TimescaleDB 2.17.1 发布，基于 PostgreSQL 的时序数据库
TimescaleDB 是一个开源数据库，旨在使 SQL 可扩展到时间序列数据，基于 PostgreSQL 构建的，并打包为 PostgreSQL 扩展程序，提供跨时间和空间的自动分区，以及完整的 SQL 支持。
TimescaleDB 2.17.1 现已发布，此版本包含自 2.17.0 版本以来的错误修复。具体更新内容如下：
Features
- #7360 添加 chunk skipping GUC
Bugfixes
更新说明：https://github.com/timescale/timescaledb/releases/tag/2.17.1
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Ant Design 5.21.5 发布，企业级 UI 设计语言和 React 实现
Ant Design 5.21.5现已发布，主要变化如下： 修复 Cascaderlimit属性设置false不生效的问题。#51263 修复 DatePicker 的禁用日期项无法响应鼠标事件的问题。#51294 修复 FloatButton 悬浮菜单难以点击的问题。#51208 修复 QRCodeonRefresh属性不生效的问题。#51315 修复 Typography 中的超链接无法被用户选中的问题。#51243 修复 Badge 文本样式 token 不正确的问题。#51252 修复 Layout 折叠按钮样式缺失的问题。#51313 优化 Button 事件处理器实现。#42037 优化 Splitter 样式 token 的命名语义。#51223 更新说明：https://github.com/ant-design/ant-design/releases/tag/5.21.5
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智源发布原生多模态世界模型 Emu3
智源研究院宣布正式发布原生多模态世界模型 Emu3。该模型只基于下一个token预测，无需扩散模型或组合方法，即可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。 目前 Emu3 已开源了关键技术和模型。 公告称，Emu3在图像生成、视频生成、视觉语言理解等任务中超过了 SDXL 、LLaVA、OpenSora等知名开源模型，但是无需扩散模型、CLIP视觉编码器、预训练的LLM等技术，只需要预测下一个token。 Emu3提供了一个强大的视觉tokenizer，能够将视频和图像转换为离散token。这些视觉离散token可以与文本tokenizer输出的离散token一起送入模型中。与此同时，该模型输出的离散token可以被转换为文本、图像和视频，为Any-to-Any的任务提供了更加统一的研究范式。而在此前，社区缺少这样的技术和模型。 此外，受益于Emu3下一个token预测框架的灵活性，直接偏好优化(DPO)可无缝应用于自回归视觉生成，使模型与人类偏好保持一致。 Emu3研究结果证明，下一个token预测可以作为多模态模型的一个强大范式，实现超越语言本身的大规模多模态学习，并在多模态...
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