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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。

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。

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。

英伟达推出受DNA结构启发的Helix并行技术，能解决大模型处理长任务时的卡顿问题，提升上下文长度、并发能力并降低响应延迟。不过也有人认为其技术与实用性有差距。

这个周末，OpenAI与Anthropic两大AI巨头在数学前沿短兵相接。先是OpenAI用未发布模型Astra证明10项数学成果，不到24小时，Anthropic的Fable复现了其中5项。AI解难题成本降低，成果验证成新考验。

LeCun 在播客称「通用智能」不存在，引发广泛讨论。Google DeepMind 掌门人 Hassabis 引用该帖硬刚，认为人类大脑和 AI 基础模型近似图灵机，有通用性。LeCun 回应强调这是数学事实，双方分歧反映对 AGI 发展路径的不同判断。

Ropedia刘子纬指出，当前物理AI面临差距，下一阶段需Scaling人类物理世界的经验。Ropedia构建真实世界经验引擎，形成经验飞轮，目标是打造能看见、记住、想象并行动的模型。

RADAR是鹏城实验室与中大hcp实验室为具身智能领域设计的评测基准，解决现有评测体系三大缺陷，通过创新设计揭示模型不足，为研究者提供方向，推动具身智能实用化。

大语言模型发展中，上下文长度成关键瓶颈，主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》，提出可切换注意力框架，为长上下文研究提供新思路。

AI Coding发展迅猛，前阿里P10毕玄所在公司决定将技术岗位统一为Agent工程师，不再按技术栈划分。以前按技术栈分工模式合理，但现在程序员需适应变化，不然会被边缘化。