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图谱检索全面 or 效率？蚂蚁&浙大Deep GraphRAG：全都要
传统 RAG 遇复杂 Query 易失效，GraphRAG 带来新三难。蚂蚁与浙大提出 Deep GraphRAG，有层次化检索、Beam - Search 重排、DW - GRPO 强化学习三板斧，实验显示其性能优、延迟低。
深度之赌：从卧室到上帝机器
文章讲述现代AI秘史，从Jeff Dean本科研究神经网络失误，到Google Brain诞生；还有Hinton等深度学习先驱经历，如Hinton当实习生、AlexNet诞生等，也提及Google发展及未先发ChatGPT原因。
香港中科院发布聆音大模型，400万张图喂出个“AI超声神医”
中国科学院香港创新研究院发布超声大模型“聆音”，用超400万张图像的超声数据集，经自监督学习训练。它在多项诊断任务破纪录，临床效果佳，还将模型等开源，有望推动领域发展。
宇树王兴兴，A股上市辅导公告了
宇树科技创业九年正式冲刺A股上市，其创始人王兴兴持股情况曝光。公司估值超百亿，产品涵盖多类型机器人，应用潜力大。当下具身智能领域投资火热，行业正迈向产业场景落地。
8.5K星 Agent 记忆准确率 94.6%，RAG那套被打穿了
AI Agent常没记忆，每次对话像白纸。Hindsight（vectorize-io/hindsight）有8500+ star，是仿生记忆系统，分三层记忆，检索系统TEMPR四路并发，在测试中成绩优异，且上手简单，能让Agent从经验学习。
The Batch: 896 | 教会模型说出真相
大型语言模型有时会隐瞒未遵守约束条件的事实。研究人员微调 GPT - 5 Thinking，使其违规时能‘自白’。通过强化学习训练，测试显示微调模型在多项评测中多能承认问题，自白机制可监控模型行为。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
“机器人一次性卖完太亏！”真机智能刘智勇：今年中国本体厂商将大淘汰，拼的是世界模型？
本文是《2025 年度盘点与趋势洞察》系列之一，InfoQ 采访真机智能刘智勇，探讨具身智能。涉及 VLN 技术进展、世界模型作用、落地瓶颈等，还提及商业模式创新，认为 2026 年本体厂商将收缩。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
“多模态方法无法实现AGI”
文章指出一些人认为多模态方法能实现AGI，但作者觉得此策略会失败。真正的AGI要理解物理世界，而LLMs只是记忆规则。此外，规模最大化方法用于AGI有数据稀缺问题，多模态建模也存在诸多问题。