产品思想实验：FitRide，不看参数看场景的选车产品

把每一次上路场景，都映射成最适合的车一、愿景 & 价值定位维度说明愿景让每位准备购车的用户在进入展厅前，就能看到 “购车后每一天” 的真实画像，并用这画像精准匹配最适合的车型。核心价值- 情感匹配 —— 用生活场景激发情感共鸣 - 成本透明 —— 把燃油、保险、维修等总拥...

我的观察：2025 年 AI 基础设施演进趋势

2025 年的 AI 基础设施正在从「模型驱动时代」走向真正的「Token 经济时代」，未来会最终形成一个以 Token 生产与消费效率为核心的竞赛。一、模型研发：从单模态“巨兽”走向多模态“基础设施”2025 最大的变化，是基础模型不再只是“产品”，而开始成为整个产业的基...

https://github.com/oceanbase/seekdb一、它能做什么？在数据库内做混合检索 + AI 工作流的单存储引擎 —— 不再把数据搬来搬去。能力说明混合检索向量 + 全文 + SQL 过滤 + JSON + GIS，一条 SQL 搞定AI-in-DB...

数据基础设施正在从“描述世界”转向“Agent 理解世界并在其中行动”，数据库作为 Data Infra 的核心组件，也在经历从传统架构向 Agent 时代的转型。核心不是数据形态，而是 Data → Knowledge → Context → Decisions → Ac...

一、为什么要有统一上下文层AI Infra 从“数据流”向“知识流”和“状态流”转变，企业级 Agent 落地确实是混合型的，并且一个能够共享知识和状态的 Context Engineering 基础设施，即“统一上下文层”（Unified Context Layer），是...

MiroThinker 是 MiroMind AI 推出的「面向深度研究与长时序、工具驱动任务」的开源 agentic 模型系列（含 8B/30B/72B 尺度），并配套开源的 agent 框架（MiroFlow）、训练数据集（MiroVerse）与训练/评估流水线，目标是...

https://github.com/WyseOS/wyse-browser1. 产品定位Wyse Browser 是一个专为 AI Agents、自动化系统和可编排任务（flows）打造的浏览器执行层（Browser Runtime Layer）。通过多进程沙箱浏览器、...

https://github.com/puppygraph/一、产品定位PuppyGraph 是一个图查询引擎（Graph Query Engine），定位于在企业现有的数据仓库或数据湖之上，快速启用图分析能力，而不必重新部署或迁移数据到图数据库。它的核心主张是：“Zer...

https://github.com/FalkorDB/FalkorDB你用它做什么？FalkorDB 是一个专门给 AI 项目用的图数据库。它由原来 RedisGraph 的团队重新做的，不依赖 Redis。谁在用？数据科学家做知识图谱推荐系统工程师找用户关系AI 产品团...