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OpenBMB 开源社区推出代码 Agent「卷姬」

OpenBMB 开源社区宣布推出代码 Agent 新成员「卷姬」,官方介绍其能够「高效获取有价值的内容」。 具体来看,用户只需要在「卷姬」官网输入想要提取的内容,便可在等待后获取到综述报告。而「卷姬」拥有两种处理模式: 普通模式:输出标题和关键词描述,提交并等待生成。 专业模式:可进一步自定义素材来源,选择「在线检索」或「上传文件」。 团队方面表示,卷姬 SurveyGO 与 OpenAI DeepResearch、AutoGLM-沉思和 Gemini DeepResearch 相比,它的逻辑更严谨、学术性更强,适合深度分析,在多个方面有着不同的优势体现: 结构维度:SurveyGO 生成文章的目录层次分明; 内容维度:SurveyGO 导言部分更具深度,结尾分析更见功力,角度全面,丝滑缜密; 观点维度、引用维度:论述详细,辅以合理的引用支持,观点有理有据。 据悉,卷姬 SurveyGO 采用 LLMxMapReduce-V2 长文本整合生成技术。该技术由 AI9Star、OpenBMB、清华大学团队联合研发,核⼼在于借助⽂本卷积算法实现多篇参考⽂献的聚合来代替现有⽅法中常⻅的检索,从...

ClickHouse 推出「懒」优化:查询速度提升高达 1500 倍

开源数据库ClickHouse在最新版本中推出了一项重大优化功能——懒物化(Lazy Materialization),该特性通过延迟读取列数据直到实际需要时才加载,显著提升了查询性能。根据官方测试,在某些场景下查询速度提升高达1500倍以上。 这项优化特别适用于大数据集的Top N查询场景。在实际测试中,一个原本需要219秒的查询在启用懒物化后仅需139毫秒即可完成,性能提升了1576倍。更令人惊喜的是,这一优化无需修改任何SQL代码,仅仅通过改变数据读取策略就实现了如此显著的性能提升。 ClickHouse开发团队以生动的方式解释了懒物化的工作原理——就像在机场得知航班取消就不用打包行李一样,ClickHouse现在也可以避免不必要的数据读取。具体来说,该优化建立在ClickHouse现有的多层I/O优化基础之上:首先使用主索引过滤出符合条件的数据块,然后通过PREWHERE进行「早期过滤」(early filtering),最后才是懒物化发挥作用,将大型列的数据读取推迟到实际需要时再进行。 为了展示这一优化的效果,ClickHouse团队使用了包含1.5亿条亚马逊用户评论的数据集...

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