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Hinton突然对AGI乐观了！“Ilya让他看到了什么吧…”
Hinton接受独家访谈，将AI风险分短期和长期，认为长期是AI接管人类。他观点大转变，从“养虎为患”到提出赋予AI“母性本能”实现共存，还批评马斯克和奥特曼，看好AI医疗应用。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。
大模型到底是怎么「思考」的？第一篇系统性综述SAE的文章来了
在大语言模型时代，人们需要“能解释”的LLM。SAE技术崛起，作者团队发布首篇SAE综述，梳理其技术、演化和挑战。介绍了SAE概念、优势，涵盖其技术框架、可解释性分析等多方面内容。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。
顶尖技术+标准产品+创新模式+可靠服务，打造大模型商业落地中国范式 | 卓世科技@MEET2026
在大模型参数竞赛白热化的当下，焦点转向模型如何在行业存活、产生价值。卓世科技合伙人赵策在MEET2026大会提出，大模型下一场竞争在模型、终端、数据与业务流闭环，该司据此在多领域落地应用。
AI也能换岗了！Anthropic教智能体交接班，不怕长任务断片
Anthropic设计出长时智能体运行框架，让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构，结合环境管理方法，提升全栈Web应用开发稳定性，但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。
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。
英伟达新架构引爆全模态大模型革命，9B模型开源下载即破万
英伟达推出全模态大模型OmniVinci并开源，其90亿参数规模性能超同级别甚至更高级别模型，训练数据效率是对手6倍，能精准解析视频和音频，在多模态应用场景中表现卓越，下载量破万。
具身智能体不再失忆！智源新记忆系统让机器人秒变熟人，支持终身记忆
智源研究院等联合提出全新终身记忆系统RoboBrain-Memory，是全球首个为全双工、全模态模型设计的系统。它能解决具身智能体交互问题，实现类人长期个性化交互，在多方面表现优异，有广泛应用前景。