又一 AI Coding 黑马,后端能力更强的 ZOER.AI 发布!
又一 AI Coding 黑马,后端能力更强的 ZOER.AI 发布!天下 AI Coding 产品如过江之鲫。正当我们在策划「Vibe Coding 产品千千万,谁是你的 No.1」活动时,我们发现了 ZOER.AI,让我们眼前一亮。ZOER.AI 是一个主打「Database-First」(数据库优先)的全栈应用构建平台,旨在解决当前 AI Coding 工具「前端能力强、后端能力弱」的结构性问题。
天下 AI Coding 产品如过江之鲫。正当我们在策划「Vibe Coding 产品千千万,谁是你的 No.1」活动时,我们发现了 ZOER.AI,让我们眼前一亮。ZOER.AI 是一个主打「Database-First」(数据库优先)的全栈应用构建平台,旨在解决当前 AI Coding 工具「前端能力强、后端能力弱」的结构性问题。
静态编排 VS 动态编排,谁是多agent系统最优解?通常来说,面对简单问题,采用react模式的单一agent就能搞定。可遇到复杂问题,单一agent就会立刻出现包括但不限于以下问题:串行执行效率低:无法同时完成并行的子步骤(如 “同时爬取 A、B 两个网站的数据”)。
同样是语义相似度结合时效性做rerank,指数衰减、高斯衰减、线性衰减怎么选? 假设你要在一个新闻应用中落地语义检索功能,让用户搜索雷军的投资版图盘点时,能自动关联顺为资本、小米战投等核心关联信息。
我深入研究了 Supermemory 的技术方案后,发现它和市面上其他记忆解决方案有本质区别。大多数所谓的"记忆"系统,本质上只是一个数据库,提供基本的增删改查功能。你可以保存一个实体,给它设定用户范围,然后查询出来。这很有用,但这只是基础功能,任何数据库都能做到。
Xsignal AI Holo(AI全息)数据库的1-9月数据显示,市场(MAU)已自发掀起了一场“效率革命”的上半场:营销人员用脚投票,从Mailchimp等“旧势力”涌向GetResponse和“万相营造”等“效率新势力”。这证明了市场对“单点工具”效率提升的极度渴求。
本次,X博士继续应用Xsignal数据交互平台的AI Holo(AI 全息)数据库数据,为你提供海外AI应用市场2025年9月的最新发展动态,发布2025年9月海外“赛道格局”、“赛道之王”、“TOP 50 AI应用”和“增长之星”四大数据榜单及深度洞察。
从谷歌翻译到 ChatGPT,AI 系统通过抓取互联网上的海量文本来学习“说”一门新语言。对于那些使用者较少的语言来说,维基百科有时是其最大的在线语言数据库。因此,这些页面上的任何语法或其他错误,都可能污染 AI 赖以学习的“水源”。这会导致模型在翻译这些语言时尤其容易出错,
10分钟,答案浮出水面!陶哲轩用ChatGPT,发现一道30多年来一直认为悬而未决的问题,其实早被华人数学家给破解了。没有「神迹」,他这次只是用对了工具链:ChatGPT算出级数前几项、输入特定数据库、命中序列、找到文献、确认答案。
Lessie 的定位简单直接:People Search AI Agent。一句话描述它的能力:帮你从互联网与数据库里快速找到任何人,并自动化完成初步联络。创始人、投资人、KOL、潜在客户、行业专家、合作伙伴……只要你能用自然语言描述需求,Lessie 就能迅速在全球范围内挖掘到合适的人选。
回溯TOB工具与数据库领域的发展历程,从早期依赖代码开发的传统数据库,到Airtable开启的表格式数据库新赛道,再到Notion等工具推动的 “无代码” 协作浪潮,每一次技术迭代都在降低企业数据管理的门槛。