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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。

伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。

美团首个开源大模型Longcat-Flash-Chat发布即引发热议。它在部分benchmark上超DeepSeek-V3.1等，编程能力也出色。技术报告透露美团对大模型的理解，还有新发现，且性能好、训练效率高。

Google搜索兑现I/O上提到的AI搜索能力，上线AI mode、AI overview，目前部分结果中有广告。Reddit成谷歌AI首个受害者，其依赖谷歌流量且签有数据授权协议。而overview对利用browser use的Agent是利好。

目前行业探讨大模型的RSI时，常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风，而是提出极具现实意义的工程新路径，构建自进化智能体，让经验在网络流转，还以硬核数据证明其体系有效性。

Symbiosis Robotics放出机器人开卡丁车新演示，还推出Direct Perception Control（DPC）。它取消中间运动表示，让模型结合画面、任务和身体反馈直接算关节与手部目标，团队还整理15,010小时具身数据。

2026年7月27日，Moonshot AI开源全球首个3万亿参数级模型Kimi K3。它不仅参数量大，还在多领域表现出色，能与顶尖闭源模型媲美。其架构创新、训练独特、推理成本低，有望改变全球大模型格局。

企业接入通用大模型到业务系统，却发现它难以执行任务。九章云极在发布会上推出‘AI工厂’战略，通过训练工厂和Token工厂填平执行鸿沟，前者用强化学习造专业模型，后者让专业智能规模化流通。

Google AI Studio负责人Logan认为，大模型一年内将吞噬Harness，90%的Agent中间件公司最多存活12个月。创业公司应深耕垂直领域，Google用Anti - Gravity平台串联产品，推动智能体发展，且模型后训练潜力巨大。

当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。