算法论文8
百度TURA：让搜索引擎“动”起来的架构
PaperAgent
AI 摘要
传统RAG无法满足实时数据需求，百度TURA登场。它分检索、规划、执行三阶段，用工具调用将RAG升级。实验显示其效果出色，已在百度亿级流量场景跑通，树立对话式搜索新范式。
阅读原文 · PaperAgent
比RAG高出8.9%，百度TURA：让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构
现有检索增强生成（RAG）系统只能读取已索引的静态网页，无法满足用户需实时数据的问题。百度TURA用工具调用把RAG升级为动态交互，其核心分检索、规划、执行三步，已在百度亿级流量场景跑通。
关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
算法论文8
Token压缩率飙升60% 大模型分词革新
当前大模型效率优化多聚焦降低单位Token计算存储开销，本文解读arXiv新预印论文，针对传统BPE分词的固有局限，提出CNF-MCE分词框架，可大幅提升Token压缩率，开辟大模型效率优化新路径。
InfoQ
开源动态9
Pi 1.0发布 接入曾骂过的MCP
本文编译自Pi团队播客访谈，Pi迎来1.0大更新，推出全新长时持久Agent框架Pi Durable，正式接入此前骂了一年的MCP协议，深度讨论AI编程能力边界与未来方向。
InfoQ
新闻资讯9
Linus用Claude写内核 性能涨3倍
本文报道Linux之父Linus Torvalds在Linux官方内核仓库新增带LLM后缀的分支，他指导Claude Code参与内核内存管理模块的代码编写、测试和文档撰写，优化后多线程读取性能暴涨3倍，还借助AI梳理十年前的旧代码，挖出3个隐藏多年的Bug，打破了Linus此前对AI的质疑。
新智元
算法论文8
清华Jev-LDE：一次编辑暴涨ICL准确率
清华大学自动化系研究者针对大模型上下文学习（ICL）中示例选择成本高、效果不佳的问题，提出Jev-LDE方法，仅对初始检索示例做一次局部编辑，即可大幅提升1-shot准确率，推理成本增量很低。
机器之心