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就在刚刚，原阿里千问技术负责人林俊旸官宣创业新动向：在上海创办了一家新的 AI 公司 Pragmatik Labs（语用科技），简称 p7k。方向也第一次正式公开：研究横跨数字世界和物理世界的下一代 Agent。
网络安全初创公司Horizon3已完成2.5亿美元E轮融资，估值达到20亿美元，在14个月内估值增长逾三倍。这家总部位于旧金山的公司获得了老股东NightDragon和NEA的持续注资。
AI 客服在最近两年被认为是 Agent 商业化落地的为数不多的最佳场景之一，借助 RAG 技术，成本远低于人工客服，也让我们过上了被迫绞尽脑汁「转人工」的生活。
多模态 Agent 的记忆系统，过去很容易被理解成一个升级版 RAG：图片、图表、PDF 进来之后，先抽取内容、做 embedding、写进向量库；用户提问时，再用 query 做检索，把命中的top-k图片、文档页或图表一并塞进上下文，再交给多模态模型回答。整个过程中，所有原始模态信息都会不加选择的塞给大模型。
还在用 DragGAN、DragDiffusion 拖拽修图？点选拖拽容易变形、边界割裂、细节丢失的时代落幕了！ECCV 2026 ICRDrag 首创上下文区域拖拽模型，用掩码精准定位局部区域，移动、缩放、变形全都丝滑自然，兼顾精准度与画面真实感。
多租户 RAG 与Agent系统的生产实践中，最致命的事故莫过于数据串租，系统将租户 B 的私有数据作为背景知识，回答了租户 A 的提问。
知识第一次，能像代码一样利滚利。前OpenA 创始团队成员、特斯拉前 AI 高级总监 Andrej Karpathy，提出一个狠招：别再用 RAG 检索你的知识库，让大模型把它「编译」成一座持续生长的活 Wiki。两个多月，他在GitHub屠出 5000+ star。
非手机业务目标400亿美元，“飞龙”进入数据中心，高通这次整了个大的。
过去十年，推荐系统最核心的动作可以概括成一个字：找。
阿里开源的生产级向量数据库，跑在进程里，亿级数据毫秒响应