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OceanBase开源AI原生数据库seekdb,它统一处理多种数据,解决AI开发者难题。文章分享上手体验,介绍其优势、适用场景、玩法,还给出基于它实现智能搜书应用的教程。
AI看不懂的色盲测试背后,藏着一场像素与诗意的战争。
作者和同事测试AI色盲测试图,多模态模型Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5等纷纷答错,仅GPT 5.2 Thinking答对且靠代码作弊。研究发现,AI看图断章取义,缺乏人类的“格式塔”能力。
刷榜自动驾驶语义场景补全!北大新作:高维度、高密度 | AAAI'26
北京大学彭宇新教授团队提出视觉语义场景补全方法HD² - SSC,通过高维度语义解耦和高密度占用优化,解决现有技术维度与密度差异问题,在两自动驾驶数据集上取得最优性能。
钉钉DeepResearch, 0.008元/1k Token击穿地板价
阿里为7.5亿钉钉用户推出Dingtalk - DeepResearch,解决企业办公AI化痛点。系统采用“三横一纵”架构,有多阶段强化学习等三种解法及DingAutoEvaluator纵向飞轮,实现模型自进化、自纠错。
CrowdStrike联手Meta发布AI安全基准,让AI在真实网络攻击中证明自己
美国网络安全巨头CrowdStrike与Meta在Fal.Con 2025大会联合推出开源基准测试套件CyberSOCEval,旨在评估AI大语言模型在真实SOC环境下的网络安全能力,它源于Meta之前框架,开源供全球开发者使用。
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。
蚂蚁集团发布KAG-Thinker,多跳问答慢思考,医疗领域拿下87分
在LLM问答领域,多跳问题存在局限性。蚂蚁集团发布KAG - Thinker,它是基于KAG框架的模型,能解决复杂问题的逻辑连贯性和上下文一致性。还介绍了其工作原理、示例、医疗应用及稳定性表现。
OpenAI 董事会主席:「按 token 计费」大错特错!市场终将选择「按成果付费」
OpenAI 董事会主席 Bret Taylor 参与访谈,探讨创业者在 AI 浪潮中的机会。他将 AI 市场分为三条赛道,认为基础模型创业难,应用 AI 是生路,长尾 Agent 公司或取代 SaaS,商业模式应转向按成果付费。
仅用1/9的token拿下SOTA,用LLM当知识路由:全新RAG框架DeepSieve
大语言模型遇「最新」或「垂直领域」知识易出错,传统RAG做法有痛点。全新RAG框架DeepSieve把LLM当知识路由器,四步筛选信息,实验精度高、成本低,消融实验明确各模块价值,还有救场案例。
ScreenCoder:视觉-代码对齐新范式,为多模态程序合成开辟道路
前端开发中UI转代码耗时易错,现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架,通过三阶段分工协作实现代码生成,还构建数据引擎推动VLMs进化,实验表现出色,为多模态程序合成开辟道路。