国际机票预订决策复杂，涉及地点进出、时间浮动与购买时机等多变量博弈，远超普通消费者能力。AI可通过模拟专家决策流程（包括需求澄清、动态数据检索、透明推荐、智能购票时机建议）赋能用户，但需跨越策略进化与数据成本门槛。OTA因其C端入口、计算能力和数据成本优势最有望主导AI应用落地，重塑行业生态。
像人一样推理。 大模型的架构，到了需要变革的时候？ 在对复杂任务的推理工作上，当前的大语言模型（LLM）主要采用思维链（CoT）技术，但这些技术存在任务分解复杂、数据需求大以及高延迟等问题。
如果你是程序员，又对股票感兴趣，那八成动过写个脚本的念头。这个想法的初版通常很简单：找个免费的股票数据 API，用 Python 拉取 K 线，算一下 MACD 或者 RSI 指标，然后写几个 if/else 来触发买入卖出信号。测试几次，发现收益还不错，特容易兴奋上头。
MariaDB 最近发布了 MariaDB Community Server 11.8，作为 2025 年的年度长期支持（LTS）版本，现已普遍可用。新版本引入了集成的向量搜索功能，适用于 AI 驱动和相似性搜索应用程序，增强了 JSON 功能，并提供了用于数据历史和审计的时态表。
Palantir是一家大数据AI公司，从军事起家如协助追缉本·拉登，扩展到商业和国防应用。核心产品包括Gotham情报分析、Foundry企业整合、AIP代理和Apollo部署，提供定制化服务以提升效率。在AI浪潮下股价大涨15倍，市盈率520倍。硅谷右翼崛起推动其定位为“国运股”，挑战传统估值逻辑。
What？LLM也要看出身！确实，不同的数据集训出的模型“个性”会有大不同，尤其在加之权衡方面。这就像我们经常与自己内心相互竞争的目标和价值观作斗争。
该大模型由海洋精准感知技术全国重点实验室(浙江大学)牵头研发，具备基础的海洋专业知识问答，以及声呐图像、海洋观测图等海洋特色多模态数据的自然语言解读能力。其采用的领域知识增强“慢思考”推理机制，相较现有通用大模型能有效降低幻觉式错误。
让AI看懂95万物种，并自己悟出生态关系与个体差异!俄亥俄州立大学研究团队在2亿生物图像数据上训练了BioCLIP 2模型。大规模的训练让BioCLIP 2取得了目前最优的物种识别性能。
今年，AI大厂采购GPU的投入又双叒疯狂加码——马斯克xAI打算把自家的10万卡超算扩增10倍，Meta也计划投资100亿建设一个130万卡规模的数据中心……GPU的数量，已经成为了互联网企业AI实力的直接代表。
今天，我们就来用AI手搓一个专属于你的“盘后AI军师”。它能帮你把复杂的数据，变成一张清清楚楚的决策看板。
