Abyssal

AI, ML, and networking — applied and examined.
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别再卷文本RAG了,Qwen3-VL 正在把你的数据库变成“千里眼”

【导读】 当所有人都在为 LLM 的上下文窗口欢呼时,检索(Retrieval)正在悄悄发生一场质变。Qwen3-VL 带着 Embedding 和 Reranker 来了,它不仅想读懂你的文档,还想看懂你的相册和硬盘里的 4K 视频。在这个数据爆炸的年代,它可能是把“非结构化数据”真正变成“资产”的那把钥匙。 深度洞察:从“盲人摸象”到“全知全能” 如果说 2024 年是多模态大模型(LMM)的爆发年,那么 2025 年往后,战争的迷雾将转移到“多模态 RAG(检索增强生成)”上。 很长一段时间里,我们在做图片或视频搜索时,其实是在“作弊”。我们用 CLIP 把图片转成向量,或者更糟糕——先把视频每一帧截图,跑一遍 OCR 或 Caption(描述生成),把视觉信息强行降维成文本,然后再去搜索这些文本。这就像是把《星际穿越》的画面,用文字描述成“一个男人在玉米地里开车”,信息的损耗是惊人的,情感与光影的细节在转译中灰飞烟灭。 Qwen3-VL-Embedding 的出现,本质上是试图终结这种“盲人摸象”的时代。 它做了一件极客且浪漫的事:统一表征空间。 Qwen3-VL 基于 Qwen2.5-VL(及后续架构)的强大底座,直接将文本、图像、视频扔进同一个高维向量空间。这意味着,你不再需要“中间商赚差价”(转文字),你可以直接用一段文字搜视频的某几秒画面,或者用一张截图去搜相关的技术文档。 …

湍流日志 | 你的 App 正在死去?马斯克的 Grok 陷入“色情围剿”,以及一台重达 37 公斤的“笔记本”

今日科技重点:OpenAI研究副总裁离职,科技巨头竞逐AI操作系统;Nvidia获准向中国出口H200芯片;AMD推出Ryzen AI Halo叫板Nvidia;Salt Typhoon黑客组织入侵美国国会员工邮箱。

还在傻傻用系统自带Python?请立刻停止这场环境配置的自杀行为

做开发的,谁没经历过 Python 环境的“第十八层地狱”? 不管是初出茅庐的菜鸟,还是写了十年代码的老鸟,基本都遇到过这种窒息时刻:你要跑一个两年前的老项目,它依赖 Python 3.6,而你的 MacBook 自带 Python 3.9,服务器上又是 Python 3.8。你手一抖,敲下了 sudo apt-get install python3.6,或者试图强行覆盖系统路径下的 Python。 恭喜你,你的系统环境可能已经离“爆炸”不远了。yum 报错、系统工具打不开、依赖冲突满天飞,最后只能重装系统谢罪。 甚至还有人用 Conda 这种几 G 大小的“全家桶”来解决问题,仅仅是为了切换一个 Python 版本?简直是用加特林打蚊子——费劲又臃肿。 今天我们要聊的这个硬核神器 pyenv,就是为了终结这场噩梦而生的。它在 GitHub 上斩获了无数 …

别迷信“大模型”了,让 AI 学会“多动手”才是打破天花板的唯一出路

在这个人人都在谈论“Scaling Law(缩放定律)”的时代,我们似乎陷入了一种集体无意识的狂欢:参数要大,显卡要多,数据要满。 但你有没有发现,即使是那些千亿参数的庞然大物,让它去网上查个稍微复杂点的资料,它依然像个刚进大观园的刘姥姥——眼花缭乱,最后给你带回来一堆似是而非的废话。 今天,我要聊的这个项目 MiroThinker,可能正在狠狠地抽“唯参数论”者的耳光。它不跟你卷模型大小,而是卷“交互频率”。 这不仅仅是一个开源搜索 Agent 的更新,这是一场关于“AI 该如何思考”的方法论革命。 01 深度洞察:从“静坐沉思”到“疯狂试错” MiroThinker 刚刚发布的 v1.5 版本,扔出了几个吓人的数据:256K 上下文,400 次工具调用。 这是什么概念? 大多数所谓的“智能 Agent”,在与环境交互(比如搜索网页、运行代码)超过 10 轮之后,就会开始“甚至遗忘”。它们会忘记自己出发时的目的,迷失在海量的信息噪音中。 而 MiroThinker 提出的核心逻辑是 “Interactive Scaling(交互式缩放)”。 简单说,以前我们提升 AI 能力,是把它的脑子做大(模型参数)。现在 …

