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标签:Zilliz×
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月8日
23:47
23:47Milvus@milvusio
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Milvus 3.0 是该项目自启动以来最大的架构升级,支持直接在数据湖上索引和查询向量,并引入超越 top-K 搜索的查询引擎。今天(6月8日)的线上研讨会由核心维护者 Li Liu 和 Jiang Chen 主讲,内容包括 Milvus 3.0 架构、路线图、如何驱动 Zilliz Vector Lakebase,以及 15-20 分钟的 AMA 环节。该升级解决了向量数据库与数据湖割裂的问题,对构建大规模 AI 基础设施的团队意义重大。
AI产品Milvus向量数据库数据湖ZillizAI基础设施

推荐理由:做向量搜索或数据湖架构的开发者,这是 Milvus 3.0 架构升级的官方解读,直接听核心维护者讲设计思路和路线图,比看文档更高效。
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6月1日
00:09
AITOP6月1日 00:09
OpenAI 发起“Codex for Open Source”:免费赠送 6 个月 Pro 订阅,开源维护者能否迎来 AI 变革?
5月31日
01:53
01:53Milvus@milvusio
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Milvus 3.0 beta 发布,这是项目启动以来最大的架构升级,原生支持在数据湖上直接索引和查询向量,并引入超越 top-K 搜索的查询引擎。6 月 8 日线上研讨会将由核心维护者 Li Liu 和 Jiang Chen 讲解设计思路、新特性,以及如何驱动 Zilliz Vector Lakebase。议题包括 3.0 beta 的变化、数据湖原生向量搜索的意义、beta 与 GA 路线图,以及迁移、性能等问答环节。适合关注向量数据库、数据湖架构的开发者与架构师参与。
AI产品Milvus向量数据库数据湖架构升级Zilliz

推荐理由:Milvus 3.0 把向量搜索直接搬到数据湖上,解决了传统向量数据库与数据湖割裂的痛点,做 AI 数据基础设施的团队值得关注这次架构升级的细节。
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5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了!Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型,长时间任务不跑偏、不废话、不中断,像一个资深工程师一样默默干活,从功能开发到漏洞清扫全包圆,你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”,现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸,被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队,这个模型建议直接上手,效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?
5月16日
17:10
17:10Milvus@milvusio
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大多数 AI 团队并非从零开始,已有对象存储、管道、日志等数据。向量搜索引入后,数据重力问题凸显。向量基础设施经历了三代演进:第一代向量数据库解决生产级低延迟语义检索;第二代向量湖将搜索靠近数据但不完整;第三代向量湖库(Vector Lakebase)结合生产级向量服务与湖原生存储及弹性计算,使在线搜索和离线 AI 数据操作基于同一数据源。Zilliz 推出的 Vector Lakebase 旨在让 AI 数据只存一次,多种方式使用。
AI产品向量数据库Vector LakebaseZillizAI基础设施数据重力

推荐理由:做 AI 基础设施的团队终于有了解决数据重力问题的思路——Zilliz 的 Vector Lakebase 让在线搜索和离线分析共用同一份数据,省去同步和索引过期的麻烦,值得关注。
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