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AI 圈融资收购挖人大战，乱成一锅粥了！ 最新消息，OpenAI 前 CTO 创办的 Thinking Machines 完成 20 亿美元种子轮融资...

引言：一个真实的性能陷阱 假设你正在处理电商平台的订单系统，当用户查询“我的订单及商品详情”时，后台需要执行类似这样的SQL： 随着数据量增长，这个原本毫秒级的查询逐渐变得缓慢，甚至超时。问题的核心往

百度垂直搜索系统将搜索核心能力赋能阿拉丁（百度搜索特型结果）、垂直领域搜索、应用内搜索等场景，支撑了数百个检索场景、百亿级内容数据的检索。

同一天，国内大模型厂商扎堆发起了新模型。 AI「六小龙」中的 MiniMax 和月之暗面各自公布了开源新成果。 其中，MiniMax 启动了「MiniMax Week」，并在第一天开源了其最新的长上下

国产推理大模型又有重磅选手。 MiniMax 开源 MiniMax-M1，迅速引起热议。 这个模型有多猛？

端到端智能驾驶，正在沿着大模型 Scaling Laws 的道路狂奔。 上周三，全球首款 L3 级算力「AI 汽车」小鹏 G7 正式亮相，其首发搭载的三颗自研图灵 AI 芯片，超过 2200TOPS

CVPR 2025 落下帷幕，这次关注度和社交参与感，非常深度了。 比如随手抓住一只何恺明，直接变成追星现场。

引言 在数据库优化中，索引是提升查询性能的核心工具。相较于单列索引，复合索引（多列组合索引）能更高效地支持多条件查询。然而，复合索引的列顺序直接影响其有效性，错误的顺序可能导致索引失效。本文将深入解析

众所周知，大语言模型的参数量越来越大，算力需求也越来越可怕，然而因为「祖宗之法」，推理只能一个一个 token 按顺序来。 对此，卡耐基梅隆大学（CMU）Infini-Al-Lab 的研究人员拿出了「