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RAG终极框架！港大开源RAG-Anything：统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything，构建统一多模态知识图谱架构，解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容，提供端到端方案，有多种优势及应用模式，还给出部署指南和未来展望。
生成式视角重塑监督学习！标签不只是答案，更是学习指南 | ICML 2025
上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习（PCL），通过扩散过程消减标签信息，引入噪声标签，将标签学习分解为渐进式任务，实现标签信息复用。在多模态任务实验中，PCL表现优于传统监督学习。
无需人类插手！AI战队自主进化，人类玩家瑟瑟发抖
论文《Agents of Change: Self - Evolving LLM Agents for Strategic Planning》以桌游《卡坦岛》为“考场”测试AI战略能力。研究团队设计四代AI特工，实验显示能自我进化的AI完爆静态AI，不过也存在计算成本高、依赖基础模型等问题。
Anthropic新模型杀疯了！成本直降 2/3、性能直逼GPT-5，用户实测：比“吹”的还强，速度超 Sonnet 3.5 倍
Anthropic发布Claude Haiku 4.5版本，成本降2/3、性能逼近GPT - 5，速度超Sonnet 3.5倍。该模型已全平台上线，可处理大文件，安全对齐性佳。它能与Sonnet协同，适用于企业与软件开发，Anthropic业务也在爆发式增长。
GPT-5.5全球首破！0源码盲写程序，编程AI进入新纪元
全网AI交白卷的ProgramBench编程基准，被GPT-5.5首破。它能0源码盲写程序，同一题用C和Python两种解法通过测试。相比之下，Opus 4.7表现不佳。这揭示推理算力成编程AI核心变量。
飞猪搭建系统演进：从人工运营到多Agent协同搭投生产
飞猪移动端页面搭建体系从初代寄生于阿里集团平台，发展成“搭投”体系。但传统人工选搭投模式待优化，为此启动AI智能搭投升级专项，构建新范式，还介绍产品结构、技术实现及后续规划。
Ray异构融合底座重构数据管道：架构演进与万卡落地实践
文章指出大模型发展下，传统大数据引擎在多模态数据处理局限性凸显。腾讯基于Ray构建新一代数据管道，介绍了云原生调度与计算范式融合架构，详述容错、资源利用等方面优化实践，展示了重构收益。
上交、清华、微软、上海AI Lab等联合发布数据分析智能体综述，LLM化身数据分析师，让数据自己「说话」
传统数据分析方法耦合度高、扩展性差，大语言模型与智能体让数据分析迈向“语义理解”。上交、清华等机构联合撰写综述，回顾演进，提出新范式，总结关键技术、趋势及挑战，推动通用数据分析智能体发展。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。