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腾讯出手了！彻底入局Agent
腾讯云入局智能体赛道，将大模型知识引擎升级为智能体开发平台。该平台亮点多，如可一键发布到企业微信，具备多工具调用、多Agent协作能力，工作流有全局视野Agent节点，还有Excel检索增强功能，经测试表现出色。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码，从用 Python 基础库构建 RAG 系统，到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等，还涉及查询改写、重排序等技术，最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
详解Github 35K+项目：打通200+数据源，构建企业级AI的数据统一入口，支持MCP【下篇】
本文继续介绍MindsDB这款开源AI数据引擎，阐述知识库与混合检索应用，如创建向量索引、语义检索、多源混合检索等；还提及RAG与数据智能体，包括构建RAG管道和配置Data Agent；最后给出应用建议，称其适合复杂企业环境。
Karpathy投了一家AI记忆公司，撞名DeepSeek Engram记忆架构
新公司Engram完成9800万美元融资，投资人有Andrej Karpathy等。它想为AI构建能持续学习的“记忆层”，解决模型吸收组织内部知识问题，首个产品是面向Agent的API，已与多家合作。
开源即屠榜！UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜，刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME，刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架，经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调，在多任务达SOTA，项目已开源。
OpenAI分享了一份上下文工程实用指南。
OpenAI产品负责人Miquel联合Piotr发布Context Engineering深度指南。介绍了Context Engineering概念、6种核心上下文，指出RAG只是其中一环，还讲述信息检索的多种范式及上下文组装方法。
想给产品加一个 AI 搜索，是上向量数据库还是用 MongoDB 就够了？
本文解答产品添加AI搜索时，选用专用向量数据库还是MongoDB的选型疑问，理清两类检索的能力边界，讲解MongoDB检索的架构、用法与踩坑点，给出可复用的选型判断框架。
微软预览 Foundry Agent Service 长期记忆功能，简化状态管理
在年度 Ignite 大会上，微软宣布公开预览 Foundry Agent Service 中的记忆功能，这是全托管长期记忆存储，与代理服务原生集成。开发者可存储、检索和管理关键上下文，系统自动处理复杂“管道”。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
开源沉浸式「AI 教师工具」，学生还上什么补习班？
介绍开源项目ChatTutor，它是面向理工科的智能可视化教学助手，结合对话式AI与多类型可视化知识画布，能图文并茂讲解知识点，让复杂知识图形化呈现，提升学习效率，有望推动AI教育落地。