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RAG终极框架！港大开源RAG-Anything：统一多模态知识图谱

香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything，构建统一多模态知识图谱架构，解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容，提供端到端方案，有多种优势及应用模式，还给出部署指南和未来展望。

IDEA研究院张磊团队与香港科技大学谭平团队联合推出SceneMaker框架，以DINO - X与Triverse为基础，实现从任意开放世界图像到带Mesh的3D场景完整重建，解决遮挡难题，有多项创新，应用场景广泛。

香港科技大学联合快手可灵团队推出 EvoSearch 方法，支持图像和视频生成。该方法无需训练和梯度更新，能提升模型生成质量，展现了 test - time scaling 补充 training - time scaling 的潜力，目前论文和代码已开源。

香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0，在基础大模型上引入VTA机制，用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调，在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA，还解锁零样本任务能力。

香港大学黄超团队开源的DeepCode，能分析论文、生成可运行代码。在四大基准测试中全面领先，首超人类专家，还优于现有AI Coding。它有三大核心能力，采用三阶段框架实现代码自动转换。

香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG - Anything，突破传统RAG技术单一文本局限，整合多模态文档解析等核心能力，解决现有RAG系统痛点，具备多方面技术亮点，有便捷部署方式和多场景应用模式。

香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField，探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角，测试LLM，提出多智能体迭代设计流程等，发现LLM有挑战但并非不可实现，如Gemini 2.5 Pro表现不错。

AI时代从论文到产品Demo开发全链路工作耗时费力，现有Agent也有诸多问题。香港大学数据科学实验室（HKUDS）开发的DeepCode开源框架，定位“全自动AI软件开发框架”，可一键从论文/需求生成完整项目，已获7.5K Star。

香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie，构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题，通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强，在多基准测试中表现出色，打破人工标注瓶颈。

大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。