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深度解读｜从 LLM Wiki 到 Google OKF，如何重建企业 Agent 的可靠知识底座
文章深入解读 LLM Wiki 与 Google OKF，探讨如何重建企业 Agent 可靠知识底座。指出 RAG 检索有局限，Wiki 式体系可整理知识。介绍 LLM Wiki 构想、OKF 规范及构建符合 OKF 约定的 LLM Wiki 的方法。
我去，终于找到原因啦，58.4k Star MemPalace，不敢相信！！！！
AI编程中，上下文压缩后易丢失关键信息。MemPalace将对话和资料按原文存本地，按项目和主题精准找回。本文讲清其存储与检索原理、使用场景、注意事项及安装建议。
让 AI 像真人一样操控手机完成各种复杂任务
MobiAgent是强大的移动端智能体系统，含智能体模型家族、加速框架、评测基准。能让AI像真人操控手机完成复杂任务，提供开箱即用App，内置经验检索模块可自动优化规划。
8.5K星 Agent 记忆准确率 94.6%，RAG那套被打穿了
AI Agent常没记忆，每次对话像白纸。Hindsight（vectorize-io/hindsight）有8500+ star，是仿生记忆系统，分三层记忆，检索系统TEMPR四路并发，在测试中成绩优异，且上手简单，能让Agent从经验学习。
Agent框架各自为战？谷歌&微软：用Agent-KB让经验自由流动
当前不同框架的Agent知识无法互通，谷歌、耶鲁、字节、oppo等团队联合提出Agent KB，这是通用记忆基础设施，能让异构Agent框架共享经验。它有师生双阶段检索机制，实验验证其能带来显著增益。
惊讶！！！3.2 万 Star OpenViking，让你的原地起飞！！！
OpenViking有3.2万Star，它把记忆、文档、提示词等上下文统一成可浏览地址空间，设计三层信息按需加载，检索留轨迹，还接入多种工具。不过它处Alpha阶段，用前要考虑许可证。
黄仁勋做客美国第一播客：每天都在担心英伟达倒闭
英伟达CEO黄仁勋做客美国第一播客Joe Rogan，畅谈AI底层逻辑与技术演进，还分享英伟达创业历程。他指出AI已从检索转向推理，数据中心成“AI工厂”，并坦言每天担心公司倒闭。
刚刚，何恺明团队新作，「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型，将扩散过程置于连续向量空间，只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码，引入自条件机制。实验显示，ELF用不到其他方法十分之一数据，生成质量全面领先。
“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%
多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景，现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成，但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案，解决多模态连接和跨页证据链接问题。
端到端智驾新SOTA | KnowVal：懂法律道德、有价值观的智能驾驶系统
北京大学王勇涛团队提出新型自动驾驶系统 KnowVal，通过感知与知识检索模块协同实现视觉 - 语言推理。它构建驾驶知识图谱，有价值模型用于轨迹规划，实验在多基准测试表现佳，还通过定性分析验证效果。