AI Infra：Onehouse Vector Embeddings Generator，让传统数据库获得向量化能力

https://www.onehouse.ai/blog/onehouse-launches-vector-embeddings-generator一、产品定位Onehouse 的 Embedding Generator 让传统数据湖（Hudi / Iceberg / De...

投资模型：AI生成视频赛道的泰勒展开投资分层框架

一、别列清单，请做泰勒展开面对“AI生成视频”这个混沌的投资宇宙，静态的分类表已经失效，向数学之神祈祷，赐予我“泰勒展开”的神器。我们要把“投资 AI 生成视频”看作一个动态的数学函数 f(x)。通过在“模型层”进行泰勒展开，把复杂的市场信号解析为一系列不同阶数的“项”。每...

当一项技术趋于成熟并追求极致规模时，其价值的核心将从应用层的“功能”沉淀到基础层的“能力”，比如现在的AI一、“胖基础，瘦应用”是AI产业的下一阶段形态1.1 概念界定：从“功能”到“能力”应用层的“功能” (Features/Functions)：定义：用户直接感知的、...

https://github.com/lancedb/lancedb开源多模态向量数据库 + AI 湖仓**，基于列式格式 Lance，整合向量检索、全文检索、SQL、版本控制、对象存储支持，支持本地嵌入和云部署。一、核心技术LanceDB 的差异化在于"文件优先 + 版本...

一、核心定义AI-Ready：数据库被动适配，AI模型"读取"数据 → 增强记忆检索AI-Native：数据库主动参与，AI Agent"共同思考" → 自主认知创造二、关键差异AI-Ready：主仆结构，外部调用，一次查询一次响应AI-Native：伙伴结构，内部共生，持...

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...