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ICML 2025 | 注意力机制中的极大值：破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示，在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中，注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值，而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
深度解读｜LLM Wiki 的工程实践，从 AI Coding、Obsidian 到 RAG 协同。
文章介绍 LLM Wiki 工程实践。包括为 AI Coding 创建知识地图，指导 Agent 加载上下文；在 Obsidian 构建知识体系，有插件和自定义 Agent 两种方法；还分析其与 RAG 关系，指出可融合互补，不要过度神话 LLM Wiki。
从 AI 创业角度看 GEO：如何引流、效果评估，以及创业机会在哪里？
文章从AI创业角度剖析GEO，介绍其原理、内容优化策略、实操建议、效果评估搭建、代表产品等，指出GEO与SEO不同，虽有争议但值得做，还探讨了相比SEO的更多想象空间。
解决Agent幻觉：HaluMem精准定位记忆系统的“说谎”环节！
近年来，LLM和Agent在记忆管理上存在挑战，现有评估方法无法定位幻觉来源。论文提出HaluMem评估基准，通过三大任务和两个数据集揭示记忆系统幻觉行为，为开发可靠记忆机制提供指导。
Attention Sink产生的起点？清华&美团首次揭秘MoE LLM中的超级专家机制
清华和美团研究聚焦MoE LLM，首次发现超级专家子集。通过多模型实证分析，揭示其分布规律、重要性及对注意力机制的影响，开发识别工具，为模型压缩提供新方向。
全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人！
2025年成AI智能体元年，国务院提出到2030年智能体等应用普及率超90%目标。但企业部署智能体面临‘效能黑箱’。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草，现征集起草单位和个人。
从第一性原理出发的RAG推理新范式来了，蚂蚁DIVER登顶权威基准
当前RAG系统处理多步逻辑推理任务有局限，蚂蚁集团团队提出DIVER框架解决推理密集型检索难题。它将检索任务分四阶段，在BRIGHT榜单领先，行业对比优势明显，医疗应用效果好。
大模型转行土木工程！首个「打灰人」评估基准：检验读、改工程图纸能力
首个工程自动化任务评估基准DrafterBench，可测试大模型在土木工程图纸修改任务中的表现。它模拟真实工程命令，考察模型四方面能力。评测发现主流大模型有一定能力，但未达工程一线要求。
条条电路通罗马：大模型可解释性的「唯一机制」可能从一开始就不存在
长期以来，机制可解释性领域默认模型对同一任务的能力对应唯一内部「电路」。但被ICML 2026接收的新论文指出，「唯一电路」可能不存在，同一任务可由多个结构不同但能力相当的电路完成。
破除AI Agent自主操控风险：万字解读LangGraph“人工干预”机制 ，附零基础实战
随着LLM驱动的Agent从学术走向应用，确保其行为的可靠性、安全性与可控性成关键挑战。文章以LangGraph为例，介绍其人工干预机制的核心原理、四大经典模式及案例实践，助开发者构建可靠、安全的智能代理。