用8年时间将向量数据库做到极致后,我们为何又推出了Vector Lakebase?
用8年时间将向量数据库做到极致后,我们为何又推出了Vector Lakebase?在这些场景,一个集合也许一个月只被查询几次,运行时间不超过5小时,用户也并不需要为此投入向量数据库级别的资源建设,让高性能资源一个月时间里有715小时都被浪费。相应的,成本也就成了这一场景下的优先考量要素。而解决这一问题,也是我们选择在近期推出Vector Lakebase 产品的初心所在。
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在这些场景,一个集合也许一个月只被查询几次,运行时间不超过5小时,用户也并不需要为此投入向量数据库级别的资源建设,让高性能资源一个月时间里有715小时都被浪费。相应的,成本也就成了这一场景下的优先考量要素。而解决这一问题,也是我们选择在近期推出Vector Lakebase 产品的初心所在。
三年净利缩水近85%。
DeepSeek研究员陈德里,在个人博客更新一篇研究综述论文。用的是他自己的技能DeliAutoResearch,DeepSeek-V4-Pro研究和写作,GPT-Image2画图。论文共迭代6次(V1:4 次,V2:1 次,V3:1 次),总耗时6天,进行了约108轮Agent调用,消耗64.8万token,写了2234行LaTeX代码。
同一周,Anthropic联创和DeepMind掌门同时预警!2028年AI递归自我改进概率超60%,2030年AGI或全面降临。100倍于工业革命的冲击波,正全速砸向全人类。
Telegram 创始人 Pavel Durov 宣布:Bot 现在可以直接和其他 Bot 对话。更关键的定义是——自主 Agent 从此拥有了一个「人类可旁观」的原生通信层。Bot API 10.0 早在 5 月 8 日就已落地,Durov 用一条帖子把它重新定义为 AI 基础设施,13 万人围观,2300 人点赞。
哪个铲屎官不想在自己的小猫小狗发出声音时,听懂它到底想说什么;或者是让它们听懂人类的语言。 杭州一家名为「萌小译」的公司最近推出了一款产品,800 块就能实现我们和宠物之间的双向翻译,并且准确率达到了
英伟达世界动作模型 DreamZero 训练一次要烧 8 张 H100 整整 25 天,RLinf 从算子融合到 I/O 全链路系统级重构,把训练吞吐拉高近 4 倍——1 个月的活,1 周就能干完。
SpaceX 2025 年全年营收是187 亿美元。这是这家火箭公司用了 23 年积累下来的成果——从 2002 年创立,到把猎鹰 9 号变成最可靠的运载火箭,再到星链卫星互联网,23 年换来的年收入数字。然后 Anthropic 来了一份合同:每年 150 亿美元。
前脚OpenAI刚把Erdős 80年猜想推翻,数学家们的惊呼声还没落地。紧接着,Google DeepMind发布了一个全新AI数学智能体——AlphaProof Nexus。它一出手,就干掉了9道悬而未决几十年的Erdős开放问题。其中最古老的那个,悬了整整56年!
我悟了,DeepSeek V4系列发布1个月,价格屠夫的本色这才刚刚发力啊!