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开源RAG又添新军！港大开源多模态RAG神器，多文档格式统一解析、知识图谱索引与混合检索！
在AI信息检索领域，传统RAG系统难处理复杂文档。港大数据智能实验室开源RAG - Anything，可提供端到端解决方案，能多格式解析、构建知识图谱和混合检索，优势显著。
桌面 Agent 的下一步：不是会操作，而是会调度工具
复旦大学和通义实验室提出 ToolCUA，让模型在 GUI 与工具调用间编排路径。它从已有 GUI 轨迹合成训练数据，设计奖励机制，在 OSWorld - MCP 评测中效率与准确率大幅提升，为 CUA 发展提供方向。
成本降九成，准确率100%！MIT反常识架构挑战硅谷信仰
慕尼黑工业大学等研究者指出企业AI落地问题源于数据乱。RUBICON架构用AQL查询语言，把操作权交用户，让LLM在精确范围工作。测试中它准确率100%，成本低，优于现有智能体AI方案。
大模型收入暴涨1076%，港股AGI第一股首份年报：一年狂揽12亿，属实把商业化玩明白了
港股AGI第一股云知声披露首份年报，全年营收12亿，大模型业务收入暴涨1076%成核心增长引擎。其靠“强基模、深应用”战略实现业绩增长，还计划拓展MaaS模式，探索多元“第二曲线”。
Transformer亲爹痛斥：当前AI陷死胡同，微调纯属浪费时间！
Sakana AI创始人Llion Jones是Transformer发明者之一，他警告当前Transformer虽成功，但业界或重蹈RNN覆辙，无数微调是浪费时间。他认为现在LLM非通用智能，已转向探索生物学启发的新架构。
The Batch: 886 | OpenAI 与 Meta 多元化其 AI 产品线
OpenAI和Meta此前专注聊天机器人，如今分别推出新举措。OpenAI推Sora 2、ChatGPT Pulse和Instant Checkout；Meta推出Vibes。新项目利用AI提升用户参与度与收入，探索社交视频领域和大模型与商务融合。
Sutton 的批评与反思：AGI 的下一步是什么？
文章是对 Richard Sutton 采访的反思，指出 LLM 训练效率低、依赖人类数据，未实现有机自主学习。作者与 Sutton 有分歧，认为模仿学习与强化学习互补，还探讨持续学习，称 Sutton 批评有启发性。
规范对齐时代：GPT-5 断层领先，让安全与行为边界更明晰
上海交通大学等团队提出规范对齐概念，构建评测基准 SpecBench 评测 33 个主流模型，发现多数模型有不足。还探索测试时深思方法，如 Align3 能提升规范遵循度，GPT - 5 在规范对齐上断层领先。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab提出专家级医学基准MedXpertQA，看o3、R1哪家强
本文由清华和上海AI Lab学者撰写，提出专家级医学基准MedXpertQA。现有医学基准难度和临床相关性不足，而MedXpertQA极具挑战、临床相关性高，构建严格，评测显示前沿模型在医学领域提升空间大。
矩阵乘法新突破！XX^T原来可以更快！RL助力搜索，世界纪录又被提升了5%
深圳市大数据研究院、香港中文大学（深圳）研究团队，结合强化学习与组合优化技术，发掘新算法 RXTX，让 XX^T 运算减少 5% 运算量，成果在国际引发关注，不过产业化落地仍面临挑战。