深度解读：从Two Sum到 Kafka 再到Milvus与iceberg，数据库寻址中，计算永远优于查找
深度解读：从Two Sum到 Kafka 再到Milvus与iceberg，数据库寻址中，计算永远优于查找做后端、大数据、分布式存储的同学，大概率都遇到过这样的问题：
来自主题: AI技术研报
6061 点击 2026-01-21 16:08
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做后端、大数据、分布式存储的同学，大概率都遇到过这样的问题：
这不是一个普通的Skill，而是一把“把经验变成Skill”的工具：Claudeception是一个Meta-Skill，即专门用来“生产技能”的技能。
AI变聪明的真相居然是正在“脑内群聊”？！
不知道有多少人曾为了让数据图表既“好看”又“好懂”，而在设计软件与代码编辑器之间反复横跳，熬到“头秃”。
“全局交互” 几乎等同于 self-attention：每个 token 都能和所有 token 对话，效果强，但代价也直观 —— 复杂度随 token 数平方增长，分辨率一高就吃不消。现有方法大多从 “相似度匹配” 出发（attention），或从 “扩散 / 传导” 出发（热方程类方法）。但热方程本质上是一个强低通滤波器：随着传播时间增加，高频细节（边缘、纹理）会迅速消失，导致特征过平滑。
如果你最近关注了 GitHub，可能会注意到一个有趣的现象： YOLO 的版本号，直接从 11 跳到了 26。
大语言模型的爆发，让大家见证了 Scaling Law 的威力：只要数据够多、算力够猛，智能似乎就会自动涌现。但在机器人领域，这个公式似乎失效了。
我们进入了一个模型不再只是“工具”的时代。真正的突破，不在于它能做多少事，而在于它是否能读懂你的意图、情绪与沉默。
不要被AI的温柔表象欺骗！ Anthropic最新研究刺穿了AGI的温情假象：你以为在和良师益友倾诉，其实是在悬崖边给「杀手」松绑。 当脆弱情感遇上激活值坍塌，RLHF防御层将瞬间溃缩。既然无法教化野兽，人类只能选择最冷酷的「赛博脑叶切除术」。
上下文分割（In-Context Segmentation）旨在通过参考示例指导模型实现对特定目标的自动化分割。尽管 SAM 凭借卓越的零样本泛化能力为此提供了强大的基础，但将其应用于此仍受限于提示（如点或框）构建，这样的需求不仅制约了批量推理的自动化效率，更使得模型在处理复杂的连续视频时，难以维持时空一致性。