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Swiggy 内部 AI 助手升级：Text-to-SQL 不够用了，Agent 开始接管数据分析

Swiggy 推出基于生成式 AI 的 Text-to-SQL 助手 Hermes V3，运行在 Slack 中。它解决了旧版本问题，通过向量提示检索等升级，将 SQL 生成准确率从 54% 提至 93%，还增加会话记忆、解释层，与现有体系深度整合。

谷歌发布首个原生全模态 Embedding 模型 Gemini Embedding 2，将文本、图、音视频及 PDF 融于统一向量空间，实现跨模态检索，降低架构成本，赋予 AI 连贯「记忆」，是重塑 AI 基建的里程碑。

文章聚焦多模态长文档视觉问答，介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案，引入‘分层索引 + 多粒度检索’，设计双索引建模相关性与依赖，用互补策略实现证据互补。

文章介绍 PolarDB Supabase Edge Functions，它是为全栈应用打造的边缘计算方案。提供 CLI 和 Studio 两种开发方式，补全开源版缺失的管理后台，让企业能兼顾功能与控制力，还提及数据库原生多模态智能检索方案。

在AI驱动智能商业时代，传统搜索系统难满足需求，AI检索系统又面临数据搬运和工具链割裂难题。本文提出用原生SQL实现多模态智能检索，基于PolarDB融合AI引擎，通过SQL调用服务，无需迁移数据与搭建独立服务。

本文继续介绍MindsDB这款开源AI数据引擎，阐述知识库与混合检索应用，如创建向量索引、语义检索、多源混合检索等；还提及RAG与数据智能体，包括构建RAG管道和配置Data Agent；最后给出应用建议，称其适合复杂企业环境。

上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO，它基于离散扩散建模，打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型，它解决了生成慢、质量受限等问题，在多项评测中夺魁。

复旦大学等机构联合发布高精度多模态数据集Real - IAD D³，提出多模态融合检测方法D³M，成果被CVPR 2025收录。该数据集含多类数据，提升检测性能，此前相关工作也被CVPR 2024收录。

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。

火山引擎原动力大会发布豆包大模型1.6，它是国内首款多模态SOTA模型，支持256k上下文长度。实测中它解答高考数理化带图大题表现出色，还具备图像识别、视频理解、GUI操作等能力。此外，火山引擎还推出系列工具和平台助力企业。