SPLADE
0.1B 稀疏检索模型跑赢 0.6B — 本地知识库开始轻量化
开发者实测显示，0.1B 级 SPLADE 稀疏检索模型在数百条查询测试中超过 Qwen3-Embedding-0.6B，且显存占用低于 1.5GB。它说明本地知识库不必依赖大型向量模型，但单次实验仍不足以证明普遍替代。
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LanceDB
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Hugging Face
机器人 AI 训练总失败？Hugging Face 9.5 万次实验后说：锅在数据脏
本周 Hugging Face 公布 LeRobot 与 LanceDB 集成，用 2763 万帧、9.5 万次完整任务轨迹证明：AI 机器人项目失败 90% 不是模型问题，而是数据没版本化、没质检。对想上 AI 机器人的企业是个提醒。