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刚刚，何恺明官宣入职谷歌DeepMind！
AI大神何恺明正式入职谷歌DeepMind担任杰出科学家，同时保留MIT终身副教授身份。他因提出ResNet名震江湖，研究成果多且获奖无数，今年也成果不断，将助力DeepMind的AGI目标。
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。
开源版MetaQuery来了！OpenUni用1.1B参数媲美BLIP3-o-8B，数据代码完全开源
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni，仅 1.1B 参数达 8B 模型性能，代码、权重、数据全开源。它架构极简、参数高效，还继承了多模态理解能力。
为什么Cline不对你的代码库进行索引（以及为什么这是好事）
用户常问Cline如何处理大型代码库，是否用RAG索引全部代码。Cline特意选择不对代码库进行索引，因为传统RAG方法用于代码库有逻辑切割、索引过时、安全风险等问题。Cline像开发者一样处理代码，有独特优势。
Claude 4被诱导窃取个人隐私！GitHub官方MCP服务器安全漏洞曝光
瑞士网络安全公司发现，GitHub官方MCP服务器面临新型攻击，可诱导AI Agent将私有仓库敏感数据泄露至公共仓库。GitLab Duo近期也有类似漏洞。公司还提出初步缓解举措。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
Google | 溯源分析RAG系统错误，提出选择性生成框架，让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析，引入‘充分上下文’概念，指出幻觉或因上下文不足。构建评估器，提出选择性生成框架，结合多信号决策，实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。
微软重磅开源 Copilot！64 岁 VS Code 创始人亲口承认：眼红 Cursor，但真正价值在后端，它“抄”不过去！
在 Build 2025 开发者大会上，微软正式开源 GitHub Copilot Extension for VS Code 项目。VS Code 创始人 Eric 表示眼红 Cursor，认为真正价值在后端。微软认为现在开源时机成熟，希望复制 VS Code 开源成功路径。
震撼全网，AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真！开发者用代码证实
开发者用Claude写代码证实谷歌DeepMind的AlphaEvolve求解矩阵乘法的突破为真，它将4×4复数矩阵计算次数从49次减到48次。小哥测试代码各项指标与论文报告一致，还上传到GitHub。
OpenAI大变革！继续与微软等，以非营利模式冲击AGI
今天凌晨2点，OpenAI宣布继续由非营利组织控制，营利性实体转变为公共利益公司。此前转型营利性公司引发争议，此次调整是听取各界意见后做出，旨在让AI造福全人类。