「跨模态检索」共找到 315 篇相关文章
一条SQL管理向量全生命周期，让AI应用开发更简单
在大模型驱动的AI浪潮中，向量在AI应用开发中至关重要，但开发者面临技术栈分裂等隐形成本。PolarDB IMCI提出解决方案，在数据库内核集成向量索引与Embedding能力，用一条SQL管理向量全生命周期，降低开发和维护门槛。
让龙虾看懂屏幕！谷歌多模态新成果，文本图像视频音频进同一空间
谷歌发布首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2，将文本、图像、视频、音频和文档映射进同一嵌入空间，支持多模态混合输入，为AI Agent“看懂”世界提供关键基础，已展开公测。
开源版AlphaXIV
开源版AlphaXIV可实现与arXiv论文智能对话，打破传统文献阅读壁垒。它利用微软Markitdown转换PDF，用MiniRAG索引内容，借助Google的Gemini API对话，还介绍了功能、问答流程、安装使用等。
Karpathy又封神！掀翻RAG，把你的笔记变成第二大脑
前OpenAI创始成员Andrej Karpathy提出让大模型把笔记「编译」成持续生长的活Wiki，替代RAG。他将笔记当源代码，LLM当编译器，实现知识结构化。此方案降低维护成本，解放人类注意力。
别错过，Clawdbot（Moltbot、OpenClaw）爆火之后，我找到啦 700+ 的技能包～～～
awesome-openclaw-skills是VoltAgent在GitHub维护的「OpenClaw Skills精选清单」，收录700+社区构建的OpenClaw技能，按场景分类，方便安装使用。还介绍了安装方法和技能分类。
多模态BUG修复新SOTA：慕尼黑工大GUIRepair登上SWE-bench Multimodal榜单第一
自动化修复软件缺陷是长期目标，多模态问题修复受关注。慕尼黑工业大学团队提出GUIRepair，融合APR与GUI Testing知识，登上SWE - bench Multimodal榜单第一，为多模态软件自动修复开辟新路。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家齐聚，揭秘 AI 记忆、RAG 演进与自我进化的工程实践 | AICon
2025 年构建复杂 AI 系统面临记忆缺失、检索瓶颈、认知固化等系统工程挑战，Context Engineering 是关键。AICon 北京站邀金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家，分享上下文工程技术实践。
AI的七窍打通了！谷歌发布Gemini Embedding 2原生多模态嵌入模型
谷歌发布Gemini Embedding 2新型基础架构，将文字、图像等数据整合到统一维度，终结旧工作流。该系统赋予机器五维感知，建立跨媒介沟通语言，提升运行效率，在多场景有应用潜力。
NotebookLM 平替来了：开源自托管的 Open Notebook，把资料留在自己电脑里
Open Notebook 是开源自托管项目，是 NotebookLM 平替。它解决了资料隐私、模型选择、可扩展性问题，有多种实用功能，提供两种 5 分钟上手方式，适合资料敏感、折腾模型及程序员等人群。