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在具身智能快速发展的今天，机器人已经不再满足于「看见」刚体物体，而是开始真正走向复杂环境中的交互与操作。从机械臂开柜门，到服务机器人整理抽屉，再到工业场景中的工具操作，大量真实世界目标都属于关节物体（Articulated Objects）。
3D世界“会看”了，但还不会“改”。
你有没有想过，我们每天用的 AI 大模型，可能在某些词汇上天生就有缺陷？不是因为训练数据不够，不是因为算力不足，而是因为语言本身的规律——那些用得少的词，模型就是学不好。更让人意外的是，这个问题早在 2025 年就被一家中国创业公司系统性地发现并解决了。
念念不忘，必有回响。这两天，如果你更新了Get笔记的最新版，应该已经发现，Get笔记改名了，新名字叫：得到大脑。
随着大语言模型在各类应用中加速落地，一个核心技术瓶颈日益凸显——AI始终缺乏真正的长期记忆能力。当前主流的RAG（检索增强生成）方案依赖语义相似度检索历史信息，但“语义相似”并不等于“真正相关”，常常出现检索结果不完整、无法区分信息相关性、缺乏推理能力等问题。
越过从记忆到理解的鸿沟。
真正的医疗 AI 需要架构重塑。
就在今天，教皇的首份AI通谕震撼发布，42300字宣言《壮丽人性》引人深思！Anthropic联创也绝望向教皇求助：大模型已经演化出恐惧与悲伤，人类实验室已经无法自我修正。
80分钟的拳击式辩论！Transformer联合发明人亲自下场为自己的作品辩护，对面三位挑战者直指五大死穴。这是AI架构十年来最硬的一次正面交锋。统治AI黄金十年的架构，地基是不是已经松了？
在这些场景，一个集合也许一个月只被查询几次，运行时间不超过5小时，用户也并不需要为此投入向量数据库级别的资源建设，让高性能资源一个月时间里有715小时都被浪费。相应的，成本也就成了这一场景下的优先考量要素。而解决这一问题，也是我们选择在近期推出Vector Lakebase 产品的初心所在。