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AI原生数据库的思考

文章围绕AI原生数据库展开,分析企业应用大模型的问题,指出AI场景驱动数据库新工作负载。探讨AI数据库变与不变、实现路径,介绍原生混合搜索、现代数据架构、数模融合等,还提及seekdb的发布、定位、优势与不足。

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官方文档翻译:Nano Banana Pro 终极开发指南

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2.1K star!在终端里丝滑写Markdown,这款平替神器绝了!

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Dexmal原力灵机开源Dexbotic,基于PyTorch的一站式VLA代码库

Dexmal原力灵机推出基于PyTorch的开源视觉-语言-动作模型(VLA)代码库Dexbotic,面向具身智能研究者。其架构含三大核心组件,有五大特征,还推出开源硬件,未来将持续投入生态建设。

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LangChain 不看好 OpenAI AgentKit:世界不需要再来一个 Workflow 构建器

OpenAI发布工具集AgentKit,含可视化画布Agent Builder。LangChain创始人Harrison Chase锐评,市场不需要这种可视化工作流构建器,因其不是真正的Agent构建器,且面临高低复杂度问题挤压。

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Anthropic发文章阐述上下文工程,指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程,探讨了其与提示工程区别、重要性,给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。

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把AI装进数据库:PostgresML和Korvus的新思路

当下机器学习应用开发流程复杂,开源数据库Postgres带来惊喜。PostgresML团队让AI模型跑在数据库中,介绍了PostgresML和Korvus两个关键项目,二者结合降低复杂度,让‘在SQL里跑AI’成工程现实。

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