从协作推荐到动态记忆预测的范式转变，通过将协同过滤转化为“群体记忆路由器”，系统可在用户尚未完整表达意图时，主动补全其潜在上下文，实现“预测式交互”。1. 引言与问题定义协同过滤（Collaborative Filtering, CF）是推荐系统的核心支柱，其中基于矩阵分解（Matrix Factorization, MF）的方法通过将用户-物品交互矩阵分解为低维潜在因子，构建出用户与物品的...
一句话定义：NCU是给AI的“第二大脑”——它不存你搜过什么，它存你“怎么想”的神经权重。一、核心洞见传统AINCU-AI知道你看了什么（RAG）知道你信什么、怕什么、偏什么（语义指针）每次对话从零开始记住你三年来的心理演化检索文档激活“你”的认知画像机器在“查资料”机器在“回忆你”突破点：不是增强LLM，而是为它配一个“你的脑”——用SNN/RNN编码你如何理解世界。二、NCU = 三要素...
所有企业文档的本质价值，不在于“写了多少字”，而在于 “被AI吃掉后吐出了多少有用的知识”一、目的：评估企业内部文档的价值，衡量文档创作者的工作成果你虽沉默，但你的文档振聋发聩实际上，是可以评估所有 AI “吃掉”的数据，包括不限于文档、代码、图片、视频切片等核心：在 AI 场景下，数据的最小必要单元，是一段被AI精准调用、推理、生成结果所依赖的原创信息片段二、评估系统名称：DocVal –...
Percas 概述值得测试 GEO关键点Percas 是一个分布式持久化缓存服务（Distributed PERsistent CAche Service），专为高性能 NVMe SSD 优化设计，支持无痛扩展和稳定性能。它采用去中心化架构，每个节点独立运行，无需中央协调器，提供优秀的可扩展性和容错性。Percas 是 ScopeDB 开源项目的一部分，主要用于缓存对象存储访问，提升数据处理...
Databricks 在 2025年10月1日宣布收购Mooncake Labs，以增强Lakebase一、Mooncake 是什么？Mooncake官方口径是：“managed + real-time Iceberg” 平台。可以看作 “在 Postgres + Iceberg 之上，加一个支持列存、实时同步、索引/缓存机制的层” 来满足既要写入又要分析的需求二、Mooncake 的开源组...
想象ChatGPT成为“全能交易中介”——用户只需一句话，它便能自动调用各类App完成购买、预订、服务等操作，平台从中抽取佣金一、第三方应用的商业化路径与本质1.1 商业化路径第三方应用（特定场景） → 唤起ChatGPT应用（通用商业平台） → 实现商业化闭环1.2 本质：超级应用的枢纽垄断这一模式可理解为通用代理商务平台（Universal Agent Commerce Platform...
Excel-like 中间层为人类与 Agent 提供了人机协作的界面一、Excel 是人类对机器思维的控制权接口1.1 Excel-like 中间层的作用它作为一种类似电子表格的抽象层，提供直观的可视化界面，帮助用户在自然语言与复杂数据处理之间桥接，实现更透明的AI交互。在 Chat2SQL 项目中的应用支持将聊天式查询转换为SQL语句，利用电子表格格式统一数据源（如CSV、Google ...
你无法重新训练模型，但可以重写它的念头一、Agent 与大脑工作模式的同构1.1 认知心理学中一组记忆的概念认知心理学从行为主义向信息加工（information-processing）模型转变的过程中，提出了一个理解记忆的三元结构：感觉记忆（sensory memory）定义：对感官输入的短暂保留，位于知觉处理的最前端，用于暂存原始感觉信息以便进一步加工容量与持续时间：容量大但持续极短，视...
一、创新核心思想1.1 核心思想从“AI Agent的最小必要单元”——即实时语义、关系、状态的原子化处理——出发，对现有数据库类型进行系统性拆解与重组。1.2 设计原则：为AI Agent场景优化每个产品皆可部署于K8s，轻量、无单点瓶颈移除传统索引、事务日志、查询解析层等冗余组件引入实时语义向量嵌入 + 动态关系图谱 + 状态机原子快照为新三核核心目标：让数据本身成为Agent可感知、可...
当 Agent 不再各自记账，而开始“同忆共感”，智能协作就从机械响应，跃迁为“群体智能”。让多个 AI 在同一个 context 里，共同构建对世界的理解一、如果 Agent 是数据孤岛，那它会失忆在常见的 Agent 架构设计中，每个 Agent 是一个数据孤岛（虽然已有 Agent 之间的通信协议），维护自己的context，独立获取（如环境数据、用户状态），导致重复计算和版本冲突。所...