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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。
SentGraph：一句一句把多跳RAG“画”成图
传统RAG在多跳场景易‘断链’，因检索单元太胖、逻辑关系乱。SentGraph把检索单元缩到句，按逻辑画三层图。线下建图分拆句、找关系、架桥梁；线上推理有Anchor初选、精炼及路径扩展。实验提升显著，也有局限。
Vercel 开源 Bash 工具：基于本地文件系统的上下文检索
Vercel开源bash - tool，为AI智能体提供Bash执行引擎，让其通过shell命令在文件夹操作获取上下文，有三大核心操作，部署灵活，可节省token，贴合Unix工作流，或影响未来AI开发系统处理本地上下文方式。
让扩散模型「可解释」不再降质，开启图片编辑新思路
过去三年扩散模型席卷图像生成领域，但可解释性研究是‘黑箱’，且现有尝试常致性能下降。香港中文大学与上海人工智能实验室团队提出TIDE框架，可解释且不降质，还带来新图像编辑方式。
谷歌Nano Banana 2 来了，图片AGI提前到来？
伴随Gemini 3、GPT 5.1小道消息，谷歌Nano Banana 2提前到来。它采用多步骤生成流程，有自我纠错循环，能替代部分Photoshop功能，在细节、配色等方面比一代提升明显，即将正式上线。
蚂蚁C2LLM：基于注意力池化的代码检索新范式
在Code RAG场景中，传统文本Embedding模型处理代码表现欠佳。蚂蚁集团与上海交通大学联合发布C2LLM系列模型，引入注意池化模块，在MTEB - Code榜单表现出色，还得益于优质训练流程，成果已回馈社区。
阿里Qwen3一大波更新：代码生成、视频、图片、语音全都有
阿里Qwen3迎来一大波更新，涵盖多个模型。如Qwen3-Max在代码与智能体表现卓越；Qwen3-VL是强大视觉语言模型；Qwen3-Omni是全模态模型；还有图像编辑、同传、安全防护等模型及旅行规划师等应用。
人物一致性新王Nano Banana登基，AI图片编辑史诗级升级。
Nano Banana是神秘的AI绘图新模型，大概率出自Google。它生图一致性超强，在人物一致性、背景替换等多方面测评中完胜GPT - 4o等模型。虽仅在LMArena盲测随机出现，仍值得一试。
Jina 第4版：多模态向量检索，统一适配，挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展，支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练，推理时可按需选LoRA适配器，能利用多模态处理能力优化不同任务性能。
吞下17亿图片，Meta最强巨兽DINOv3开源！重新定义CV天花板
Meta训出70亿参数「视觉巨兽」DINOv3并完全开源。它用自监督学习，无需人工标注，可生成强大图像特征，在多任务超专用方案，NASA已用其探索火星，还能推动多行业进步。