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AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
高效大规模创新3D重建模型iLRM
多数基于Transformer架构的模型处理多视图输入有可扩展性问题，成均馆大学、延世大学研究人员提出创新3D重建模型iLRM。它通过迭代细化机制生成3D高斯表示，有独特架构设计和高效注意力机制。
AI秒懂短视频，快手大模型Keye-VL理解力爆表！技术细节全开源
快手全新多模态大语言模型Kwai Keye-VL上线且开源，能深度融合多模态信息，在视频理解、复杂视觉感知和逻辑推理上表现优异。介绍了其技术架构、预训练和后训练策略及训练架构优化等内容。
TruthfulRAG，用知识图谱硬刚RAG知识冲突
RAG系统存在知识冲突问题，现有解决方法治标不治本。TruthfulRAG将非结构化文本转化为结构化事实，通过图构建、图检索、冲突解决三大模块解决冲突，实验显示其表现优异，结构化表示还提升了LLM置信度。
基于 Qwen3-VL-Embedding-8B 实现文搜图语义内容检索的实战教程
文章围绕Qwen3-VL-Embedding-8B模型展开，介绍其核心特性、技术架构等，提供环境搭建、模型部署指南，给出文搜图系统架构及代码实现，还通过电商、社交媒体、企业文档三个实战案例展示应用，最后讲解性能优化与常见问题解决方法。
具身导航，感知推理到底是「上帝」，还是执行控制是「命门」？| GAIR Live 023
本文是GAIR Live 023圆桌对话实录，浙江大学彭思达与具身多模态算法专家郝孝帅探讨具身导航。涉及本质、范式、挑战、交互等方面，还对未来5 - 10年发展做了展望。
全网最强万字解读：DeepSeek-V4 掀翻了谁的桌子？ | GAIR live 030
文章深度解读了DeepSeek-V4，从产业、生态和架构维度拆解其效率账本。它成本低，补齐短板适配昇腾芯片，但极致省钱也有代价，如性能衰减、架构复杂等。还探讨了长上下文、MoE与稠密模型路线差异及商业化潜力。
刚刚DeepSeek宣布大规模扩张，整体至少扩员一倍，全体岗位集体喊人加入
DeepSeek宣布大规模扩张，各部门规模至少扩一倍。其发力点包括底层算力与系统优化、高质量数据、Agent与应用落地及探索Next Level科研。用人反内卷、反官僚，岗位接受实习，还新增AGI核心业务管培生。
Claude Managed Agents提了两个新改进，解决企业级安全问题
企业把AI接入内网，认证令牌风险大，阻碍全面接入内部API和数据库。Anthropic为Claude Managed Agents提出自托管沙箱和MCP隧道两个新解法，核心是让凭证控制权留在网络边界，还介绍了相关沙箱服务商。
手机跑多模态也能快到飞起！面壁MiniCPM-V 4.6开源
面壁智能开源多模态模型MiniCPM-V 4.6，以低算力成本、超低首Token延迟打通三大主流手机操作系统。它算力瘦身性能强，是视觉语言多面手，还适配主流系统，降本增效，让AI能力从云端到指尖。