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、维修等总拥有成本（TCO）可视化 - 理由可解释 —…
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础设施：GPT-5、Claude 4 等新品…
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写入/查询时自动 embed、rerank、…
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 → Actions → Feedback 的闭环。一…
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），是实现复杂 Agent 工作流的刚需。有 3 …
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，目标是把连续、多步、工具交互作为性能的第三维（“I…
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、REST API、可复用 Worklets，…
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：“Zero ETL, instant graph i…
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 产品团队做语义搜索欺诈检测团队挖隐藏联系典型场景：…
一、项目定位：个体上下文引擎LifeContext 是一个开源的 长期上下文（Life Context）采集、存储与推理系统。它的目标是：让 AI 不仅“回答问题”，而是理解并利用用户在生活与工作中积累的长期上下文，主动提供洞察、提醒、与自动化支持。https://github.com/LifeContext/lif…