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将多模态数据纳入到RAG，甚至Agent框架，是目前LLM应用领域最火热的主题之一，针对多模态数据最自然的召回方式，便是向量检索。
在全球资本市场对人工智能基础设施持续加码、而IPO窗口尚未完全恢复的背景下，Databricks选择继续通过私募市场扩充资本实力。 这家企业级数据智能公司近日完成了一轮规模达40亿美元的L轮融资，投后估值达到1340亿美元，较三个月前的1000亿美元估值上涨34%。
Content in，Design out。
今天聊一聊怎么在RAG、agent场景中实现语义高亮（Semantic Highlight）。
在迈向通用人工智能的道路上，我们一直在思考一个问题：现有的 Image Editing Agent，真的「懂」修图吗？
Agent成下一代技术主体，如何为其“修路架桥”？
MiniMax最新旗舰级Coding & Agent模型M2.1，刚刚对外发布了。这一次，它直接甩出了一份硬核成绩单，在衡量多语言软件工程能力的Multi-SWE-bench榜单中，以仅10B的激活参数拿下了49.4%的成绩，超越了Claude Sonnet 4.5等国际顶尖竞品，拿下全球SOTA。
毋庸置疑！2025年title属于「Agent元年」。
为什么Agent在演示时无所不能，到了实际场景却频频拉胯？
2025 年，让 Agent 实际投产、落地应用的最大障碍已经不再是成本问题了，而是「质量」。如何让 Agent 输出可靠、准确的内容，仍然是最难的部分。