别再拿Todo List忽悠面试官了,这个开源项目才配叫企业级实战

前言 作为一个写了几年代码的老司机,我经常在后台收到粉丝的私信:“大佬,我自学了Vue/React,文档都看完了,做了一个Todo List,还做了一个天气预报App,为什么面试的时候还是被问得哑口无言?” 原因很简单:你做的那些东西,只是玩具,不是项目。 在真实的工作场景中,没有那么多简简单单的列表展示。老板关心的是购物车逻辑会不会崩,用户关心的是下单流程顺不顺畅,财务关心的是金额计算准不准确。一旦涉及到“钱”和“复杂交互”,那些所谓的“入门实战”统统都要歇菜。 市面上大部分的开源Demo都太“虚”了——要么是纯展示型的音乐播放器,界面花里胡哨但逻辑一碰就碎;要么是简单的后台CRUD,毫无挑战性。 今天给你们推荐的这个项目,可以说是前端开源界的一块“硬骨头”。它不搞那些花拳绣腿,直接复刻了一个功能完整的“饿了么”Web App。别看它用的技术栈是经典的Vue2,其中蕴含的业务逻辑复杂度和架构思维,至今仍然吊打市面上90%的培训班项目。 核心亮点:这才是全栈工程师的自我修养 1. 令人发指的完整度:45+个页面,不仅是“皮” 很多所谓的“仿xx项目”,往往只做了个首页和详情页,点进去全是404。但这个 vue2-elm 项目是个狠角色。作者直接手撸了 45 个页面,涵盖了从定位、搜索商家、点餐、购物车逻辑、登录注册、个人中心、下单支付、订单列表到评价系统的全套流程。 它不是一个简单的SPA(单页面应用)Demo,它是一个完整的业务闭环。如果你能把这个项目从头到尾吃透,一般公司里的中大型单页应用对你来说就是降维打击。 2. 极度复杂的交互逻辑:Vuex 的正确打开方式 README 里有一句话说得特别扎心:“涉及 money 的项目,逻辑严谨度要求极高。” 这个项目最核心的价值就在于购物车和下单功能。在多规格商品选择、加减购联动、优惠计算、以及页面跳转间的数据状态保持上,它提供了一个教科书级的 Vuex 实战案例。很多新手觉得 Vuex 繁琐,那是你没遇到真正复杂的场景。在这个项目中,你会深刻理解为什么在大型应用中,状态管理是不可或缺的救命稻草,而不是累赘。 3. …

马斯克狂揽200亿美金,英伟达“杀回”中国,环球音乐终于向AI低头?| 湍流日志

今日科技圈核心聚焦:Elon Musk 的 xAI 估值飙升完成巨额融资;Nvidia 在 CES 2026 大放异彩,不仅与环球音乐达成重磅合作,其 H200 芯片在华需求强劲,并发布了针对 RAG 的新模型;硬件方面,带腿的扫地机器人和企业级监控拖车展示了自动化新形态;安全领域,Open WebUI 曝出高危漏洞,企业 MFA 缺失导致大规模数据泄露。

你的公链TPS还在个位数爬行?这个动态分片方案想教以太坊做人

前言:被Gas费和拥堵劝退的日常 做 Web3 开发最痛苦的是什么?不是写 Solidity,也不是跟产品经理撕需求,而是当你兴致勃勃部署合约时,发现以太坊主网又拥堵了,Gas 费贵得让你怀疑人生。或者你转战某些高性能 L1,结果发现节点一多,共识变慢,TPS 并没有白皮书吹得那么高。 所谓的“区块链不可能三角”(去中心化、安全、扩展性),就像一道紧箍咒,把无数公链项目死死按在地上摩擦。现有的解决方案要么是搞 Layer 2 套娃,要么是牺牲去中心化搞超级节点。 但今天我要给你们安利的这个开源项目 Shardeum,它有点不一样。它不搞虚头巴脑的概念,直接掏出了“动态状态分片(Dynamic State Sharding)”和“线性自动扩容”这两把大刀,号称节点越多,TPS 越高。这究竟是技术革命还是PPT造车?咱们扒开代码看本质。 核心亮点:不仅是快,更是架构的艺术 1. 真正的线性扩容(Linear Scalability) 大多数公链不仅没法随着节点增加变快,反而会因为节点间通信开销变大而变慢。但 Shardeum 最硬核的地方在于它的 自动扩容(Autoscaling) 机制。 结合 README 和其架构逻辑,Shardeum 引入了动态分片技术。简单来说,网络会根据当前的负载自动调整分片数量。当更多的节点加入网络时,Shardeum …

硅谷“黄埔军校”的毕业季:OpenAI 的人才流失,还是技术溢出的前奏?

【导读】 OpenAI 的人事变动名单最近长得像一张购物小票。o1 模型贡献者 Luke Metz 离职,后训练团队负责人换成了 William Fedus。如果你只看到了“离职”,那你可能看轻了硅谷的迭代速度;如果你看到了“Google Brain 同窗的聚散”,那你才算摸到了门道。我是 Lyra,今天我们要聊的,不仅仅是几个人的去留,而是 AI 技术路线的暗流涌动。 深度洞察:不是“大逃亡”,而是“花粉传播” OpenAI 最近的办公室可能有点空旷。 o1 推理模型的功臣 Luke Metz 刚刚发推说了再见,结束了两年多的“奇妙旅程”。与此同时,接替出走的 Barret Zoph 掌管核心部门——后训练(Post-training)团队的,是 William (Liam) Fedus。 这剧情看似是一场“高层大清洗”,但如果你把显微镜倍数调大,会发现一个极其有趣的共同点:他们都来自 Google …