现优异。
谷歌MCP Toolbox for Databases拆解：助你快速构建数据访问智能体的神器
企业Agent运行常需访问数据库，但会遇到工程问题。本文详解谷歌开源项目MCP Toolbox for Databases，介绍其概念、好处、使用方式，还展示安装、配置、启动过程及不同模式下使用方法，兼具安全管控与可观测性。
通过查看GPU Assembly分析CUDA程序
文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例，对比普通和向量化版本，通过查看SASS代码，解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。
Notion CEO Ivan Zhao：好的 AI 产品，做到 7.5 分就够了
Notion CEO Ivan Zhao 在播客采访中分享打造 AI 产品的观点。他认为 Notion 整合 SaaS 成生产力工具，数据库是核心。好产品做到 7.5 分即可，构建 AI 产品像“酿啤酒”，知识工作领域 Agent 未真正出现。
CJA|西工大林海涛、张伟伟等：关联函数学习：适用飞行器外形泛化的稀疏气动数据重构方法
本文提出关联函数学习（SFL）方法，通过符号回归挖掘气动力系数复合函数表达式，实现非线性气动数据稀疏重构与状态外推。用少量样本构建数据库，误差 1%-5%，比 Kriging 法样本量减超 90%。
谷歌的DeepSeek时刻：LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态，产生幻觉，超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统，阐述Agent记忆四层演化及每层问题，推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
夸克高考，背后藏着的其实是垂类场景「深度研究」方法论
夸克早在2019年就提供高考志愿填报服务，今年推出“志愿报告”功能。其“志愿报告”Agent已生成超1000万份报告，采用PDCA模式给出指导。夸克构建可信度体现在数据库和自研模型上，还降低了幻觉率。
卧底房产AI三天后，我发现地产圈的「信息差」，正被这样一铲到底！
文章测评房产AI工具CRIC深度智联，让其与OpenAI、Google、Anthropic旗下通用AI比拼写地产研报。结果显示，CRIC以独家行业数据库实现降维打击。此外，它还有普通和专业两版，适用不同人群，也指出AI有边界。