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文档级知识图谱: RAKG(95.91%) VS GraphRAG(89.71%)
文章分享RAKG框架，解决传统知识图谱构建在文档级构建中的局限。对比GraphRAG的不足，阐述RAKG创新点、框架结构，用MINE数据集实验，显示RAKG准确性等指标优于GraphRAG和KGGen。
The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。
图像、视频一模搞定！字节全能原生多模态本地可部署
字节开源原生多模态模型Lance，仅3B激活参数，40G显存就能跑，已登顶huggingface趋势榜。它能进行图像与视频的理解、生成、编辑等操作，在多个基准测试中表现优异，多项性能居首。
SceneGen: 单图像驱动的多资产3D 场景生成
上海交通大学提出SceneGen框架，可从单张场景图像及其对应目标掩码中，同时生成带有几何结构与纹理的多个3D资产。它一次前向传播即可完成生成，在效率与稳健性上优于现有方法，虽有局限但应用潜力大。
6.2k 谷歌开源LangExtract，主打精确溯源的长文档抽取
谷歌开源 Python 库 LangExtract，能让 LLM 依用户指令从非结构化文档提取结构化信息。它可处理临床记录等，具备精确源接地、可靠输出等特性，支持多模型，无需微调，适用于各领域。
250份文档就能给大模型植入后门：不分参数规模
Claude母公司Anthropic联合英国AISI和图灵研究所研究发现，仅250份恶意文档就能给不同规模大模型植入“后门”漏洞，打破了以往对大模型数据中毒的认知，给厂商提了个醒。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
一句话生图要过时了？开源图像生成Agent进化出「工具编排」
来自多机构的研究团队提出GenEvolve，将开放图像生成建模为「工具编排轨迹」。它配置三类工具，经多轮决策完成生成。通过构建数据集训练，实验显示在多基准上表现出色，已开源模型、代码等。
ComposeMe：让发型、服饰与身份随心组合的人体图像生成新范式
人像生成中保持效果清晰真实且自由调整细节是难题，Snap推出ComposeMe，引入‘属性特定图像提示’思路，能灵活组合属性。还建立数据集、提出训练方法，虽有局限，但表现较优。
看懂这篇，你就能秒懂 LLM底层秘密—Transformer原理解析
文章由浅入深介绍LLM基础知识，着重解析Transformer原理，结合案例讲解其工作流程，还介绍当前开源旗舰LLM架构变化，如DeepSeek V3等模型的创新，最后强调模型能力与应用形态的关系。