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文章梳理了深度研究系统,包括其发展历程、现有系统差异、技术实现挑战、评估体系及推理架构演进方向。指出竞争焦点转向综合比拼,评估走向专业化,未来系统将在多方面突破。

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RAG创新了,MCompassRAG装上了语义指南针

RAG系统存在chunk切分难题,现有方案有额外成本。MCompassRAG不切细、不rerank,给粗chunk加主题元数据当指南针,训练推理分离,实验显示信息效率提升、延迟降低。

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GraphRAG,这次被G-Reasoner统一了

大语言模型在知识密集型任务中存在局限,GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架,含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块,在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。

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Agent下半场!比Prompt更重要的是「上下文工程」,Anthropic首次系统阐述

Anthropic发文章阐述上下文工程,指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程,探讨了其与提示工程区别、重要性,给出实践指导原则、新趋势及应对时程任务策略。

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6K星 Qwen围绕Web AI,打造Agent Search新生态

自Manus带火深度研究代理后,新兴方向面临多模态代理推理能力不足等问题。千问2025年推出系列工具完成web智能搜索生态闭合,本文分享WebWatcher训练及解决问题的方法。

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大语言模型在高考数学拿高分靠强化学习,但文科题无标准答案,此方法行不通。豆包1.6系列高考文科全科获683分,靠训练数据、思维链、上下文和多模态直接读图等因素。

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Anthropic 昨日推出新一代 Claude 模型,包括 Claude Opus 4 和 Claude Sonnet 4,在编码、高级推理和 AI Agent 方面树立新标准,有卓越编码能力、显著提升的 Agent 能力、全新 API 功能,Claude Code 也全面上市。

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