Apache Doris 4.0 正式發佈，聚焦AI驅動、搜索增強和離線提效三大方向。新增向量索引和AI函數等特性，提升數據處理效率與用戶體驗。通過深度集成向量索引技術，高效處理文本嵌入等高維向量數據，支持用戶在同一平臺使用SQL進行結構化分析。
蘋果公司正開發一款類似ChatGPT的iPhone應用，用於測試Siri的重大升級。該應用由AI部門主導，旨在評估新功能，提升Siri在個人數據中的搜索效率，如快速查找歌曲和郵件。此舉預示明年Siri將更智能，用戶使用體驗有望簡化。
視覺檢索增強生成（Vision-RAG）與文本檢索增強生成（Text-RAG）在企業信息檢索中的對比研究顯示，Text-RAG需先將PDF轉爲文本再嵌入索引，但OCR技術常導致轉換不準確，影響檢索效率。Vision-RAG則直接處理視覺信息，可能更高效。研究揭示了兩種方法在應對海量文檔時的優缺點，爲企業優化搜索策略提供參考。
OpenSearch 3.2版本正式發佈，重點提升搜索和可觀測性，特別優化生成式AI應用場景。該版本延續3.x系列創新，顯著改進搜索性能和可擴展性，升級近似框架並支持search_after查詢，有效解決性能瓶頸，優化ASC和DESC排序效率。
North 是一個安全的 AI 工作空間，結合了 LLM、搜索和自動化，提升工作效率。
整合所有資料，讓 AI 搜索回答，提升知識獲取效率。
AI搜索、劃詞翻譯、網頁總結，提升閱讀與檢索效率。
專為開發者設計的AI搜索引擎，提升搜索效率。
nvidia
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輸入tokens/百萬
輸出tokens/百萬
128k
上下文長度
cpatonn
Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5是基於Meta Llama-3.3-70B-Instruct的大語言模型，經過多階段後訓練增強了推理、聊天偏好和代理任務能力。採用神經架構搜索技術，在保持高準確性的同時顯著提升效率，支持128K令牌上下文長度和多語言處理。
Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-CPT-v1是基於Meta Llama-3.1-405B-Instruct的大型語言模型，支持128K tokens上下文長度，經過神經架構搜索優化，在準確性和效率之間取得良好平衡。
Kwaipilot
OASIS是由Kwaipilot開發的最先進的代碼嵌入模型，融合了倉庫級程序分析、OASIS-instruct數據合成算法及專用融合損失函數，在代碼搜索效率和準確性方面設定了新基準。
opensearch-project
OpenSearch的學習型稀疏檢索模型v2迷你版，將文檔編碼為稀疏向量，優化搜索相關性和效率
基於蒸餾技術的稀疏檢索模型，專為OpenSearch優化，支持免推理文檔編碼，在搜索相關性和效率上優於V1版本
DevContext是一個強大的AI開發上下文系統，為開發者提供項目中心化的持續上下文感知能力，包含短期/長期/情景/語義四種記憶類型，支持代碼結構分析和向量搜索，顯著提升開發效率。
一個高效的任務管理器，支持多種文件格式（Markdown、JSON、YAML），提供強大的搜索、過濾和組織功能，專為最小化工具混淆和最大化LLM預算效率而設計。
一個MCP服務器，使AI助手能夠直接搜索和分析Datadog日誌，通過自然語言查詢提高故障排查和日誌分析效率。
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