AI Infra：Convex Backend数据库，AI Agent 时代的状态同步方案

以前做实时应用，得自己拼数据库、API、Redis、WebSocket，再加上缓存和乐观更新。每一层都独立，状态同步的麻烦事最后全堆给开发者。Convex 试图把这些琐事都包了。它不单是个数据库，更像是一个响应式状态后端运行时。简单说，它把后端压缩成了一个统一的状态同步引擎...

AI Infra：NVIDIA “Data In Place” 范式展示了AI 数据基础设施的未来

NVIDIA 的 “Data In Place” 概念核心，可用一句话概括：数据尽量留在原地完成 AI 处理，从而减少 ETL、复制、搬运、复制、搬运、重建索引和冷热迁移。这是 NVIDIA 在 AI Infra 上一以贯之的长期路线：GPU 不再只是算子的执行器。GPU ...

2026年核心变化已经很明显：重心从训练 → 推理 → Agent 工作流迁移“系统能力”开始替代“模型能力”成为核心变量一、关键结构变化是从推理层迁移到应用开发层价值核心从 “token 生产” 转向 “token 编排（orchestration）”生态位基础设施层...

一、Token 的三种“商品形态”类型产生位置谁付钱价值体现raw token模型推理层平台 / 开发者成本中心（GPU 时间）structured token（带上下文）RAG / Agent 层开发者可用性提升outcome token（任务完成）应用层最终用户 / 企...

一、Memory Ownership这里的 ownership 指的更多是谁在使用和加工记忆模式描述Agent-owned每个Agent一套User-owned用户统一记忆Networked多Agent共享Agent-owned，需要卓越的技术产品User-owned，需要...

当各大厂纷纷推出类 openclaw 服务，就有了各种各样的“虾”，加上各种 AI Chatbot、AI Cli，每天要有很多很多孤立的窗口。我们需要属于自己的“集中”记忆。一、为什么 openclaw 类服务必然走向“记忆层分离”先看约束条件，也就是分散的部署：约束本质问...

https://github.com/tobilg/ducklings1. 核心定义 (MEU)Ducklings := DuckDB WASM + 边缘/浏览器 SDK，本质是 Edge SQL Runtime。最小可执行单元：将数据库从基础设施降维为 SDK。2. 价值...

如果说 LLM 的上限是互联网文本的耗尽，那么 VLA 的上限就是机器人与物理世界交互的累计时长1. 物理数据采集的速度模型我们可以将 VLA 训练数据的获取效率 $R_{data}$ 简化为以下公式：$$R_{data} = N_{fleet} \times \eta_{...

依然从计算不可约性出发，来分析与现实世界深度交互的具身智能产业，核心的问题是“物理世界中的实时决策任务，是否比纯语言任务更难压缩？”，答案倾向于：是，而且结构上更强。一、不可约性的来源对比维度语言系统具身系统状态空间离散 token连续物理状态反馈延迟可重算实时约束可逆性高...