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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。
Ashpreet 现在是 Agno 的创始人，以前在 Airbnb、Facebook 做过工程。Scout 是 Agno 新推出的开源项目，定位是「上下文智能体」——一个能在 Slack、Google Drive、Linear 里自由穿梭、替你把碎片化知识拼起来的 AI Agent。
来自西湖大学、浙江大学、西湖机器人等机构的研究团队提出了一种以运动（Motion）为中心的全新双向时空推理框架 HiF-VLA。抛弃冗余的像素级输入，HiF-VLA 巧妙提取低维紧凑的 Motion 向量作为动态先验，在一个创新的「联合专家」模块中，同步完成未来视觉运动的预测与高精度动作序列的生成。
RAG 系统上线后答案出错，绝大多数团队的第一反应都是换更贵的模型、反复调试 prompt。
jina-embeddings-v5-omni正式发布，我们把 v5-text 向量模型的能力延伸到图像、音频和视频。文本侧不变，v5-omni 产出的文本向量与 v5-text逐字节一致，无需重建任何已有索引。
前几天在 Milvus 社区，一位做以图搜图的朋友提了一个问题：
Google悄悄干了一件大事——Gemini Embedding 2正式进入GA阶段，成为Gemini API中第一个原生多模态embedding模型。它能把文本、图片、视频、音频、PDF文档全部映射进同一个统一向量空间，支持100多种语言。
做 RAG 多跳问答的朋友，应该没有人还没被图数据库PUA 过。
做 RAG 的团队，基本都会在多轮对话上吃过亏。
AI产品、生态协同双升级，中兴通讯交出战略升级满新答卷。